procedure TForm3.Button3Click(Sender: TObject);
var
  qRegistros: Integer;
begin
  // obtém a quantidade de registros no TClientDataSet
  qRegistros := ClientDataSet1.RecordCount;

  // mostra o resultado
  ShowMessage('O ClientDataSet possui ' + IntToStr(qRegistros)
    + ' registros.');
end;

package estudosbancodados;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DatabaseMetaData;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;

public class EstudosBancoDados{
  public static void main(String[] args) {
    // strings de conexão
    String databaseURL = "jdbc:mysql://localhost/estudos";
    String usuario = "root";
    String senha = "osmar1234";
    String driverName = "com.mysql.jdbc.Driver";

    try {
      Class.forName(driverName).newInstance();
      Connection conn = DriverManager.getConnection(databaseURL, usuario, senha);

      // vamos obter um objeto da classe com.mysql.jdbc.DatabaseMetaData
      DatabaseMetaData dbmd = conn.getMetaData();

      // vamos obter a lista de funções de data e hora disponíveis
      // nesta versão do MySQL
      String funcoesDataHora = dbmd.getTimeDateFunctions();

      // como a lista de funções está separada por vírgulas, vamos obter
      // uma matriz de strings
      String funcoes[] = funcoesDataHora.split(",");

      // vamos mostrar o resultado
      for(int i = 0; i < funcoes.length; i++){
        System.out.println(funcoes[i]);
      }
    }
    catch (SQLException ex) {
      System.out.println("SQLException: " + ex.getMessage());
      System.out.println("SQLState: " + ex.getSQLState());
      System.out.println("VendorError: " + ex.getErrorCode());
    }
    catch (Exception e) {
      System.out.println("Problemas ao tentar conectar com o banco de dados: " + e);
    }
  }
}

# importamos a biblioteca NumPy
import numpy as np
#importamos a biblioteca Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
def main():
  # definimos o título para a área de plotagem
  plt.title('Gráfico da Função Seno')
 
  # vamos exibir o grid da área de plotagem
  plt.grid(True)
 
  # vamos definir os valores da coordenada x
  # os valores gerados serão de 0 até 12 (não incluído)
  eixo_x = np.arange(0, 12, 0.1)

  # os valores da coordenada y serão o seno de
  # cada valor correspondente no eixo x
  eixo_y = np.sin(eixo_x)
 
  # vamos plotar a função seno agora
  plt.plot(eixo_x, eixo_y)
 
  # finalmente exibimos o resultado
  plt.show()
 
if __name__== "__main__":
  main()

Valor da linha 1 e coluna 1: 6
Valor da linha 1 e coluna 2: 9
Valor da linha 1 e coluna 3: 11
Valor da linha 1 e coluna 4: 5

Valor da linha 2 e coluna 1: 20
Valor da linha 2 e coluna 2: 63
Valor da linha 2 e coluna 3: 31
Valor da linha 2 e coluna 4: 7


Valores na matriz

    6    9   11    5
   20   63   31    7

O maior valor é 63
Ele foi encontrado na linha 2 e coluna 2

package estudos;

import java.util.Scanner;

public class Estudos {
  public static void main(String[] args) {
    // variaveis usdas na resolução do problema
    int matriz[][] = new int[2][4];
    int maior_valor, linha, coluna;
    
    // para ler a entrada do usuário
    Scanner entrada = new Scanner(System.in);
    
    // vamos ler os valores e colocar na matriz
    for(int i = 0; i < matriz.length; i++){ // linhas
      for(int j = 0; j < matriz[0].length; j++){ // colunas
        System.out.print("Valor da linha " + (i + 1) + " e coluna " 
          + (j + 1) + ": ");
        matriz[i][j] = Integer.parseInt(entrada.nextLine());       
      }        
      System.out.println();
    }
    
    // vamos mostrar a matriz da forma que ela foi informada
    System.out.println("\nValores na matriz\n");
      
    for(int i = 0; i < matriz.length; i++){ // linhas
      for(int j = 0; j < matriz[0].length; j++){ // colunas
        System.out.printf("%5d", matriz[i][j]);   
      }
      
      // passa para a próxima linha da matriz
      System.out.println();       
    }
    
    // agora vamos localizar o maior valor na matriz
    linha = 0;
    coluna = 0;
    maior_valor = matriz[linha][coluna];
    for(int i = 0; i < matriz.length; i++){ // linhas
      for(int j = 0; j < matriz[0].length; j++){ // colunas
        if(matriz[i][j] > maior_valor){
          maior_valor = matriz[i][j];
          linha = i + 1;
          coluna = j + 1;
        }
      }
    }
    
    // vamos mostrar o resultado
    System.out.println("\nO maior valor é " + maior_valor);
    System.out.println("Ele foi encontrado na linha " + linha +
      " e coluna " + coluna);
  }
}

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np

# função principal do programa
def main():
  # vamos criar uma matriz 3x3
  m = np.array([(1, 2, 3), (2, 5, 2), (1, 3, 1)])
  
  # calcula o determinante usando a Regra de Sarrus
  det = ((m[0][0] * m[1][1] * m[2][2]) + (m[0][1]  
    * m[1][2] * m[2][0]) + (m[0][2] * m[1][0] * m[2][1])) - ((m[2][0] 
    * m[1][1] * m[0][2]) + (m[2][1]  * m[1][2] * m[0][0]) + (m[2][2] 
    * m[1][0] * m[0][1]))
    
  # mostramos o resultado
  print("O determinante da matriz é: %f" % det)
  
if __name__== "__main__":
  main()

# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np

# função principal do programa
def main():
  # vamos criar uma matriz 3x3
  m = np.array([(1, 2, 3), (2, 5, 2), (1, 3, 1)])
  
  # calcula o determinante usando apenas NumPy
  det = np.linalg.det(m)
    
  # mostramos o resultado
  print("O determinante da matriz é: %f" % det)
  
if __name__== "__main__":
  main()