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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.

Delphi ::: VCL - Visual Component Library ::: TComboBox

Como usar a propriedade Items da classe TComboBox do Delphi

Quantidade de visualizações: 13765 vezes
A propriedade Items da classe TComboBox representa um objeto da classe TStrings, a classe base para objetos que representam uma lista de strings. Isso quer dizer que podemos acessar a propriedade Items e usar todos os métodos e propriedades da classe TStrings, tais como Add(), Clear(), Delete(), Exchange(), etc.

Veja, por exemplo, como usar o método Add() para adicionar um novo item no ComboBox:

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
begin
  // vamos adicionar um novo item ao ComboBox
  comboBox1.Items.Add('Arquivo de Códigos');
end;

É possível obter um referência à propriedade Items para manipular os itens do ComboBox indiretamente. Veja:

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
var
  lista: TStrings;
begin
  // vamos obter a lista de itens do ComboBox
  lista := comboBox1.Items;

  // vamos adicionar um novo item à lista
  lista.Add('Arquivo de Códigos');
end;

Esta técnica é útil quando queremos inserir itens em um TComboBox a partir de uma função ou procedure. Veja:

// procedure personalizada para inserir itens em um TComboBox
procedure inserirItensComboBox(lista: TStrings);
begin
  lista.Add('Arquivo de Códigos');
  lista.Add('Osmar J. Silva');
end;

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
begin
  // vamos chamar a procedure que adiciona os itens no ComboBox
  inserirItensComboBox(ComboBox1.Items);
end;

Para finalizar, veja como escrever uma função personalizada que constrói e retorna uma lista de strings. Note como usamos o objeto TStrings retornado para preencher o ComboBox:

// função personalizada que constrói e retorna uma lista
// de strings
function obterLista: TStrings;
var
  lista: TStringList;
begin
  lista := TStringList.Create;
  lista.Add('Arquivo de Códigos');
  lista.Add('Osmar J. Silva');

  Result := lista;
end;

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
begin
  // vamos obter a lista de strings
  ComboBox1.Items := obterLista;
end;

Observe que, embora o retorno seja TStrings, no corpo da função nós construímos um objeto da classe TStringList. Isso acontece porque TStrings é uma classe abstrata e, portanto, não podemos chamar seu construtor. Como TStringList herda de TStrings e é uma classe concreta, esta é a escolha mais óbvia.

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


Delphi ::: Data Controls (Controles de Dados) ::: TDBGrid

Como usar a propriedade PickList para definir ou obter a lista de escolhas para uma determinada coluna do TDBGrid do Delphi

Quantidade de visualizações: 12479 vezes
A propriedade PickList, do tipo TStrings, é usada quando queremos fornecer uma lista de itens da qual um poderá ser escolhido como conteúdo da célula pertencente a uma determinada coluna. Em tempo de design podemos definir os itens da lista clicando no DBGrid e escolhendo a opção Columns Editor. Em seguida escolha a coluna desejada e dê duplo-clique na propriedade PickList. Imediatamente o String List Editor será exibido. Neste editor podemos inserir os itens, cada um em sua linha. Em tempo de execução a lista de itens será exibida quando a célula estiver em edição. Note que, isso só acontecerá se o valor cbsAuto estiver definido para a propriedade ButtonStyle da coluna.

Em tempo de execução podemos adicionar itens na propriedade PickList usando o seguinte trecho de código:

procedure TForm3.Button3Click(Sender: TObject);
begin
  // vamos adicionar um novo item na PickList da primeira coluna
  DBGrid1.Columns[0].PickList.Add('40');
end;

Veja agora um trecho de código no qual acessamos a propriedade PickList da coluna e exibimos seu conteúdo em um TMemo:

procedure TForm3.Button3Click(Sender: TObject);
var
  i: Integer;
begin
  // vamos adicionar o conteúdo da PickList da primeira coluna
  // a um TMemo
  for i := 0 to DBGrid1.Columns[0].PickList.Count - 1 do
    begin
      Memo1.Lines.Add(DBGrid1.Columns[0].PickList[i]);
    end;
end;

Como a propriedade PickList da classe TColumn é do tipo TStrings, podemos efetuar várias operações na lista de itens, tais como, adicionar novos itens, excluir, ordenar os itens, etc.

Esta dica foi escrita e testada no Delphi 2009.


Java ::: Classes e Componentes ::: JTextArea

Java Swing - Como obter o texto selecionado em um controle JTextArea do Java Swing

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Em algumas situações nós precisamos obter o texto selecionado pelo usuário em um componente JTextArea de nossas aplicações Java Swing. Isso pode ser feito com uma chamada ao seu método getSelectedText().

Veja um trecho de código no qual obtemos o texto selecionado em um JTextArea chamado textArea:

textArea = new JTextArea(10, 20);     
String selecionado = textArea.getSelectedText();



Java ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística

Regressão linear - Como calcular o coeficiente de correlação linear de Pearson em Java - Java para Machine Learning

Quantidade de visualizações: 893 vezes


No estudo de Machine Learning, uma das primeiras ferramentas que aprendemos é Regressão Linear. E, para o bom entendimento da regressão linear, temos que aprender sobre o coeficiente de correlação linear, mais especificamente o coeficiente de correlação linear de Pearson.

A fórmula do coeficiente de correlação linear de Pearson é:

\[r_\text{xy} = \frac{n \sum x_i y_i - \sum x_i \sum y_i}{\sqrt{n \sum {x_i}^2 - \left(\sum {x_i}\right)^2} \cdot \sqrt{n \sum {y_i}^2 - \left(\sum {y_i}\right)^2}} \]

Onde:

x e y são os conjuntos de valores cuja correlação queremos testar.

É claro que encontraremos algumas variações desta fórmula na internet e também em livros de estatística, mas o resultado é sempre o mesmo.

A correlação de Pearson é uma técnica estatística para medir se duas variáveis estão linearmente relacionadas. Essa técnica também pode ser chamada de r de Pearson, correlação produto-momento de Pearson ou, mais coloquialmente, de correlação de Pearson.

O r de Pearson é uma métrica que expressa a relação linear entre variáveis por meio de um número que vai de -1 a +1. Isto é, quanto mais próximo dos extremos (-1 ou +1), maior é a força da correlação. Por outro lado, valores próximos de zero indicam que a correlação é fraca.

O sinal da correlação, por sua vez, indica a direção da relação entre variáveis. Se a correlação é positiva, então o aumento em uma variável implica o aumento na outra variável. Por outro lado, se a correlação é negativa, então o aumento em uma variável implica o decréscimo na outra variável.

Veja agora o código Java completo no qual calculamps o coeficiente de correlação linear de Pearson a partir de valores x e y, dispostos em dois vetores, ou seja, dois arrays unidimensionais:

package estudos;

public class Estudos {
  public static void main(String[] args) {
    // vamos criar os vetores com os valores x e y
    double x[] = {13, 32, 47, 54, 69, 73};
    double y[] = {208, 184, 145, 14, 65, 32};
    // as variáveis para os somatórios
    double soma_x = 0, soma_y = 0, soma_x_quadrado = 0;
    double soma_y_quadrado = 0, soma_x_vezes_y = 0;
    
    // vamos percorrer os vetores e efetuar as somas
    for (int i = 0; i < x.length; i++) {
      // primeiro o somatório de x
      soma_x = soma_x + x[i];
      // agora o somatório de y
      soma_y = soma_y + y[i];
      // então o somatório de x^2
      soma_x_quadrado = soma_x_quadrado + Math.pow(x[i], 2);
      // e o somatório de y^2
      soma_y_quadrado = soma_y_quadrado + Math.pow(y[i], 2);
      // e finalmente o somatório de x*y 
      soma_x_vezes_y = soma_x_vezes_y + x[i] * y[i];
    }
    
    // vamos obter a quantidade de valores na observação
    int n = x.length;
    
    // e finalmente calculamos o coeficiente de correlação
    // linear
    double r_xy = ((n * soma_x_vezes_y) - (soma_x * soma_y)) /
      (Math.sqrt((n * soma_x_quadrado) - Math.pow(soma_x, 2)) *
      Math.sqrt((n * soma_y_quadrado) - Math.pow(soma_y, 2)));
    
    // e mostramos o resultado
    System.out.println("O coeficiente de correlação é: " +
      r_xy);
  }
}

Ao executar este código Java nós teremos o seguinte resultado:

O coeficiente de correlação é: -0.8713675107044452


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