Casagrande-Lucas

Casagrande-Lucas

collection-calculations-goroutines

Este projeto em Go utiliza goroutines para realizar cálculos em coleções de dados de forma concorrente. Os cálculos implementados incluem Intersection, Union, Difference, Symmetric Difference, Subset, Mean, Median, Mode, Variance e Standard Deviation. A abordagem concorrente melhora a eficiência e a organização dos cálculos.

fraud_detection

Projeto de detecção de fraudes em transações financeiras usando Machine Learning. Implementa modelos de Florestas Aleatórias (Scikit-Learn) e Redes Neurais (PyTorch) para identificar atividades fraudulentas. O objetivo é fornecer um exemplo prático e eficiente de aplicação de aprendizado de máquina em segurança financeira.

go-examples

GoLogger

This project implements a custom logging solution in Go (version 1.22) designed to provide fine-grained control over log levels and output. The logger supports six log levels: Trace, Debug, Info, Warn, Error, and Fatal, each serving a specific purpose in diagnosing and monitoring the application's behavior.

web-daily-store

Casagrande-Lucas/fraud_detection

Projeto de detecção de fraudes em transações financeiras usando Machine Learning. Implementa modelos de Florestas Aleatórias (Scikit-Learn) e Redes Neurais (PyTorch) para identificar atividades fraudulentas. O objetivo é fornecer um exemplo prático e eficiente de aplicação de aprendizado de máquina em segurança financeira.

Casagrande-Lucas/Casagrande-Lucas

Casagrande-Lucas/collection-calculations-goroutines

Este projeto em Go utiliza goroutines para realizar cálculos em coleções de dados de forma concorrente. Os cálculos implementados incluem Intersection, Union, Difference, Symmetric Difference, Subset, Mean, Median, Mode, Variance e Standard Deviation. A abordagem concorrente melhora a eficiência e a organização dos cálculos.

Casagrande-Lucas/go-examples

Casagrande-Lucas/web-daily-store