algorithm_genetic

Crie um algoritmo genético para achar o máximo da função f(x,y) = abs(xsen(yπ/4) + ysen(xπ/4)). Cada indivíduo da população é um vetor binário de 20 bits, em que os 10 primeiros representam x e os restantes representam y. As variáveis x e y pertencem ao intervalo entre 0 e 20. O crossover a ser usado é de 1 ponto.

backend_go_barber

Projeto de Backend de uma api REST

backend_node_jest_test

Aprendendo a fazer testes automatizados com o framework Jest para nodeJS

backendgobarbergostack2020

behero_onministack011

cadastro_de_usuarios_react_bootstrap

conversao-temperatura-iniciativa-devops

darkmode-audio2x-whatsapp

extensao para chrome modificando a interface do whatsapp versao web

data_app

desafio01_ignite_node

desafio01gostack

desafio02gostack

desafio03gostack

desafio04gostack

desafio05gostack

desafio06gostack

desafio07gostack

desafio08gostack

desafio09gostack

desafio10gostack

desafio_cadmus

desafioextensionweek

desafioperithusbackend

Backend para uma aplicaçao que busca dados sobre covid

drive_backend

drive_frontend

ecoleta

Projeto para ajudar pessoas a reciclar melhor seus residuos

elm

Classifique o conjunto de dados disponível no arquivo iris_log.dat usando: ELM. Utilize normalização zscore e a estratégia de validação cruzada leave-one-out.

elm-regression

Determine um modelo de regressão usando rede neural Extreme Learning Machine (ELM) para o conjunto de dados aerogerador.dat (variável de entrada: velocidade do vento, variável de saída: potência gerada). Avalie a qualidade do modelo pela métrica R2 (equação 48, slides sobre Regressão Múltipla) para diferentes quantidades de neurônios ocultos.

frontendgobarbergostack2020

frontendmobilegobarbergostack2020