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8 Repos

Awesome GitHub RepositoriesReusable Function Patterns

Guidelines for wrapping code into named, parameterized functions for modularity.

Distinct from Function Naming Patterns: Focuses on the general definition and structure of reusable functions rather than naming conventions or registries.

Explore 8 awesome GitHub repositories matching programming languages & runtimes · Reusable Function Patterns. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Reusable Function Patterns GitHub Repositories

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  • rstacruz/cheatsheetsAvatar von rstacruz

    rstacruz/cheatsheets

    14,429Auf GitHub ansehen↗

    This project is a comprehensive collection of web development reference guides and technical cheat sheets. It provides a curated set of markdown-based documentation designed to help developers quickly locate syntax patterns and API examples for common web technologies and programming languages. The repository serves as a specialized reference library covering several distinct technical domains. It includes extensive guides for CSS, focusing on selectors, Flexbox, Grid, and responsive layout properties, as well as a DevOps command reference for Docker, Kubernetes, AWS, Ansible, and general she

    Explains how to wrap blocks of code into named functions that accept arguments and return status.

    SCSS
    Auf GitHub ansehen↗14,429
  • morvanzhou/tutorialsAvatar von MorvanZhou

    MorvanZhou/tutorials

    12,952Auf GitHub ansehen↗

    This repository is a comprehensive collection of instructional guides and practical examples for Python development, focusing on machine learning, data science, and web scraping. It provides implementations for neural networks, reinforcement learning algorithms, and deep learning architectures using PyTorch, alongside detailed manuals for scientific computing and data visualization. The project distinguishes itself by offering specialized tutorials on concurrent programming to optimize CPU performance and guides for setting up Linux development environments. It covers the implementation of ad

    Demonstrates how to define reusable, parameterized functions to organize and modularize code.

    Pythonmachine-learningmultiprocessingneural-network
    Auf GitHub ansehen↗12,952
  • google/jsonnetAvatar von google

    google/jsonnet

    7,522Auf GitHub ansehen↗

    Jsonnet is a structured configuration generation language that extends JSON with variables, conditionals, and object-oriented features to create reusable templates. It is designed to eliminate duplication in configuration data by providing a data templating language that can produce structured output from concise, programmable templates. The language distinguishes itself through an object-oriented inheritance model that allows field override, mixin composition, and self-referencing for modular configuration reuse. It supports lazy evaluation with thunks to defer computation until values are f

    Creates parameterized functions that return objects for generating consistent and modular configuration.

    Jsonnetconfigconfigurationfunctional
    Auf GitHub ansehen↗7,522
  • kaisery/trpl-zh-cnAvatar von KaiserY

    KaiserY/trpl-zh-cn

    5,501Auf GitHub ansehen↗

    Dieses Projekt ist eine lokalisierte Bildungsressource zum Erlernen der Programmiersprache Rust und bietet ein umfassendes Handbuch sowie technische Spezifikationen, die ins vereinfachte Chinesisch übersetzt wurden. Es dient als Lehrmittel zum Studium von Sprachidiomen, Speichermanagement und Typsystemen. Das Repository konzentriert sich auf die Lokalisierung von Softwaredokumentation und übersetzt offizielle Leitfäden ins vereinfachte Chinesisch, um die Zugänglichkeit für Nicht-Muttersprachler zu erhöhen. Es nutzt ein Markdown-basiertes System zur Organisation der Inhalte und unterstützt den Export in mehrere Formate wie statisches HTML, PDF und EPUB für die Web- und Offline-Ansicht. Der Inhalt deckt eine breite Palette technischer Rust-Domänen ab, einschließlich Speichermanagement-Primitiven wie Ownership und Borrowing, fortgeschrittenem Sprachdesign mit Traits und Generics sowie umfassenden Strategien zur Fehlerbehandlung. Zudem werden Programmiergrundlagen, Datenmodellierung und der Einsatz von Produktivitätstools für Build- und Dependency-Management detailliert beschrieben.

    Rust wraps reusable blocks of logic into named units to organize code and reduce repetition.

    Markdownpdfrust-booktypst
    Auf GitHub ansehen↗5,501
  • google/perfettoAvatar von google

    google/perfetto

    5,558Auf GitHub ansehen↗

    Perfetto is a platform for system-level performance tracing and analysis on Linux and Android. It combines a high-throughput trace recorder, a SQL-based query engine, and a browser-based visualizer into a single toolchain. The platform covers CPU scheduling and call-stack profiling, native and Java heap memory allocation tracking, GPU and graphics events, and system-wide counters such as CPU frequency and power consumption. The architecture decouples trace recording from offline analysis, using a compact protobuf format for event encoding and columnar storage for efficient SQL queries. The we

    Passes the same analysis function to single and batch trace processors for code reuse.

    C++
    Auf GitHub ansehen↗5,558
  • hadley/r4dsAvatar von hadley

    hadley/r4ds

    5,070Auf GitHub ansehen↗

    r4ds ist ein Data-Science-Lehrplan und eine Bildungsressource, die für die Beherrschung der Programmiersprache R entwickelt wurde. Es bietet einen strukturierten Lernpfad für den End-to-End-Prozess des Importierens, Bereinigens, Transformierens und Visualisierens von Daten. Das Projekt betont einen Leitfaden für reproduzierbare Data Science und einen umfassenden Lehrplan für Data Wrangling. Es enthält spezialisierte Tutorials zur Grammatik der Grafik für geschichtete Datenvisualisierung sowie technische Publikationen, die mit Quarto erstellt wurden und ausführbaren Code mit erzählendem Text verbinden. Das Material deckt ein breites Spektrum analytischer Funktionen ab, einschließlich Datenaufnahme aus diversen Quellen, relationalem Daten-Joining und der Verwaltung kategorialer Variablen. Es behandelt zudem Datenbereinigung, mathematische Modellierung und die Erstellung professioneller Berichte und Präsentationen in verschiedenen Formaten. Der Lehrplan konzentriert sich auf die praktische Anwendung funktionaler Programmierung und Tidy-Data-Prinzipien, um transparente und wiederholbare Analysen zu erstellen.

    Teaches guidelines for wrapping repetitive code into named, parameterized functions to improve modularity.

    R
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  • nyandwi/machine_learning_completeAvatar von Nyandwi

    Nyandwi/machine_learning_complete

    4,983Auf GitHub ansehen↗

    This is an interactive notebook-based course that teaches machine learning from Python fundamentals through deep learning and natural language processing. It uses real datasets and multiple frameworks within a structured, hands-on curriculum that combines concise explanations with executable code cells, built-in datasets, and embedded exercise checkpoints. Learning progresses through data preparation and exploration, classical machine learning workflows, computer vision with convolutional neural networks, and natural language processing with deep learning, all delivered as a cohesive progressi

    Demonstrates how to define named, parameterized functions to encapsulate logic and eliminate repetition.

    Jupyter Notebookcomputer-visiondata-analysisdata-science
    Auf GitHub ansehen↗4,983
  • krishnaik06/complete-python-bootcampAvatar von krishnaik06

    krishnaik06/Complete-Python-Bootcamp

    2,550Auf GitHub ansehen↗

    This is a comprehensive Python programming course and technical curriculum designed to take users from foundational syntax to advanced development patterns. It serves as a multi-disciplinary educational suite covering programming fundamentals, object-oriented design, and data analysis. The project provides specialized guides on professional development techniques, including the use of decorators, generators for memory management, and dunder-method operator overloading. It also includes instructional material on executing parallel tasks through concurrency and multiprocessing to reduce executi

    Instructs users on grouping logic into named, reusable functions to reduce code repetition.

    Jupyter Notebook
    Auf GitHub ansehen↗2,550
  1. Home
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  • Config Object GeneratorsParameterized functions that return objects to generate consistent and modular configuration data. **Distinct from Reusable Function Patterns:** Distinct from Reusable Function Patterns: specifically targets functions that return configuration objects rather than general-purpose reusable functions.