Name: Víctor García Carrera
Type: User
Bio: Graduated in Mathematics and Computer Science at UAM(Madrid).
I'm passionate about software development (Backend) and cybersecurity among many other fields 🙃
Location: Tres Cantos, Madrid
Víctor García Carrera's Projects
Proyecto de búsqueda automatizada y paralelizada en Google de términos relacionados con el COVID para estudio psicológico de la cuarentena. Búsqueda en Python utilizando las librerías selenium, bs4 y pandas, junto con concurrent futures para la paralelización. Script que se ejecuta como un servicio automático (demonio) en Linux para ejecutar periódicamente la búsqueda.
Asignatura de criptografía y computación (en Python) cursada en 2018-2019 (4to curso) de SICUE en la ETSIIT, UGR
Repositorio con las prácticas de la asignatura Estructura de Datos cursada en 2do curso del doble grado de matemáticas-informática en la UAM
Ejemplo de un proyecto con esquema MVC en Python y framework Django desplegado en Heroku
Asignatura de Inteligencia Artificial cursada en 2018-2019 de SICUE en la ETSIIT, UGR
Asignatura de Modelos de Computación curso 2018-2019, SICUE en la ETSIIT de la UGR
Prueba de código basada en un fork de la conocida [kata de Gilded Rose](https://github.com/emilybache/GildedRose-Refactoring-Kata/)
Documentación y contenido extra de la asignatura Análisis de Algoritmos (inicios de carrera)
Repositorio de la asignatura de Proyecto de Autómatas y Lenguajes, UAM 2019
Procesadores de Lenguajes, 2018-19 UGR
Repositorio de las asignatura Sistemas Concurrentes y Distribuidos cursado SICUE en la ETSIIT,UGR
Asignatura de seguridad en sistemas operativos cursada en 2018-2019 (4to curso) de SICUE en la ETSIIT, UGR
Expert System in Python for helping begginer Bridge players to learn the basics of this card game. It gives the learner all the information, **along with its corresponding reasoning**, that can be obtained from the previous moves. It also poses questions to the user about what information or action can be known from the previous moves.
TFG de Matemáticas. Destacar la aplicación de recuperación de imagenes, implementada en image_reconstruction.m, y la memoria y presentación del TFG, contenidas en MEMORIA.zip. Aplicación de reconstrucción de imágenes con píxeles aleatorios perdidos utilizando la teoría de marcos finitos y sus resultados principales en la teoría de muestreo.