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Card 1 de 30
Cogo Points no AutoCAD Civil 3D



No AutoCAD Civil 3D, "Cogo Points" (ou pontos COGO) são pontos de controle ou referência que você pode usar para definir localizações específicas em um projeto de engenharia civil. Esses pontos podem representar diversas coisas, como marcos topográficos, elementos de infraestrutura ou pontos de interesse em um terreno.

1. Cogo points são exibidos apenas na aba Prospector.

2. Cogo points possuem um ícone que se parece com um círculo combinado com um alvo.

3. Cogo points podem ser movidos, até mesmo usando comandos de desenho básicos não específicos do Civil 3D.

4. Cogo points podem ser editados na janela Properties.

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

Como calcular MDC em Delphi

Quantidade de visualizações: 12710 vezes
Como calcular o MDC (Máximo Divisor Comum) em Delphi

Atualmente a definição de Máximo Divisor Comum (MDC) pode ser assim formalizada:

Sejam a, b e c números inteiros não nulos, dizemos que c é um divisor comum de a e b se c divide a (escrevemos c|a) e c divide b (c|b). Chamaremos D(a,b) o conjunto de todos os divisores comum de a e b.

O trecho de código abaixo mostra como calcular o MDC de dois números informados:

// função personalizada que permite calcular o MDC de dois
// valores inteiros
function MDC(a, b: Integer): Integer;
var
  resto: Integer;
begin
  while b <> 0 do
    begin
      resto := a mod b;
      a := b;
      b := resto;
    end;

  Result := a;
end;

procedure TForm3.Button1Click(Sender: TObject);
var
  x, y: Integer;
begin
  x := StrToInt(Dialogs.InputBox('MDC',
    'Informe o primeiro valor:', ''));
  y := StrToInt(Dialogs.InputBox('MDC',
    'Informe o segundo valor:', ''));

  // vamos mostrar o resultado
  ShowMessage('O Máximo Divisor Comum de ' + IntToStr(x) +
    ' e ' + IntToStr(y) + ' é ' + IntToStr(MDC(x, y)));
end;

Para fins de compatibilidade, esta dica foi escrita usando Delphi 2009.


Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Como criar arrays (vetores e matrizes) usando o objeto ndarray da biblioteca Numpy do Python

Quantidade de visualizações: 3361 vezes
O objeto ndarray é a parte mais importante da biblioteca Numpy do Python. É por meio dele que criamos vetores e matrizes. Quando falamos vetores, estamos nos referindo às matrizes de apenas uma dimensão, ou seja, uma linha e várias colunas.

A forma mais comum de se criar arrays na Numpy é usando funções presentes na biblioteca. Veja:

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos usar o método arange() para construir um
  # vetor de 10 elementos, começando de 0 até 9
  vetor = np.arange(10)

  # vamos mostrar o vetor gerado  
  print(vetor)

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Depois que criamos o vetor, seus elementos individuais podem ser acessados usando-se o nome da variável usada para representar todo o valor e o índice do elemento que queremos acessar (começando em 0). Veja:

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos usar o método arange() para construir um vetor de
  # 10 elementos, começando de 0 até 9
  vetor = np.arange(10)

  # vamos mostrar o vetor inteiro  
  print("Vetor gerado: ", vetor)

  # vamos mostrar o valor do terceiro elemento
  print("Terceiro elemento: ", vetor[2])

if __name__== "__main__":
  main()

Este código produzirá o seguinte resultado:

Vetor gerado: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Terceiro elemento: 2

Uma outra forma de criarmos vetores usando a Numpy, é fornecendo os elementos do vetor como uma list. Veja:

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos criar um vetor passando uma list
  valores = np.array([4, 12, 50, 8, 32])
  
  # vamos mostrar o resultado
  print("Elementos no vetor:", valores)

if __name__== "__main__":
  main()


Este código vai gerar o seguinte resultado:

Elementos no vetor: [ 4 12 50 8 32]

Agora vamos usar essa mesma abordagem para criar uma matriz de duas dimensões (bidimensional):

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np

def main():
  # vamos criar uma matriz bidimensional passando
  # duas lists dentro de uma list
  valores = np.array([(4, 12, 50), (5, 3, 1)])

  # vamos mostrar o resultado
  print("Elementos no vetor:", valores)

if __name__== "__main__":
  main()

Veja o resultado da execução desse código:

Elementos no vetor: [[12 12 50]
 [ 5  3  1]]


Em mais dicas dessa seção você aprenderá mais sobre as funções de criação e manipulação de vetores e matrizes usando a biblioteca NumPy do Python.


Delphi ::: dbExpress ::: TSQLDataSet

Como obter a quantidade de campos nos registros retornados em um TSQLDataSet do Delphi usando a propriedade FieldCount

Quantidade de visualizações: 11260 vezes
Em algumas situações precisamos saber a quantidade de campos retornados em um objeto TSQLDataSet depois de dispararmos o comando SQL SELECT definido em sua propriedade CommandText. Para isso podemos usar a propriedade FieldCount. Veja sua assinatura:

property FieldCount: Integer;

Esta propriedade é definida originalmente em TDataSet e herdada pela classe TSQLDataSet.

Veja um trecho de código no qual disparamos um comando SQL SELECT em uma tabela contatos e exibimos a quantidade de campos dos registros retornados:

procedure TForm3.Button1Click(Sender: TObject);
begin
  // vamos definir o comando SQL a ser executado
  SQLDataSet1.CommandText := 'SELECT * FROM contatos';

  // vamos executar o comando
  SQLDataSet1.Open;

  // vamos obter a quantidade de registros retornados
  ShowMessage('Quantidade de campos retornados: ' +
    IntToStr(SQLDataSet1.FieldCount));
end;

Ao executarmos este trecho de código teremos uma mensagem com o seguinte texto:

Quantidade de campos retornados: 5.

Note que a propriedade FieldCount inclui somente os campos listados na propriedade Fields. Quaisquer campos agregados listados pela propriedade AggFields não são incluídos na contagem.


Java ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Java Básico

Exercícios Resolvidos de Java - Lendo a idade de um nadador e classificando sua categoria como infantil, juvenil, adolescente, adulto ou sênior

Quantidade de visualizações: 4391 vezes
Pergunta/Tarefa:

Escreva um programa Java que solicita a idade de um nadador e classifica sua categoria de acordo com as seguintes regras:

a) De 5 a 7 anos - Infantil;
b) De 8 a 10 anos - Juvenil;
c) De 11 a 15 anos - Adolescente;
d) De 16 a 30 anos - Adulto;
e) Acima de 30 anos - Sênior.

Sua saída deverá ser parecida com:

Informe sua idade: 19
Sua categoria é Adulto
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício usando Java console:

package estudos;

import java.util.Scanner;

public class Exercicio {
  public static void main(String[] args) {
    Scanner entrada = new Scanner(System.in);  
    
    // vamos solicitar a idade do nadador
    System.out.print("Informe sua idade: ");
    int idade = Integer.parseInt(entrada.nextLine());
     
    // vamos verificar a categoria do nadador
    if((idade >= 5) && (idade <= 7)){
      System.out.println("Sua categoria é Infantil");  
    }
    else if((idade >= 8) && (idade <= 10)){
      System.out.println("Sua categoria é Juvenil");  
    }
    else if((idade >= 11) && (idade <= 15)){
      System.out.println("Sua categoria é Adolescente");  
    }
    else if((idade >= 16) && (idade <= 30)){
      System.out.println("Sua categoria é Adulto");  
    }
    else if(idade > 30){
      System.out.println("Sua categoria é Sênior");  
    }
    else{
      System.out.println("Não pertence a nenhuma categoria.");  
    }
    
    System.out.println("\n");
  }
}



Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes)

Exercícios Resolvidos de Python - Como retornar o maior elemento em cada uma das colunas de uma matriz usando Python

Quantidade de visualizações: 1392 vezes
Pergunta/Tarefa:

Dada a seguinte matriz:

6   10   4
2    9   7
20   3   1
Escreva um programa Python que exibe o maior elemento em cada uma das colunas dessa matriz.

Sua saída deverá ser parecida com:

Maior elemento na coluna 0 é 20
Maior elemento na coluna 1 é 10
Maior elemento na coluna 2 é 7
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício usando Python:

# método principal
def main():
  # vamos declarar e constuir uma matriz de 3 linhas e três colunas
  matriz = [[6, 10, 4], [2, 9, 7], [20, 3, 1]];
    
  # vamos percorrer a matriz e exibir o maior elemento de cada coluna
  # começamos com cada coluna
  for i in range(len(matriz[0])):
    # assumimos que o maior valor é o primeiro dessa coluna
    maior = matriz[0][i]
    # percorremos todos os elementos desta linha
    for j in range(len(matriz)):
      # o elemento atual é maior que o maior?
      if matriz[j][i] > maior:
        # maior assume o valor atual
        maior = matriz[j][i]
      
    # exibimos o maior elemento desta coluna
    print("Maior elemento na coluna {0} é {1}".format(i, maior))

if __name__== "__main__":
  main()



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