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Planilha de Dimensionamento de Tubulações Hidráulicas Água Fria e Água Quente Completa
Nossa planilha automática de dimensionamento de tubulações de água fria e quente é uma ferramenta desenvolvida para auxiliar engenheiros e projetistas no cálculo rápido e preciso das redes hidráulicas de edificaçoes. Por meio da inserçao de dados como vazao, diâmetro da tubulaçao, comprimento da rede, material do tubo e coeficientes hidráulicos, a planilha realiza automaticamente os cálculos necessários para verificar velocidade da água, perda de carga e dimensionamento adequado das tubulaçoes.

PHP ::: Fundamentos da Linguagem ::: Estruturas de Controle

Apostila PHP para iniciantes - Como testar múltiplas condições usando a construção if...elseif...else da linguagem PHP

Quantidade de visualizações: 10279 vezes
A construção if...else (se...do contrário) pode ser extendida com o uso de elseif para testar múltiplas condições. Desta forma, você pode ter quantos blocos elseif (ou então se) você desejar. Veja o trecho de código a seguir:

<?php
  $valor = 20;
  
  if($valor == 15){
    echo "O valor é igual à 15";
  }
  elseif($valor > 15){
    echo "O valor é maior que 15";
  }
  else{
    echo "O valor é menor que 15";
  }
?>

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

O valor é maior que 15


Delphi ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística

Como calcular desvio padrão em Delphi - Delphi para Matemática e Estatística

Quantidade de visualizações: 2581 vezes
Em Matemática e Estatística, o Desvio padrão (em inglês: Standard Deviation) é uma medida de dispersão, ou seja, é uma medida que indica o quanto um conjunto de dados é uniforme. Quando o desvio padrão é baixo, isso quer dizer que os dados do conjunto estão mais próximos da média.

Como calcular o desvio padrão de um conjunto de dados? Vamos começar analisando a fórmula mais difundida na matemática e na estatística:

\[\sigma = \sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^N (x_i -\mu)^2}{N}}\]

Onde:

a) __$\sigma__$ é o desvio;
b) __$x_i__$ é um valor qualquer no conjunto de dados na posição i;
c) __$\mu__$ é a média aritmética dos valores do conjunto de dados;
d) N é a quantidade de valores no conjunto.

O somatório dentro da raiz quadrada nos diz que devemos somar todos os elementos do conjunto, desde a posição 1 até a posição n, subtrair cada valor pela média do conjunto e elevar ao quadrado. Obtida a soma, nós a dividimos pelo tamanho do conjunto.

Veja o código Delphi completo que obtém o desvio padrão a partir de um conjunto de dados contendo quatro valores:

// Algoritmo Delphi para calcular desvio padrão

program estudos_delphi;

{$APPTYPE CONSOLE}

uses
  SysUtils, Math;

var
  // conjunto de dados
  conjunto: array[1..4] of double = (10, 30, 90, 30);
  soma: double; // Soma dos elementos
  desvio_padrao: double; // Desvio padrão
  tam: integer; // Tamanho dos dados
  media: double; // média
  i: integer;

begin
  soma := 0.0;
  desvio_padrao := 0.0;
  tam := 4;

  // vamos somar todos os elementos
  for i := 1 to tam do
    begin
      soma := soma + conjunto[i];
    end;

  // agora obtemos a média do conjunto de dados
  media := soma / tam;

  // e finalmente obtemos o desvio padrão
  for i := 1 to tam do
    begin
      // não esqueça de adicionar a unit Math
      desvio_padrao := desvio_padrao + Power(conjunto[i] - media, 2);
    end;

  // mostramos o resultado
  WriteLn('Desvio Padrão Populacional: ' + FloatToStr(Sqrt(desvio_padrao / tam)));
  WriteLn('Desvio Padrão Amostral: ' + FloatToStr(Sqrt(desvio_padrao / (tam - 1))));

  WriteLn;
  Write('Pressione Enter para sair...');
  ReadLn;

end.

Ao executar este código Delphi nós teremos o seguinte resultado:

Desvio Padrão Populacional: 30.0
Desvio Padrão Amostral: 34.64101615137755

Veja que, para calcular o Desvio Padrão Populacional, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos no conjunto, enquanto, para calcular o Desvio Padrão Amostral, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos - 1 (cuidado com a divisão por zero no caso de um conjunto com apenas um elemento).


Java ::: Fundamentos da Linguagem ::: Modificadores

Como usar o modificador synchronized da linguagem Java

Quantidade de visualizações: 24435 vezes
O modificador synchronized tem seu uso e importância destacados quando várias threads (fluxos de execução) estão sendo executadas em um programa. Tais threads podem tentar acessar métodos de uma ou mais classes ao mesmo tempo. No entanto, pode ser necessário planejarmos o sistema de forma que determinados métodos possam ser acessados por somente uma thread de cada vez, talvez para garantir a integridade de valores das diversas variáveis envolvidas no processo. É aqui que o modificador synchronized é usado.

Ao marcarmos um método como synchronized, o sistema de execução Java garantirá que apenas uma thread de cada vez acesse tal método. Se outras threads tentarem fazer o mesmo, elas serão colocadas em espera até que a thread atual finalize seu trabalho e libere o método.

Um exemplo de aplicação do modificador synchronized pode ser visto em uma classe Pilha. Como sabemos, esta estrutura de dados possui métodos para inserir um novo item no topo da pilha e para removê-lo do topo (lembra? LIFO: Last In First Out). Ora, para evitar que uma thread remova o elemento do topo ao mesmo tempo em que outra está tentando inserir, tais métodos devem ser marcados como synchronized. Isso evitará que os dados sejam corrompidos.


Python ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística

Como corrigir o problema da divisão com inteiros em Python (versões anteriores a 3.0)

Quantidade de visualizações: 11240 vezes
A divisão em Python (na versão 2.5), quando feita com operandos do tipo inteiro, resultará em um número inteiro, ou seja, o resultado será arredondado para o menor inteiro mais próximo. Veja:

v1 = 5
v2 = 2
res = v1 / v2
print res

Aqui fica claro que o resultado deveria ser 2,5. Porém, ao exibirmos o valor da variável res, vemos que ela armazena 2. Veja agora este novo exemplo:

v1 = 5.0
v2 = 2
res = v1 / v2
print res

Agora o resultado é o que esperamos: 2,5. Isso aconteceu porque um dos operandos é um valor do tipo ponto-flutuante. Dessa forma, o interpretador fará a promoção do outro operando (de inteiro para ponto-flutuante) e o comportamento do operador de divisão será o correto.

Então lembre-se: divisão por inteiros, resultado também em inteiro. Se não é isso que deseja, faça com que pelo menos um dos operandos seja do tipo ponto-flutuante.

Existe uma forma de forçar o interpretador a se comportar de forma correta também com inteiros. Veja:

# força o novo comportamento do operador
# de divisão
from __future__ import division
 
v1 = 5
v2 = 2
res = v1 / v2
print res

Agora o resultado será 2,5. A chave para isso está na linha:

from __future__ import division

Esta linha importa a nova forma de divisão para seus programas Python anteriores à versão 3.0.


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