L0gic_b0mb's Projects
Este é um exemplo de aplicativo Flutter que exibe uma lista de animais, com dados sendo recuperados de uma API.
Este projeto consiste em uma aplicação de API desenvolvida em Elixir, utilizando o framework Phoenix, para rinha Backend-2024 (No final nem submitei o projeto).
Este projeto implementa uma arquitetura limpa para gerenciar alunos em uma API baseada em Java.
A ApiGestaoProdutosUsuarios é uma API desenvolvida com o objetivo de fornecer funcionalidades robustas para a gestão de usuários e produtos, projetada com base nos princípios da Clean Architecture.
Desafio de Projeto criado para avaliação do conteúdo técnico explorado no repositório "aprenda-kotlin-com-exemplos".
BackendContrat é um projeto em Go que gerencia usuários, incluindo candidatos e recrutadores, utilizando PostgreSQL como banco de dados. O projeto utiliza o framework Gin para a criação de APIs RESTful.
Projeto de previsão de precipitação utilizando regressão linear com scikit-learn explorando as relações entre os meses e a quantidade de chuva para melhor compreensão e previsões confiáveis.
Este notebook implementa uma rede neural para classificar flores de íris usando o conjunto de dados Iris do sklearn. O objetivo é demonstrar passo a passo o processo de carregamento dos dados, pré-processamento, definição e treinamento da rede neural, além da visualização dos resultados.
Script feito para Digispark, com payload KeyLogger com implementação de um WebHook
Este projeto consiste em um cliente e servidor C2 (Command and Control) escritos em Elixir. O servidor envia comandos para o cliente, que os executa e retorna a saída para o servidor.
Este repositório contém vários módulos em Elixir, vou usar como um registro de estudo.
Este é um sistema simples de gerenciamento de estoque desenvolvido usando Ruby on Rails. Ele permite que empresas controlem eficientemente suas entradas, saídas e requisições de produtos, oferecendo uma solução completa para o monitoramento e controle de inventário.
Este projeto integra o Google Generative AI (GeminiService) com o Venom Bot (WhatsAppService) para criar um chatbot para o WhatsApp. O bot utiliza a inteligência artificial generativa do Google para processar e responder às mensagens.
Projeto em Laravel, usando Docker,Nginx,Mysql e Redis
Este é um repositório de teste para explorar e entender o desenvolvimento de aplicativos Android usando Jetpack Compose.
Este repositório é um playground para explorar clean architecture e overengineering na prática.
Este relatório conduz uma análise detalhada dos modelos de regressão aplicados à previsão da quantidade total de precipitação em Campo Grande. Exploraremos métricas, visualizações e comparações entre modelos, proporcionando uma compreensão abrangente das técnicas empregadas.
Este projeto implementa um serviço básico de mensageria utilizando RabbitMQ em Ruby. Ele permite enviar e receber mensagens de maneira assíncrona através do protocolo AMQP (Advanced Message Queuing Protocol).
Este é um mini projeto de um servidor HTTP simples implementado em Rust, capaz de lidar com diferentes páginas. Ele usa a biblioteca padrão do Rust e é destinado apenas para fins educacionais ou experimentais.
Este é um projeto de exemplo que demonstra como utilizar a linguagem de programação Rust para programar um Arduino. O código implementa uma simples funcionalidade de piscar um LED conectado ao pino digital 13 do Arduino em intervalos regulares.
Um sistema de registro de ponto desenvolvido em Node.js utilizando Express e MongoDB, permitindo a criação e gerenciamento de colaboradores e seus registros de ponto de forma eficiente e escalável.
API para gerenciar solicitações de crédito e informações de clientes.
Este projeto é uma API construída com o framework Sinatra para interagir com o Vertex AI da Google e o Gemini. Ele permite que os usuários enviem perguntas através de um endpoint HTTP POST e recebam respostas processadas por modelos de inteligência artificial avançados.
Este projeto oferece um script Ruby simples para baixar vídeos do YouTube em um formato compatível com o DaVinci Resolve (MP4), facilitando a edição de vídeos do YouTube. Além do script, o projeto também inclui um Dockerfile para criar um ambiente isolado e replicável para a execução do script.