前一段时间开始学习了一些基本的数据结构和算法，算是弥补了这方面的知识短板，但是仅仅是对一些算法的了解，目前工作当中也并没有应用到这些，因此希望通过结合实际例子来学习，巩固之前学到的内容，思前想后觉得jdk源码其实非常适合学习，首先jdk的一些类在工作中使用频率非常高，并且他的底层实现结合了不少的设计模式，和算法。

面向开发人员梳理的代码安全指南，旨在梳理API层面的风险点并提供详实可行的安全编码方案。基于DevSecOps理念，我们希望用开发者更易懂的方式阐述安全编码方案，引导从源头规避漏洞。

小浩算法目前共完成 105道 高频面试算法题目，全部采用漫画图解的方式。面向算法小白和初中阶读者。采用 Java 和 Go，后期会配更多的语言。现有代码全部在 leetcode 上测试运行，可供系统刷题使用。

一本关于排序算法的 GitBook 在线书籍 《十大经典排序算法》，使用 JavaScript & Python & Go & Java 实现。 排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。

在计算机科学中，数据结构是计算机中存储、组织数据的方式。 数据结构意味着接口或封装：一个数据结构可被视为两个函数之间的接口，或者是由数据类型联合组成的存储内容的访问方法封装。 大多数数据结构都由数列、记录、可辨识联合、引用等基本类型构成。

Spring、Spring Boot都提供了非常便利的测试工具，但遗憾的是官方文档的大多数例子都是基于JUnit的。本人比较喜欢用TestNG做单元、集成测试，所以开启了本项目收集了在Spring、Spring Boot项目中利用TestNG测试的例子。

Chaosblade 是遵循混沌工程（Chaos Engineering）原理的实验工具，用于模拟常见的故障场景，帮助提升分布式系统的可恢复性和对故障的容错性。

Alink是基于Flink的通用算法平台,由阿里巴巴计算平台PAI团队研发.

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。

Google 有许多通用工程实践，几乎涵盖所有语言和项目。此文档为长期积累的最佳实践，是集体经验的结晶。我们尽可能地将其公之于众，您的组织和开源项目也会从中受益。