Softwareentwickler

Eine kuratierte, hochwertige Sammlung von Lernressourcen mit Schwerpunkt auf Python und bald auch C/C++, konzipiert, um solide Softwareentwicklungsgrundlagen und Systemverständnis zu vermitteln.

Repository-Struktur

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├── python-basic/           # Essential Python syntax, data types, and operations
├── python-advanced/        # Decorators, threading, logging, JSON, and more
├── python-OOP/             # Deep dive into Python's object-oriented programming
├── cpp-basic/              # Fundamentals of C++: syntax, memory, pointers, etc.
├── cpp-advanced/           # Advanced C++: RAII, noexcept, smart pointers, RVO, etc.
├── cpp-OOP/                # Object-oriented programming in C++
├── CUDA/                   # GPU programming with CUDA (host & device code)
├── MPI/                    # Message Passing Interface programming and demos
├── docs/                   # System-level notes on performance, Python-C++ interop, mixed precision, etc.
└── README.md               # Project overview (this file)

Verwendung

Jeder nummerierte Ordner enthält eine README.md, die die Konzepte erklärt, sowie ausführbare .py-Dateien. Zum Beispiel:

cd python-advanced/08-decorators
python basic_function_decorator.py

Der gesamte Code ist mit Python 3.7+ kompatibel und wurde minimal, fokussiert und testbar geschrieben.

Highlights

Python

• OOP-Beherrschung: Klassen, Vererbung, Metaklassen, Deskriptoren (python-OOP/)
• Fortgeschrittene Themen: Dekoratoren, Kontextmanager, Funktions-Caching, Nebenläufigkeit
• Datenstrukturen: Listen, Tupel, Dicts, Sets mit praxisnaher Anwendung

C++

• C++-Grundlagen: Syntax, Funktionen, Zeiger, Structs, Gültigkeitsbereich, Enums (cpp-basic/)
• Modernes C++: RAII, Smart Pointer, Move Semantik, Alignment, RVO (cpp-advanced/)
• C++ OOP: Klassen, Zugriffsspezifizierer, Vererbung, Polymorphismus, Templates

Systeme & Performance

• CUDA-Programmierung: Host/Device-Modell, Kernel-Start, Speicherverwaltung (CUDA/)
• MPI-Programmierung: Praktische verteilte Programme, Matrixoperationen und Validierungsläufe (MPI/)
• Dokus: Python-C++-Schnittstellen, GIL-Handhabung, CUDA-Optimierung, Mixed-Precision-Training (docs/)

Lernphilosophie

• Kleine, modulare Beispiele — keine überladenen Notebooks
• Klare Trennung zwischen Konzept, Code und Kommentar
• Fokus auf Design, Performance und Wartbarkeit
• Baut Wissen schrittweise auf — ideal für ernsthafte Lernende und Profis

Sternverlauf

🤝 Beiträge

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📄 Lizenz

MIT-Lizenz — frei zur Nutzung, Anpassung und Weitergabe für Lern- und Lehrzwecke.

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2025-07-18 ---