953 capítulos
Medium 9788521621348

Capítulo 1 - Lógica proposicional

BARBIERI FILHO, Plínio; HETEM Jr., Annibal LTC PDF

Capítulo

1

Lógica proposicional

1.1  Caracterização da ciência em geral

A atividade científica consiste basicamente em dois fatores: perceber e pensar.

Numa primeira abordagem, a percepção, através dos sentidos, nos oferece notícias de um lado do real, que caracterizamos como o dado ou o objeto da sensação. A percepção por si nada pode determinar sobre a natureza do dado, ela é apenas a primeira forma de abordagem do real.

O pensar é a atividade (ou órgão) que nos dá o outro lado do real, ou seja, os conceitos e ideias.

Em contato com o dado ele se ativa e permite a pesquisa do lado interior do real, ou a natureza interna das coisas e processos dados pelos sentidos.

Para cumprir esse encargo, nosso pensar se desdobra em duas faces: intelecto e razão (Kant).1 O intelecto é, poderíamos dizer, o lado exterior do pensar; ele tem por incumbência formar os conceitos particulares (representações) correspondentes às percepções. É uma atividade diferenciadora, que por si mesma mantém os conceitos claramente separados, e não vai além disso. A razão é também a atividade combinadora, ela conecta as formações produzidas pelo intelecto a um todo unitário subjacente a elas, e pronuncia com isso o outro lado do real, na forma das teorias e leis científicas.

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Medium 9788577803828

2 abordagem entidade-relacionamento

Heuser, Carlos Alberto Grupo A - Bookman PDF

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Projeto de Banco de Dados

A técnica de modelagem de dados mais difundida e utilizada é a abordagem entidade-relacionamento(ER). Nesta técnica, o modelo de dados é representado através de um modelo entidade-relacionamento (modelo ER). Geralmente, um modelo ER é representado graficamente através de um diagrama entidade-relacionamento (DER). A abordagem ER foi criada em 1976 por

Peter Chen, podendo ser considerada como um padrão de fato para a modelagem conceitual. Mesmo as técnicas de modelagem orientada a objetos, que têm surgido nos últimos anos, como a UML, baseiam-se nos conceitos da abordagem ER.

Este capítulo apresenta os conceitos centrais da abordagem ER: entidade, relacionamento, atributo, generalização/especialização e entidade associativa.

Junto com estes conceitos, é apresentada uma notação gráfica para diagramas ER. A notação gráfica usada no capítulo é a notação originalmente introduzida por Peter Chen. No capítulo 3, são discutidas as principais notações usadas na prática para construir diagramas ER.

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Medium 9788521633914

4 - ARQUITETURA BÁSICA DE UM PROCESSADOR

DELGADO, José; RIBEIRO, Carlos LTC PDF

4 - Arquitetura Básica de um Processador

É tentador dizer que o processador é o módulo mais importante de um computador. O fato é que, sem memória, um computador pouco ou nada faz e, sem periféricos, nem sequer se consegue comunicar com ele para programá-lo. O que é indiscutível é que o processador é o módulo mais complexo e o grande maestro que rege todo o computador.

O Capítulo 3 introduziu a primeira versão de um processador, o PEPE-8, de 8 bits, cuja simplicidade esconde limitações que o Capítulo 4 agora explicita. Para superá-las, é apresentado aqui um novo processador, o PEPE (sem

“28”). O fato de agora ter 16 bits é a menor das diferenças. Trata-se de um processador que suporta as características fundamentais que se podem encontrar nos processadores comerciais modernos, mas ao mesmo tempo mantém a simplicidade, que é fundamental para uma explicação didática.

Os aspectos mais profundos do PEPE, quer em termos de funcionalidades mais especializadas, quer em termos de implementação, serão objeto de estudo nos capítulos seguintes. Este capítulo descreve a estrutura e funcionamento básicos do PEPE, seguindo a mesma abordagem adotada no Capítulo 3: partir dos requisitos para as soluções, construindo a arquitetura em conjunto com o leitor e evitando apresentar soluções prontas, sem uma razão que as justifique.

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Medium 9788521620150

16. Meta-aprendizado

CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de; FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João LTC PDF

“aprendizagem” — 2011/7/12 — 11:51 — page 270 — #270

Cap´ıtulo 16

Meta-aprendizado

Um dos principais desafios enfrentados quando da utiliza¸c˜ao de algoritmos de AM em novos conjuntos de dados ´e a escolha do algoritmo (ou conjunto de algoritmos) mais apropriado. Como visto nos cap´ıtulos anteriores, diferentes algoritmos de AM podem ser utilizados em problemas reais. Embora exista um grande n´ umero de algoritmos de AM, faltam regras ou dicas que auxiliem na escolha do algoritmo mais apropriado para um dado problema. Essa escolha geralmente ou ocorre por tentativa e erro ou ´e influenciada pela disponibilidade do algoritmo na ferramenta computacional utilizada, por experiˆencias passadas do usu´ario ou por sugest˜oes de especialistas em AM. Essas abordagens, al´em de serem subjetivas, podem ter um custo computacional elevado.

Conforme mencionado em Wolpert (1996), n˜ao existe um u

´nico algoritmo de AM que seja sempre melhor que os demais, pois o desempenho de um algoritmo depende de como seu vi´es indutivo se adapta a propriedades presentes no conjunto de dados a ser utilizado.

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Medium 9788577806348

7. TRABALHANDO COM MÁSCARAS

Adobe Creative Team Grupo A - Bookman PDF

204 ADOBE AFTER EFFECTS CS4

Classroom in a Book

Sobre máscaras

Uma máscara (mask) no Adobe After Effects é um caminho (path), ou uma linha de contorno, utilizado para modificar os efeitos e as propriedades de uma camada. O uso mais comum de máscaras é modificar o canal alfa de uma camada.

Uma máscara consiste em segmentos e vértices. Segmentos são linhas ou curvas que conectam vértices. Vértices definem onde cada segmento de um caminho começa e termina.

Uma máscara pode ser um caminho aberto ou fechado. Um caminho aberto tem um ponto inicial que não é o mesmo que o ponto final; uma linha reta é um caminho aberto. Um caminho fechado é contínuo e não tem início ou fim, como um círculo. Máscaras de caminho fechado podem criar áreas transparentes para uma camada. Caminhos abertos não podem criar áreas transparentes para uma camada, mas são úteis como parâmetros para um efeito. Por exemplo, você pode gerar uma luz direcional em torno de uma máscara utilizando o efeito Vegas.

Uma máscara pertence a uma camada específica e cada camada pode conter múltiplas máscaras.

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