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Neurônio Artificial Conceito

Outro dia conversando sobre redes neurais, consciência, inteligência artificial, percebi que estamos tão cercados e acostumados com tecnologia que em muitos cenários já estamos vivenciando a “Era da magia” onde as coisas funcionam mas o conhecimento de como funcionam está se perdendo. As máquinas acabam nos passando a sensação de serem seres vivos, simulando inteligência e comportamentos. Esta postagem descreve o conceito de um neurônio artificial para dar uma base às próximas postagens, porém com uma abordagem mais palpável, sem usar chips, transistores, ou outros elementos tecnológicos que fogem do conhecimento comum. O modelo aqui apresentado é um exercício mental, conceitual, fazendo uma série de simplificações e removendo elementos que só tornariam a visualização mais complexa. Para entender o exemplo descrevo aqui dois elementos: Relé, é um interruptor eletromecânico. A alavanca de contato se movimenta e fecha o circuito quando uma corrente elétrica percorre as espi
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Noções de Erros

Erro estatístico Esta breve postagem apresenta as regras comumente usadas para indicar a precisão de uma media na forma: m∓ ∆m ◈ Valor Mais Provável Havendo uma série de resultados discrepantes, o valor mais provável do resultado será a média aritmética v = ( ∑ v i ) / n ◈ Erro médio Média aritmética dos módulos dos desvios de cada medida em relação ao Valor Mais Prováve l ∆v =  ∑   ( | v i - v |) / n Exemplo: Suponhamos uma série de valores 8,40; 8,46; 8,49; 8,53 v = ( 8,40 + 8,46 + 8,49 + 8,53) / 4 = 8,47 e erro médio ∆v = ( | 8,40-8,47 |  +  | 8,46 - 8,47 |  +  | 8,49 - 8,47 |  +  | 8,53 - 8,47 | )/4 = 0,04 apresentamos o resultado final da seguinte forma V = ( 8,47  ∓  0,04) ◈ Erro instrumental No caso de instrumentos de baixa precisão, ele indicará sempre o mesmo valor, não havendo flutuações estatísticas de medida. Neste caso indicaremos como erro a metade da última divisão que pode ser lida. Exemplo: Suponhamos uma régua

Retenções efetuadas por órgãos públicos

NATUREZA DO BEM FORNECIDO OU DO SERVIÇO PRESTADO IR CSLL COFINS PIS ·Alimentação; ·Energia elétrica; ·Serviços prestados com emprego de materiais; ·Construção Civil por empreitada com emprego de materiais; ·Serviços hospitalares, prestados por estabelecimentos hospitalares; ·Transporte de cargas; · Mercadorias e bens em geral. 1,2 1,0 3,0 0,65 ·Transporte internacional de cargas efetuado por empresas nacionais. 1,2 1,0 0,0 0,0 ·Gasolina, óleo diesel, gás liquefeito de petróleo (GLP) e querosene de aviação (QAV) adquirido de produtor ou importador; ·Demais combustíveis derivados de petróleo e gás natural, e dos demais produtos derivados de petróleo, adquiridos de produtor, importador, distribuidor ou varejista; ·Álcool etílico hidratado para fins carburantes, adquirido diretamente do distribuidor. 0,24 1,0 3,0 0,65 ·Construção, conservação, modernização, conversão e reparo de embarcações pré-registradas ou registradas no REB, efetuadas por estaleiro naval brasil

Modelo Multi-Tenancy e Cloud Computing

Amsterdam D evido ao modelo tradicional de oferta de software "On Premisse", onde a aplicação é instalada e configurada para operar nos "data centers" das empresas, sujeitos a contratos específicos de licença de uso, temos um amplo leque de ofertas de frameworks, plataformas, modelos de arquitetura, "patterns" e profissionais disponíveis. O modelo SAAS tem exigido novas arquiteturas especificamente desenhadas para Cloud Computing, junto com estes desenhos certos termos ganham novos status para identificar modelos de tecnologia e necessidades do momento. Um destes termos é o "Multi-Tenancy" ou em português multi-inquilino. O modelo "Multi-Tenancy" é um modelo de arquitetura que permite otimização de recursos de infraestrutura e sistemas de software através de compartilhamento mantendo os inquilinos, empresas/clientes, logicamente separados. Ao mesmo tempo que deseja-se do lado do fornecedor um padrão de aplicação/serviço para obte

SQL JOINS

Fonte:   Visual-Representation-of-SQL-Joins  explained in detail by  C.L. Moffatt

CÓDIGOS UNICODE PARA CARACTERES ESPECIAIS

A/a á \u00e1 à \u00e0 â \u00e2 ã \u00e3 ä \u00e4 Á \u00c1 À \u00c0 Â \u00c2 Ã \u00c3 Ä \u00c4 E/e é \u00e9 è \u00e8 ê \u00ea ê \u00ea É \u00c9 È \u00c8 Ê \u00ca Ë \u00cb I/i í \u00ed ì \u00ec î \u00ee ï \u00ef Í \u00cd Ì \u00cc Î \u00ce Ï \u00cf O/o ó \u00f3 ò \u00f2 ô \u00f4 õ \u00f5 ö \u00f6 Ó \u00d3 Ò \u00d2 Ô \u00d4 Õ \u00d5 Ö \u00d6 U/u ú \u00fa ù \u00f9 û \u00fb ü \u00fc Ú \u00da Ù \u00d9 Û \u00db Consoantes ç \u00e7 Ç \u00c7 ñ \u00f1 Ñ \u00d1 Símbolos & \u0026 ' \u0027 Ʃ \u01a9 ° \u00b0 ª \u00aa ° \u00b0 ➕ \u2795 ➖ \u2796 ➗ \u2797 ✓ \u2713 ✗ \u2717

Equivalente XPATH para JSON

Trabalhando com estruturas complexas de JSON, eu estava precisando de um biblioteca que executa-se sintaxe equivalente ao XPATH no universo XML porém com estruturas JSON. Nesta pesquisa me deparei com diversas bibliotecas, duas me chamaram a atenção: JSONPath Defiant Testei primeiro o JSONPath por parecer bem simples mas infelizmente sem sucesso, por exemplo, tentei usar um dos exemplos do site e não funcionou : $..book[?(@.price<10 data-blogger-escaped-code=""> Para o teste com JSONPath usei o site http://jsonpath.curiousconcept.com/ e também um código meu. Pode ser um erro meu, algo que não entendi, mas o fato é que apos varias tentativas o filtro não funcionava. Obs: versão 0.8.0 Em seguida passei para o Defiant com grata surpresa, além de ser mais completo é mais próximo a sintaxe XPATH, funcionou de primeira. Abaixo segue um exemplo de estrutura JSON onde se pode testar alguma expressões. {    "store": {       "book": [