我正在寻找 FullStack 软件开发人员角色
嘿大家,希望你们一直做得很好并且感觉很棒!我叫 Siva Puvvada,目前正在寻找成为 FullStack 软件开发人员的机会。
我热衷于持续学习并积极为社区做出贡献。我相信知识民主化不仅可以帮助我成长为专业人士,还可以让我与优秀的人建立联系。我喜欢花时间在 Stack Overflow 上构建应用程序并在 GitHub 上分享我的工作。我为指导初级开发人员、帮助解决团队内的问题以及从头到尾独立处理项目而感到自豪。通过多次会议收集需求并向客户提供解决方案是我擅长的事情,确保项目的完成过程高效。
个人方面,我从事视频编辑、使用 django 构建应用程序、自由职业和烹饪(我对一些精致的菜肴有胃口)。
稍微了解一下我
- 姓氏: Puvvada
- 姓名: Naga Sai Siva Sankar
- 目前居住在: 印度海得拉巴
-
我在专业领域积极使用的技术:
- Python(5 年)、PHP(1 年)、Java(1 年)
- Django(5 年)、Django REST Framework(4 年)、FastAPI 和 Swagger(1 年)、Flask(1 年)、Django 微服务测试(2 年)
- MySQL(4 年)、PostgreSQL(3 年)、MongoDB(3 个月)
- Vanilla Javascript(6 年)、ReactJS(2 年)、Angular JS(2 年)
- GitHub(4 年)、GitLab(2 年)、BitBucket(2 年)
- 邮递员(4年)、失眠症(2年)
- Docker 桌面(2 年和基本 yaml 知识
- 机器人框架(3年),Python自动化(3年)
- 熊猫(5岁)
- AWS S3(1 年)、GCP GKE(2 年)
- Apache kafka 和融合的 kafka 以及 avro 和 json 模式(2 年)
-
我喜欢使用的技术:
- 使用 Python 进行机器学习
- Google Firebase
编码时间总计:大约8年半
专业时间编码:目前是我的第六年
自由职业完成的项目数量:2(其中一个是眼科医院工作人员维护和账单生成软件)
个人项目数量:1(我自己使用Django和Javascript制作了项目管理平台,请务必查看)
我引以为豪的成就
- 担任 VOICE 组织的协调员
- 在没有测试环境的情况下与客户完成项目并在生产中执行,获得两项聚光灯奖,使用了 python、mysql、pandas、机器人框架、cisco、vpn、linux/centos
- 作为全职工程师在纽约公司远程工作。这项工作是基于研究和开发论文的工作。
我最喜欢的项目
- 项目管理平台包括: - https://github.com/ShivaShankarPuvvada/passionoverflow 它包括看板板、票证、帖子、日历、里程碑管道等等
你如何联系我
- Linkedin: https://www.linkedin.com/in/sivasankarpuvvada/
- Stackoverflow: https://stackoverflow.com/users/11282077/siva-sankar
- Github: https://github.com/ShivaShankarPuvvada/passionoverflow
- Dev.to https://dev.to/sankar_puvvada
以上是我正在寻找 FullStack 软件开发人员角色的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
