abevieiramota

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Create a predictor X
X = np.random.default_rng().normal(size=100)
# Create a Noise Vector e
e = np.random.default_rng().normal(size=100)

B_0 = 0.5

abevieiramota

-- retorna a cidade com maior nome
(
  select city, char_length(city) 
  from station 
  order by 2 desc, 1 asc 
  limit 1 
)

union all 

abevieiramota

principal = {'titulos': []}

for match_titulo in FIND_TITLE.finditer(cf):
    
    titulo = {'titulo_identificador': match_titulo.group('titulo_numero'), 'capitulos': []}
    
    principal['titulos'].append(titulo)
    
    for match_capitulo in FIND_CHAPTER.finditer(match_titulo.group(0)):
    

abevieiramota

principal = {'titulos': []} 
# for... 
  titulo = {'titulo_identificador': ..., 'capitulos': []} 
  principal['titulos'].append(titulo) 
  # for... 
    capitulo = {'capitulo_identificador': ...} 
    titulo['capitulos'].append(capitulo)

abevieiramota

Capítulo\s(?P<n>\d+)(?P<c>.*?)((?=Capítulo)|(?=$))


Capítulo 1
Art 1
Art 2
Capítulo 3
Art 3
Capítulo 4
Art 4

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#Download the content
import requests
#Parse 
from bs4 import BeautifulSoup
#Catch the content
from lxml import etree
#Extrair números e símbolos
import re
#Biblioteca spacy

abevieiramota

Alunos:

Foi removida a coluna "Tipo de arquivo"

Foi removida a coluna "Sexo"

Atentar para que a regra que impõe não informar "Não dispõe da informação" para o campo "Cor/Raça" manteve o ano limite, 2014

Foi removida a coluna "Nome completo da mãe"

abevieiramota

create temporary table a (id serial primary key);
create temporary table b (nome text not null) inherits (a);
create temporary table c (id_a int not null references a(id));

insert into b values (default, 'teste');

select * from a;
-- 1

insert into c values (1);

abevieiramota

from urllib.request import urlopen

url = 'https://raw.githubusercontent.com/AmitMY/chimera/master/git-assets/enriched/dev.json'

output = urlopen(url).read()

j = json.loads(output)

len(j)
# Out[7]: 1642

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