Todas as fontes públicas, por área
Como foi feito: busca na web + abertura de cada URL para confirmar que há texto substancial (não página de compra, não resenha vazia, não PDF pirata). Links atrás de paywall ou que retornaram 403/404 ficaram de fora e estão listados no fim.
Uso previsto: alimentar um notebook no Google NotebookLM e servir de base para um guia em .md (possível GitHub Pages).
1. System Design
| Livro / Tema | Tipo de Material | Título da Página | URL | Resumo do que há no link |
|---|---|---|---|---|
| DDIA (Kleppmann) | GitHub – notas por capítulo | keyvanakbary/learning-notes – designing-data-intensive-applications.md | https://github.com/keyvanakbary/learning-notes/blob/master/books/designing-data-intensive-applications.md | Arquivo único de ~2.500 linhas com notas dos 12 capítulos, nas mesmas seções do livro (ex.: cap. 5 → leaders/followers, replication lag, multi-leader, leaderless), em bullets com definições de termos-chave (LSM vs B-tree, p99, fault vs failure). Informal, mas completo. |
| DDIA (Kleppmann) | Blog técnico – série por capítulo | Timi Learning – posts com tag “ddia” (caps. 1–9) | https://timilearning.com/tags/ddia/ | Índice de 11 posts cobrindo caps. 1 a 9 (cap. 9 em duas partes). Posts longos (~20 min cada) com sumário, trade-offs e exemplos reais (failover do GitHub, funções SQL não determinísticas quebrando replicação por statement). Não cobre caps. 10–12. |
| DDIA (Kleppmann) | Blog técnico – série por capítulo | Murat Demirbas (MongoDB Research) – Index for DDIA book | https://muratbuffalo.blogspot.com/2024/12/index-for-designing-data-intensive.html | Índice de 14 posts (caps. 1–11) do pesquisador de sistemas distribuídos Murat Demirbas. Cada post (~1.000 palavras) resume o capítulo e adiciona opinião crítica e leituras extras (FLP, hybrid logical clocks, Paxos/Raft, CRDTs). |
| DDIA (Kleppmann) | Guia aberto – notas com diagramas | Designing Data Intensive Applications – notas por capítulo (Mintlify) | https://mintlify.wiki/ps06756/Designing-Data-Intensive-Applications | Site organizado nas 3 partes do livro, uma página por capítulo (1–12). Texto estilo livro-didático com diagramas Mermaid, SQL/pseudocódigo e casos reais (GitHub 2012, Netflix, Instagram). Autor não identificado. |
| DDIA (Kleppmann) | Referências oficiais do autor | ept/ddia-references (Martin Kleppmann) | https://github.com/ept/ddia-references | Repo oficial com um arquivo por capítulo listando todas as referências citadas no livro com links atualizados (cap. 5 tem 61 papers/posts/talks), mais o pôster dos “mapas” de capítulo. Só bibliografia, sem resumos — serve como leitura complementar. |
| Alex Xu – System Design Interview (vols. 1 e 2) | GitHub – notas por capítulo | preslavmihaylov/booknotes – system-design-interview | https://github.com/preslavmihaylov/booknotes/tree/master/system-design/system-design-interview | 28 pastas (chapter02 a chapter29) cobrindo os dois volumes. Cada README segue os 4 passos do livro (escopo → high-level → deep dive → wrap-up) com imagens; ex.: Rate Limiter cobre 5 algoritmos com prós/contras, arquitetura Redis, race conditions e headers 429. |
| Alex Xu – System Design Interview (vols. 1 e 2) | GitHub – notas por capítulo | liquidslr/system-design-notes | https://github.com/liquidslr/system-design-notes | 28 pastas numeradas (“01. Scaling” … “28. Stock Exchange”) dos vols. 1 e 2. Cada uma com Readme em prosa + bullets e imagens. README raiz traz “Additional Resources” com papers originais por tema. Sem licença declarada; work in progress. |
| Alex Xu – System Design Interview (vol. 1) | Blog técnico – notas de estudo | topofmind.dev – System Design Interview (Alex Xu) notes | https://topofmind.dev/notes/system-design/system-design-interview-alex-xu/ | Notas dos caps. 1–7, 11 e 12 do vol. 1 com diagramas Mermaid. Caps. 4 (Rate Limiter), 6 (Key-Value Store: CAP, quorum N/W/R, vector clocks, gossip, Merkle trees) e 11 (News Feed) são substanciais. O autor adiciona críticas e alternativas de design. |
| Alex Xu – System Design Interview (vol. 1) | Documentação oficial – capítulos gratuitos | ByteByteGo – Scale From Zero To Millions Of Users | https://bytebytego.com/courses/system-design-interview/scale-from-zero-to-millions-of-users | Texto integral do cap. 1 publicado pelo autor, legível sem login: servidor único → load balancer → replicação → cache → CDN → web tier stateless → multi data center → filas → sharding, com ~23 figuras. Os capítulos “A Framework For System Design Interviews” e “Design A Rate Limiter” também abrem sem login. |
| System Design (relacionado) | Guia open-source | donnemartin/system-design-primer | https://github.com/donnemartin/system-design-primer | README extenso com guia de estudo por prazo, framework de 4 passos, estimativas back-of-the-envelope, ~8 problemas resolvidos (Pastebin, Twitter timeline, web crawler) e índice de tópicos (CAP, DNS, CDN, cache, SQL/NoSQL, filas) com prós/contras. Cobre os mesmos fundamentos do livro do Alex Xu. |
2. Arquitetura de Software
| Livro / Tema | Tipo de Material | Título da Página | URL | Resumo do que há no link |
|---|---|---|---|---|
| Clean Architecture | GitHub – resumo por capítulo | serodriguez68/clean-architecture — A detailed summary of Clean Architecture | https://github.com/serodriguez68/clean-architecture | README como índice e guia de leitura (3 trilhas) apontando para 8 arquivos markdown, um por Parte do livro, cobrindo os 34 capítulos; Partes V e VI têm ~30 KB cada, com Dependency Rule, boundaries, Humble Object etc. |
| Clean Architecture | GitHub – notas por parte | preslavmihaylov/booknotes — architecture/clean-architecture | https://github.com/preslavmihaylov/booknotes/tree/master/architecture/clean-architecture | Um README por Parte (1, 2, 3, 4, 5a, 5b, 6) com diagramas. A Parte 5b sozinha tem ~4.000 palavras com seções para cada capítulo (Clean Architecture, Presenters and Humble Objects, Partial Boundaries, Layers and Boundaries). |
| Clean Architecture | Artigo de blog – fonte primária | The Clean Architecture — The Clean Code Blog (Uncle Bob, 2012) | https://blog.cleancoder.com/uncle-bob/2012/08/13/the-clean-architecture.html | Post original que deu origem ao livro: diagrama de círculos concêntricos, Dependency Rule, camadas Entities / Use Cases / Interface Adapters / Frameworks & Drivers e como dados cruzam as fronteiras. |
| Clean Architecture | Artigo de blog – síntese por capítulo | Clean architecture book summary — Alex Manrique | https://alexmanrique.com/blog/books/2020/11/15/clean-architecture-book-summary.html | Resumo capítulo a capítulo dos 34 capítulos em bullets: paradigmas, SOLID, princípios de componentes, fronteiras e os capítulos “Database/Web/Frameworks are details”. Visão panorâmica rápida. |
| Clean Architecture | Artigo de blog – revisão estruturada | Book Review: Clean Architecture — reflectoring.io | https://reflectoring.io/book-review-clean-architecture/ | Review estruturado (TL;DR, overview, key takeaways, críticas) que percorre as sete partes e destaca a Parte V (boundaries) como a mais valiosa. Blog reconhecido na comunidade Java/Spring. |
| DDD (Eric Evans) | GitHub – notas por capítulo | nadakamel/books-notes — domain-driven-design.md | https://github.com/nadakamel/books-notes/blob/main/books/domain-driven-design-tackling-complexity-in-the-heart-of-software.md | Arquivo de ~11.800 palavras seguindo o livro: Crunching Knowledge, Ubiquitous Language, Binding Model and Implementation, Building Blocks (Entities, Value Objects, Services, Aggregates, Factories, Repositories) e Refactoring Toward Deeper Insight. Cobre Partes I–III; não tem a Parte IV (Strategic Design). |
| DDD (Eric Evans) | Documentação oficial – PDF gratuito (CC BY) | DDD Reference — Domain Language (Eric Evans) | https://www.domainlanguage.com/ddd/reference/ (PDF: https://www.domainlanguage.com/wp-content/uploads/2016/05/DDD_Reference_2015-03.pdf) | Resumo oficial do autor com as definições e padrões do livro mais três posteriores (Domain Events, Big Ball of Mud, Partnership). ~60 páginas, Creative Commons, download direto. |
| DDD (Eric Evans) | Guia open-source | ddd-crew/ddd-starter-modelling-process | https://github.com/ddd-crew/ddd-starter-modelling-process | Processo de 8 passos para aplicar DDD (Understand, Discover, Decompose, Strategize, Connect, Organise, Define, Code), com ferramentas por passo, quem envolver e quando usar (greenfield, brownfield, aprendizado). CC BY 4.0. |
| DDD (Eric Evans) | Artigo de blog – conceito-chave | BoundedContext — martinfowler.com | https://martinfowler.com/bliki/BoundedContext.html | Por que um modelo unificado de empresa grande é impraticável, como dividir em contextos consistentes, relações via context map e o exemplo de “Customer” com significados distintos por contexto. |
| DDD (Eric Evans) | Artigo de blog – síntese | Domain-Driven Design by Eric Evans — DEV Community (Jakub Stibůrek) | https://dev.to/alco/domain-driven-design-by-eric-evans-30g8 | Síntese dos princípios centrais: Ubiquitous Language, arquitetura de 4 camadas (tabela UI/Application/Domain/Infrastructure) e building blocks Entities, Value Objects e Services. Bem organizado, mas curto. |
Fundamentals of Software Architecture (Richards & Ford) — adicionado em 09/10/2026
| Livro / Tema | Tipo de Material | Título da Página | URL | Resumo do que há no link |
|---|---|---|---|---|
| Fundamentals of Software Architecture (Richards & Ford) | Blog técnico – notas capítulo a capítulo | Fundamentals of Software Architecture: Summary (Dan Lebrero, 2021) | https://danlebrero.com/2021/11/17/fundamentals-of-software-architecture-summary/ | Notas de leitura cobrindo os 24 capítulos nas três partes (Fundamentos, Estilos, Técnicas/Soft Skills), com “key insights” no topo. Boa profundidade em características arquiteturais, métricas de modularidade (conascência, coesão/acoplamento), cada estilo com forças/fraquezas/antipadrões, quantum arquitetural e ADRs. Fitness functions só citadas. |
| Fundamentals of Software Architecture (Richards & Ford) | GitHub – resumos por capítulo (clube de leitura) | melaniebrgr/bookclub-fundamentals-software-architecture | https://github.com/melaniebrgr/bookclub-fundamentals-software-architecture | Repo MIT de um clube de leitura com summaries/ (chapter1-2 … chapter22-24.md), syllabus e cronograma. Resumo estruturado de características arquiteturais (3 critérios, taxonomia, método de identificação, exemplo). Profundidade desigual: diagramação (UML, C4, ArchiMate) bem detalhada; ADRs e risco só como tópicos de discussão. |
| Fundamentals of Software Architecture (Richards & Ford) | Blog – Q&A de autoavaliação por capítulo | Fundamentals of Software Architecture Book – Part 1 e Part 2 (Edwin Torres, Dev.to) | https://dev.to/codesandtags/fundamentals-of-software-architecture-book-part-1-ela (Parte 2: https://dev.to/codesandtags/fundamentals-of-software-architecture-book-part-2-1go8) | Responde às perguntas de autoavaliação do fim de cada capítulo. Parte 1: caps. 1–4 (dimensões da arquitetura, expectativas do arquiteto, Primeira Lei, conascência). Parte 2: caps. 5–8 (“-ilities”, complexidade ciclomática, fitness functions, quantum arquitetural, particionamento técnico vs domínio). Formato quiz, bom para revisão. |
| Fundamentals of Software Architecture (Richards & Ford) | Material oficial do autor – videoaulas gratuitas | Software Architecture Monday — Lessons (Mark Richards) | https://developertoarchitect.com/lessons/ | Arquivo de 224 lições curtas em vídeo, gratuitas, agrupadas em Microservices, General Architecture, Event-Driven, Soft Skills, Integration e Enterprise Architecture. Cobre características arquiteturais, fitness functions, ADRs, sagas, topologias de cache e diagramas, pela voz do coautor. |
| Fundamentals of Software Architecture (Richards & Ford) | Material oficial do autor – worksheets em PDF | Developer to Architect — Resources | https://developertoarchitect.com/resources.html | Download direto, sem cadastro, do Architecture Characteristics Worksheet (identificar as “-ilities” dirigentes, com vídeo) e do Architecture Styles Worksheet (gráfico de estrelas para avaliar estilos), mais cross-reference de padrões e lista de repos das Architecture Katas. |
| Fundamentals of Software Architecture (Richards & Ford) | Guia open-source – ADRs | joelparkerhenderson/architecture-decision-record | https://github.com/joelparkerhenderson/architecture-decision-record | README extenso (~17k estrelas) definindo ADR, decision log e requisitos arquiteturalmente significativos; como identificar, decidir, registrar e governar decisões; 13 templates (Nygard, MADR, Y-statements, arc42) e ADRs de exemplo. Relaciona com fitness functions, ArchUnit e C4. |
Descartados: preslavmihaylov/booknotes e n3m/tldr-software-architecture (404); fundamentalsofsoftwarearchitecture.com (só anúncios de eventos de 2020); system-design.space (visão de 15 min com tracking por conta). Não há versão legal gratuita atual do relatório “Software Architecture Patterns”; os PDFs encontrados são agregadores de terceiros.
3. Inteligência Artificial
| Livro / Tema | Tipo de Material | Título da Página | URL | Resumo do que há no link |
|---|---|---|---|---|
| Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville) | Documentação oficial – livro completo em HTML gratuito | Deep Learning — deeplearningbook.org | https://www.deeplearningbook.org/ | Livro inteiro em HTML, gratuito e oficial (MIT Press), um link por capítulo (20 capítulos), mais notação, bibliografia, exercícios e FAQ. Cada capítulo é uma página própria (ex.: contents/linear_algebra.html), ideal para o NotebookLM. |
| Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville) | Slides oficiais por capítulo | Deep Learning — Lecture Slides | https://www.deeplearningbook.org/lecture_slides.html | Slides de aula (PDF/Keynote) para os 18 primeiros capítulos, vários decks para o cap. 8, e vídeos de reading groups. Mais índice de links do que texto corrido. |
| Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville) | GitHub – notas de estudo | hadrienj/deepLearningBook-Notes | https://github.com/hadrienj/deepLearningBook-Notes | README nas 12 seções do cap. 2 (Álgebra Linear): tensores, multiplicação de matrizes, inversa, norma, autodecomposição, SVD, pseudoinversa, PCA, cada uma com notebook Python/NumPy e link para o post do blog. ~1,8k estrelas, MIT. |
| Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville) | GitHub – resumos por capítulo | dalmia/Deep-Learning-Book-Chapter-Summaries | https://github.com/dalmia/Deep-Learning-Book-Chapter-Summaries | Resumos comunitários em notebooks para os caps. 2, 3, 4, 7, 8, 9, 11, 13 e um apêndice, com a proposta de “explicar alguns conceitos em mais detalhe” que o livro. ~1,1k estrelas. |
| Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville) | Artigo de blog técnico | Deep Learning Book Series · 2.7 Eigendecomposition (hadrienj) | https://hadrienj.github.io/posts/Deep-Learning-Book-Series-2.7-Eigendecomposition/ | Tutorial longo sobre autovetores/autovalores, matrizes simétricas, formas quadráticas e otimização com restrição, com contas passo a passo, NumPy e gráficos. Um dos 12 posts da série que acompanha o repo acima. |
| Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville) | Guia de leitura | Deep Learning (Goodfellow) — TheoremPath reading guide | https://theorempath.com/topics/deep-learning-goodfellow-book | Classifica cada um dos 20 capítulos como “ainda essencial”, “ler seletivamente” ou “pular”, com ordem de leitura, o que envelheceu (sem Transformers/difusão), confusões comuns e leituras complementares. Marcado como beta. |
| Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville) | Cheat sheet | CS 230 — Deep Learning Tips and Tricks (Stanford) | https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230/cheatsheet-deep-learning-tips-and-tricks | Cheat sheet de Stanford cobrindo o núcleo prático dos caps. 7–8 e 11: data augmentation, batch norm, backprop, inicialização Xavier, Adam, dropout, regularização, early stopping e debug (overfit de um batch, gradient checking). |
| Designing ML Systems (Chip Huyen) | GitHub oficial – resumos por capítulo | chiphuyen/dmls-book — summary.md | https://github.com/chiphuyen/dmls-book/blob/main/summary.md | Arquivo oficial da autora com resumo em prosa de 4–7 parágrafos para cada um dos 11 capítulos; o cap. 5 vem como lista de 9 práticas de feature engineering. O repo também tem ToC.pdf, mlops-tools.md e basic-ml-review.md. |
| Designing ML Systems (Chip Huyen) | GitHub oficial – recursos por capítulo | chiphuyen/dmls-book — resources.md | https://github.com/chiphuyen/dmls-book/blob/main/resources.md | Lista anotada de ~68 leituras complementares pelos 11 capítulos, com subseções de streaming, treino/debug/avaliação e contextual bandits; o cap. 1 traz 10 estudos de caso (Airbnb, Netflix, Booking, Lyft, Spotify). |
| Designing ML Systems (Chip Huyen) | Artigo de blog – resumo capítulo a capítulo | Designing ML Systems Book Summary — Cedric Chee | https://cedricchee.com/blog/ml-sys-design-book-summary/ | Resumo público (CC-BY-SA, ~22 min) dos 11 capítulos com subseções e bullets; caps. 6 (avaliação offline) e 10 (infra e MLOps) são os mais detalhados. |
| Designing ML Systems (Chip Huyen) | Artigo de blog – resumo detalhado (caps. 1–5) | Book Review and Summary: Designing ML Systems — Andrew Clark | https://andrewclark.co.uk/product-book-summaries/designing-machine-learning-systems | Key Takeaways do livro inteiro + resumo profundo dos caps. 1–5 (quando usar ML, engenharia de dados, training data, feature engineering) com tabelas comparativas, data leakage, desbalanceamento e latência. Texto longo, sem paywall. |
| Designing ML Systems (Chip Huyen) | Guia oficial gratuito – booklet precursor | Machine Learning Systems Design — huyenchip.com | https://huyenchip.com/machine-learning-systems-design/design-a-machine-learning-system.html | Capítulo central do booklet gratuito de 2019 da autora em 4 etapas: project setup, data pipeline, modeling (baselines, debug, hiperparâmetros) e serving (experimentos, online training, interpretabilidade). A autora avisa que o livro de 2022 é a versão completa. |
| Designing ML Systems (Chip Huyen) | Nota de aula oficial – companheira do cap. 8 | Data Distribution Shifts and Monitoring — Chip Huyen (CS 329S) | https://huyenchip.com/2022/02/07/data-distribution-shifts-and-monitoring.html | Nota longa do curso de Stanford que virou o livro: feedback loops, train-serving skew, covariate/label shift e concept drift, detecção (testes KS, janelas), correção (retrain, fine-tune) e monitoramento vs observabilidade. |
| Designing ML Systems (Chip Huyen) | Guia de estudo / curso de origem | MLOps guide (huyenchip.com/mlops) e CS 329S Syllabus (Stanford) | https://huyenchip.com/mlops/ e https://stanford-cs329s.github.io/syllabus.html | O guia MLOps é a trilha de estudo da autora (fundamentos → MLOps → carreira → 9 estudos de caso). O syllabus lista aula a aula com links para notas e slides; é índice, use-o para achar as notas de aula. |
Descartados (e por quê)
- 403 / Cloudflare / paywall, sem como verificar: posts do Medium (@mammimia, @danielkao, @lagalag, vishalcjha, inveterate-learner, JV Venceslau), theexcitedengineer.substack.com (atrás de cadastro).
- 404 / vazio: keyvanakbary clean-architecture.md e domain-driven-design.md, timilearning.com/posts/ddia/, 10k.mataroa.blog, pagefy.io, Notion público que renderiza vazio.
- Páginas promocionais ou resenha rasa: dataintensive.net, martin.kleppmann.com (post de lançamento), dev.to/sirech, dev.to/hectorw_tt, theleo.zone, devreads.sandordargo.com, martinfowler.com/bliki/DomainDrivenDesign.html (~400 palavras), stanford-cs329s.github.io (home só logística), Bookey/sobrief/Goodreads.
- Sem conteúdo de estudo: goodfeli/dlbook_notation (só LaTeX), jasontaylordev/CleanArchitecture (README de setup), ddd-crew/bounded-context-canvas (orientação rasa), ByteByteGoHq/system-design-101 (lista de links), karanpratapsingh/system-design (curso genérico).
- Risco legal: amritanshuj.github.io/system-design-notes (reproduz os diagramas dos 28 capítulos quase verbatim), PDFs dos livros em bytes.usc.edu e repos GitHub.
- Incerto: InfoQ “DDD Quickly” (ebook gratuito, mas aparentemente exige conta InfoQ; não confirmado).
- Válido mas redundante: dev.to/danlebrero/book-notes-designing-data-intensive-applications-2bp2 (notas dos 12 capítulos de DDIA em bullets densos — pode entrar se quiser mais uma fonte).