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 Planilha de Dimensionamento de Tubulações
Hidráulicas Água Fria e Água Quente CompletaNossa 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. |
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Java ::: Dicas & Truques ::: Strings e Caracteres |
Como retornar o tamanho de uma string em Java usando o método length() da classe StringQuantidade de visualizações: 2 vezes |
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O método length() da classe String do Java é muito útil quando queremos o tamanho, ou seja, o comprimento de uma string. Uma string é um conjunto de caracteres que compôem uma palavra, frase ou texto em Java. Este método é chamado diretamente na instância da classe String e retorna um int contendo o tamanho da string. Veja um exemplo de seu uso:
package arquivodecodigos;
// Este exemplo mostra como obter o tamanho de uma string
public class Estudos{
public static void main(String[] args){
String frase = "Java é muito interessante";
// vamos obter o tamanho da string
int tam = frase.length();
// e mostramos o resultado
System.out.println("Esta string contem " +
tam + " caracteres");
System.exit(0);
}
}
Ao executar este código Java nós teremos o seguinte resultado: Esta string contem 25 caracteres. |
PHP ::: Dicas & Truques ::: Arquivos e Diretórios |
Como copiar arquivos em PHP usando a função copy()Quantidade de visualizações: 24191 vezes |
Muitas vezes precisamos copiar um arquivo de um local para outro. Em PHP, isso pode ser feito com o auxílio da função copy(). Esta função recebe o caminho e nome do arquivo a ser copiado e o caminho e nome para o qual a cópia será feita. Veja um exemplo:
<?php
// copia o arquivo testes.txt para o diretório
// imagens
$de = "/site/public_html/testes.txt";
$para = "/site/public_html/imagens/testes.txt";
if(copy($de, $para)){
echo "Arquivo copiado com sucesso.";
}
else{
echo "Não foi possível copiar o arquivo.";
}
?>
Tenha em mente que a função copy() retorna um valor boolean (true ou false) informando sobre o sucesso ou não da operação. |
Python ::: Pandas Python Library (Biblioteca Python Pandas) ::: DataFrame |
Como usar o objeto DataFrame da biblioteca Pandas do PythonQuantidade de visualizações: 2258 vezes |
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A biblioteca Pandas do Python é uma das preferidas para o estudo e desenvolvimento de soluções envolvendo Big Data, Data Science, Data Mining, Machine Learning, Inteligência Artificial, etc. E o objeto DataFrame é uma das partes mais importantes dessa biblioteca. Um objeto DataFrame é uma estrutura de dados bidimensional, ou seja, uma tabela contendo linhas e colunas. Nesse formato tabular, que pode ter seu tamanho redimensionado, as informações contidas no objeto DataFrame podem ser atualizadas de acordo com as necessidades do nosso código. Além disso, linhas e colunas podem ser adicionadas ou excluídas em tempo de execução. A forma mais comum de criarmos um DataFrame é usando o seu construtor. Veja:
# importamos a biblioteca Pandas
import pandas as pd
def main():
# conteúdo do DataFrame
produtos = [['Notebook AB43', 43], ['Tela LED', 87],
['Bateria 16 Volts', 120]]
# vamos construir o DataFrame
df = pd.DataFrame(produtos, columns=['Produto', 'Estoque'])
# vamos mostrar o conteúdo do DataFrame
print(df)
if __name__== "__main__":
main()
Ao executarmos este código nós teremos o seguinte resultado:
Produto Estoque
0 Notebook AB43 43
1 Tela LED 87
2 Bateria 16 Volts 120
Aqui nós usamos uma list contendo três lists, ou seja, uma matrix de três linhas e duas colunas. Veja como obter o mesmo resultado usando um dicionário:
# importamos a biblioteca Pandas
import pandas as pd
def main():
# conteúdo do DataFrame
produtos = {'Produto':['Notebook AB43', 'Tela LED',
'Bateria 16 Volts'], 'Estoque':[43, 87, 120]}
# vamos construir o DataFrame
df = pd.DataFrame(produtos)
# vamos mostrar o conteúdo do DataFrame
print(df)
if __name__== "__main__":
main()
Execute este código e verá que o DataFrame resultante é o mesmo do código anterior. |
Java ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística |
Como calcular desvio padrão em Java - Java para Matemática e EstatísticaQuantidade de visualizações: 3402 vezes |
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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 Java completo que obtém o desvio padrão a partir de um conjunto de dados contendo quatro valores:
package arquivodecodigos;
public class Estudos{
public static void main(String args[]){
// conjunto dos dados
double conjunto[] = {10, 30, 90, 30};
double soma = 0.0; // soma dos elementos
double desvioPadrao = 0.0; // desvio padrão
int tam = conjunto.length; // tamanho dos dados
// vamos somar todos os elementos
for(int i = 0; i < tam; i++){
soma = soma + conjunto[i];
}
// agora obtemos a média do conjunto de dados
double media = soma / tam;
// e finalmente obtemos o desvio padrão
for(int i = 0; i < tam; i++){
desvioPadrao = desvioPadrao + Math.pow(conjunto[i] - media, 2);
}
// mostramos o resultado
System.out.println("Desvio Padrão Populacional: " +
Math.sqrt(desvioPadrao / tam));
System.out.println("Desvio Padrão Amostral: " +
Math.sqrt(desvioPadrao / (tam - 1)));
}
}
Ao executar este código Java 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). |
PostgreSQL ::: Dicas & Truques ::: Comandos DDL (Data Definition Language - Linguagem de Definição de Dados) |
Como excluir uma tabela no PostgreSQL usando o comando DDL DROP TABLEQuantidade de visualizações: 8549 vezes |
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Em algumas situações precisamos excluir uma tabela em uma base de dados PostgreSQL. Isso pode ser feito por meio do comando DDL DROP TABLE. Este comando remove a tabela da base de dados completamente, incluindo índices, regras (rules), triggers e restrições (constraints). Para disparar um comando DROP TABLE, você precisa ser um super usuário ou possuir privilégios sobre a tabela e o schema na qual ela reside. Em geral excluímos tabelas usando a ferramenta pgAdmin. No entanto, é importante conhecer e dominar este comando de forma a conseguirmos excluir tabelas a partir da janela de Query do pgAdmin, do SQL Shell (psql) ou usando uma linguagem de programação. Veja um comando DDL DROP TABLE usado para excluir uma tabela chamada produtos: DROP TABLE produtos; Se o comando for executado com sucesso, o PostgreSQL nos exibirá a seguinte mensagem: Query returned successfully with no result in 31 ms. ERRO: tabela "produtos" não existe ********** Error ********** ERRO: tabela "produtos" não existe SQL state: 42P01 DROP TABLE IF EXISTS produtos; Agora o PostgreSQL trocará a mensagem de erro por uma mensagem de advertência: NOTA: tabela "produtos" não existe, ignorando Query returned successfully with no result in 14 ms. |
Veja mais Dicas e truques de PostgreSQL |
Dicas e truques de outras linguagens |
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