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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.

Java ::: Java Swing - Gerenciadores de Layout ::: GridBagLayout

Como criar uma tela de login usando o gerenciador de layout GridBagLayout do Java Swing

Quantidade de visualizações: 36582 vezes

Temos que aceitar o fato de que o uso de uma IDE visual facilita muito o trabalho de criação de interfaces gráficas (GUI). Contudo, é muito bom poder escrever telas via código mesmo. E o gerenciador de layout GridBagLayout possibilita a criação de layouts realmente avançados.

O trecho de código abaixo mostra como criar uma tela de login usando este gerenciador. Guarde este código. Ele poder ser útil na criação de outros formulários:

package arquivodecodigos;

import javax.swing.*;
import javax.swing.border.*;
import java.awt.*;

public class Estudos extends JFrame{
  public Estudos(){
    super("Tela de login usando GridBagLayout");

    // define o layout
    setLayout(new GridBagLayout());
    
    // define uma borda para aumentar o espaço
    // entre as bordas da janela e o gerenciador
    // de layout
    ((JComponent)getContentPane()).setBorder(
       new EmptyBorder(5, 8, 8, 8));

    // cria o GridBagConstraints
    GridBagConstraints gbc = new GridBagConstraints();

    // controla o espaço entre os componentes
    // e as linhas do GridBagLayout.
    // aqui nós definimos 3 pixels para os
    // lados de cima, esquerda, inferior e direita
    gbc.insets = new Insets(3, 3, 3, 3);

    // adiciona componentes à janela
    // esta primeira JLabel ocupará duas células
    // na primeira linha
    gbc.gridy = 0; // linha
    gbc.gridx = 0; // coluna
    gbc.gridwidth = 2; // duas células na linha
    // alinha o label à esquerda
    gbc.anchor = GridBagConstraints.WEST;
    JLabel infoLabel = new JLabel("Dados do Usuário:");
    // vamos aumentar a fonte da JLabel
    infoLabel.setFont(new Font("SansSerif", 
      Font.BOLD, 14));
    // vamos adicionar um espaço extra na parte
    // inferior da JLabel
    infoLabel.setBorder(
      new EmptyBorder(0, 0, 5, 0));
    
    add(infoLabel, gbc);

    gbc.gridy = 1; // linha
    gbc.gridx = 0; // coluna
    gbc.gridwidth = 1;
    // cria a label do usuário
    JLabel usuarioLabel = new JLabel("Usuário:");
    add(usuarioLabel, gbc);

    gbc.gridy = 1; // linha
    gbc.gridx = 1; // coluna
    // cria a JTextField do usuário
    JTextField usuarioTxt = new JTextField(13);
    add(usuarioTxt, gbc);

    gbc.gridy = 2; // linha
    gbc.gridx = 0; // coluna
    // cria a label da senha
    JLabel usuarioSenha = new JLabel("Senha:");
    add(usuarioSenha, gbc);    
    
    gbc.gridy = 2; // linha
    gbc.gridx = 1; // coluna
    // cria a JPasswordField da senha
    JPasswordField senhaTxt = new JPasswordField(13);
    add(senhaTxt, gbc);

    gbc.gridy = 3; // linha
    gbc.gridx = 1; // coluna
    gbc.gridwidth = 2; // duas células na linha
    // alinha os botões à direita
    gbc.anchor = GridBagConstraints.EAST;
    JPanel botoesPanel = new JPanel();
    botoesPanel.add(new JButton("Cancelar"));
    botoesPanel.add(new JButton("OK"));
    add(botoesPanel, gbc);

    pack(); // ajusta o tamanho da janela ao
    // dos componentes
    setVisible(true);    
  }

  public static void main(String args[]){
    Estudos app = new Estudos();
    app.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
  }
}

Ao executar este código Java Swing nós teremos o seguinte resultado:

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: 839 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

PHP ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística

Como gerar um número aleatório (randômico) em PHP usando a função rand()

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Nesta dica mostrarei como gerar números randômicos dentro de uma determinada faixa usando a função rand() da linguagem PHP. Veja que esta função requer o limite inicial e final (incluso) da faixa a partir da qual o número aleatório será gerado.

Veja um código PHP no qual geramos um número aleatório entre 1 e 10:

<html>
<head>
<title>Estudando PHP</title>
</head>
<body>

<?php
  $num = rand(1, 10);
  echo "O número gerado foi: " . $num;
?>
 
</body>
</html>

Ao executar este código nós teremos um resultado parecido com:

O número gerado foi: 5

Obs: A partir da versão 4.2.0 do PHP, não é mais necessário usar srand() ou mt_srand() para inicializar a semente (seed) do gerador de números aleatórios.

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

Quais as diferenças entre as funções fgetc(), fread() e fgets() da linguagem PHP? - Revisado

Quantidade de visualizações: 16350 vezes

As funções fgetc(), fread() e fgets() do PHP nos permitem fazer a leitura de caracteres, palavras, textos e bytes de um arquivo. No entanto, nem sempre os iniciantes nesta linguagem conseguem identificar as diferenças entre essas três funções. Nessa dica falarei sobre o que diferencia uma da outra. Em mais dicas e truques dessa seção você aprenderá como usá-las.

A função fgetc() lê um caractere por vez em um arquivo. Sua assinatura é:

string fgetc(resource $handle)

A função fgets(), por sua vez, retorna uma linha de texto de cada vez. Veja a assinatura:

string fgets(resource $handle [, int $length])

O parâmetro $length pode ser omitido, o que significa que o tamanho da linha será definindo pela ocorrência de uma quebra de linha "\n".

Já a função fread() permite ler uma determinada quantidade de bytes de um arquivo. Sua assinatura é:

string fread(resource $handle, int $length)

O parâmetro $length indica a quantidade de bytes que serão lidos, de cada vez, do arquivo.

Esta dica foi revisada para o PHP 8.

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