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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.

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Card 1 de 75
O regime de escoamento laminar

O regime laminar na hidrologia refere-se ao tipo de fluxo de água que ocorre em um corpo d'água, como um rio ou um lago, onde o movimento da água é suave e ordenado. Nesse regime, as camadas de água deslizam umas sobre as outras de maneira paralela, sem causar turbulência.

Esse tipo de fluxo é caracterizado por um baixo número de Reynolds, o que significa que a viscosidade da água é predominante em relação às forças inerciais. O regime laminar é comum em águas calmas ou em seções de rios com baixa inclinação e velocidade de fluxo.

O entendimento do regime laminar é importante para a modelagem de transporte de sedimentos, a qualidade da água e a gestão de recursos hídricos, pois influencia a dinâmica do ecossistema aquático e a erosão das margens.

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GNU Octave ::: Dicas & Truques ::: Trigonometria - Funções Trigonométricas

Como calcular o comprimento da hipotenusa em GNU Octave dadas as medidas do cateto oposto e do cateto adjascente

Quantidade de visualizações: 1425 vezes
Nesta dica mostrarei como é possível usar a linguagem GNU Octave para retornar o comprimento da hipotenusa dadas as medidas do cateto oposto e do cateto adjascente. Vamos começar analisando a imagem a seguir:



Veja que, nessa imagem, eu já coloquei os comprimentos da hipotenusa, do cateto oposto e do cateto adjascente. Para facilitar a conferência dos cálculos, eu coloquei também os ângulos theta (que alguns livros chamam de alfa) e beta já devidamente calculados.

Então, sabendo que o quadrado da hipotenusa é igual à soma dos quadrados dos catetos (Teorema de Pitógoras):

\[c^2 = a^2 + b^2\]

Tudo que temos a fazer a converter esta fórmula para código GNU Octave (um script do GNU Octave). Veja:

a <- 20 # medida do cateto oposto
b <- 30 # medida do cateto adjascente
  
# agora vamos calcular o comprimento da hipotenusa
c <- sqrt(power(a, 2) + power(b, 2))
 
# e mostramos o resultado
fprintf("O comprimento da hipotenusa é: %f\n\n", c)

Ao executar este código GNU Octave nós teremos o seguinte resultado:

O comprimento da hipotenusa é: 36.056000

Como podemos ver, o resultado retornado com o código GNU Octave confere com os valores da imagem apresentada.


PHP ::: Dicas & Truques ::: Arquivos e Diretórios

Como ler e processar os dados de um arquivo CSV usando a função fgetcsv() do PHP

Quantidade de visualizações: 27510 vezes
Arquivos CSV são arquivos texto cujas linhas possuem valores separados por vírgulas (ou ponto-e-vírgula, dois pontos, etc). As informações contidas em tais arquivos podem ser lidas usando-se a função fgetcsv(). Esta função recebe um ponteiro para um arquivo, o tamanho da maior linha de texto no arquivo (forneça 0 se não quiser ter este limite em seu código) e o caractere de delimitação (no exemplo eu usei ponto-e-vírgula).

Observe a estrutura do seguinte arquivo CSV:

23;OSMAR J SILVA;AV. LESTE, 54;GOIANIA;GO
19;MARCOS DE PAULA;RUA L, 523;SÃO PAULO;SP


As informações deste arquivo podem ser lidas usando-se o código abaixo:

<?php
  // nome do arquivo
  $arquivo = 'dados.csv';
 
  // ponteiro para o arquivo
  $fp = fopen($arquivo, "r");

  // processa os dados do arquivo
  while(($dados = fgetcsv($fp, 0, ";")) !== FALSE){
    $quant_campos = count($dados);
    for($i = 0; $i < $quant_campos; $i++){
      echo $dados[$i] . "<br>";
    }
    echo "<br>";
  }

  fclose($fp);
?>

Ao executar este código PHP nós teremos o seguinte resultado:

23
OSMAR J SILVA
AV. LESTE, 54
GOIANIA
GO

19
MARCOS DE PAULA
RUA L, 523
SÃO PAULO
SP


C# ::: Coleções (Collections) ::: ArrayList

Como passar uma ArrayList para um método C#

Quantidade de visualizações: 10000 vezes
Em algumas situações nós precisamos fornecer uma ArrayList para um método C# e manipulá-la a partir deste método. Nesta dica eu mostro como isso pode ser feito.

Veja que, dentro do método Main da aplicação nós criamos um novo objeto da classe ArrayList e inserimos 5 números inteiros nela. Em seguida nós efetuamos uma chamada ao método exibirArrayList() passando a lista como referência, ou seja, qualquer alteração que fizermos na ArrayList dentro do método afetará também o objeto criado fora do método.

Veja o código completo para o exemplo:

using System;
using System.Collections;

namespace Estudos {
  class Program {
    static void Main(string[] args) {
      // Cria o ArrayList
      ArrayList lista = new ArrayList();

      // Adiciona 5 inteiros
      lista.Add(30);
      lista.Add(2);
      lista.Add(98);
      lista.Add(1);
      lista.Add(7);

      // passa o ArrayList para um método que exibirá
      // seus valores
      exibirArrayList(lista);

      Console.WriteLine("\n\nPressione qualquer tecla para sair...");
      // pausa o programa
      Console.ReadKey();
    }

    // método que receberá e exibirá o conteúdo do ArrayList
    static void exibirArrayList(ArrayList mLista) {
      foreach (int valor in mLista) {
        Console.Write("{0} ", valor);
      }
    }
  }
}

Ao executar este código C# nós teremos o seguinte resultado:

30 2 98 1 7


Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Números Aleatórios, Números Randômicos, Amostras Aleatórias, Amostras Randômicas

Como gerar números aleatórios em Python usando o método random.randint() da biblioteca NumPy

Quantidade de visualizações: 3216 vezes
Nesta dica mostrarei como podemos gerar números inteiros randômicos usando random.randint() da biblioteca NumPy. Note que a geração de números aleatórias é uma parte importante para o desenvolvimento de modelos de teste (test models) em Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e outras áreas de estudo que envolvem Data Science.

Veja um exemplo da forma mais simples do uso da função random.randint():

# importamos o módulo random da bibliteca NumPy
from numpy import random

def main():
  # vamos gerar um número inteiro aleatório de 0 (incluído) à
  # 10 (não incluído) 
  valor = random.randint(10)
  print("O número sorteado foi: ", valor)  

if __name__== "__main__":
  main()


Ao executar este código teremos um resultado parecido com:

O número sorteado foi: 3

Aqui nós informamos o limite alto do valor aleatório a ser gerado (mas ele não é incluído). Se quisermos limitar a faixa inferior, podemos tirar proveito dos parâmetros low e high da função randint(). Veja:

# importamos o módulo random da bibliteca NumPy
from numpy import random

def main():
  # vamos gerar um número inteiro aleatório de 5 (incluído) 
  # à 10 (não incluído) 
  valor = random.randint(5, 10)
  print("O número sorteado foi: ", valor)  

if __name__== "__main__":
  main()

A partir da versão 1.19 da NumPy, os desenvolvedores da biblioteca recomendam o uso do método integers() do módulo default_rng().


C++ ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística

Como calcular desvio padrão em C++ - C++ para Matemática e Estatística

Quantidade de visualizações: 1469 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 C++ completo que obtém o desvio padrão a partir de um conjunto de dados contendo quatro valores:

#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace std;

// função principal do programa
int main(int argc, char *argv[]){
  // conjunto dos dados
  double conjunto[] = {10, 30, 90, 30};
  double soma = 0.0; // soma dos elementos
  double desvio_padrao = 0.0; // desvio padrão
  int tam = 4; // tamanho dos dados
  double media;

  // vamos somar todos os elementos
  for(int i = 0; i < tam; i++){
    soma = soma + conjunto[i];
  }

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

  // e finalmente obtemos o desvio padrão
  for(int i = 0; i < tam; i++){
    desvio_padrao = desvio_padrao + pow(conjunto[i] - media, 2);
  }
    
  // mostramos o resultado
  cout << "Desvio Padrão Populacional: " << sqrt(desvio_padrao / tam);
  cout << "\nDesvio Padrão Amostral: " << sqrt(desvio_padrao / (tam - 1));
  		
  cout << "\n" << endl;
  system("PAUSE"); // pausa o programa
  return EXIT_SUCCESS;
}

Ao executar este código C++ 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).


Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de C++

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