jadsongmatos

#version 300 es
precision highp float;

out vec4 out_color;

in  vec2 uv;                  
uniform float u_time;         
uniform vec2  u_resolution;   

/* Hash e ruído avançado */

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import os
import re
import base64
import hashlib
from bs4 import BeautifulSoup

def salvar_com_hash(conteudo_bytes, pasta_destino, extensao):
    """
    Dado o conteúdo em bytes, calcula o hash e salva em `pasta_destino` com
    nome <hash>.<extensao>.

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version: '3'
services:
  stream-recorder:
    image: linuxserver/ffmpeg
    container_name: icecast_recorder
    volumes:
      - ./recordings:/config
    entrypoint: /bin/sh -c "ionice -c 3 nice -n 19 ffmpeg \
      -reconnect 1 -reconnect_at_eof 1 -reconnect_streamed 1 -reconnect_delay_max 5 \
      -i https://stm01.virtualcast.com.br:8332/ararangua  \

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import copy
import json
from pathlib import Path
from typing import Any, Dict, Optional

def openapi_to_json_schema(
    openapi_path: str,
    output_path: str,
    root_schema_name: Optional[str] = None
) -> None:

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-- accounts_tags definição

CREATE TABLE "accounts_tags" ("account_id" bigint NOT NULL, "tag_id" bigint NOT NULL, PRIMARY KEY ("tag_id", "account_id"));

CREATE INDEX "index_accounts_tags_on_account_id_and_tag_id" ON "accounts_tags" ("account_id", "tag_id");


-- account_warning_presets definição

CREATE TABLE "account_warning_presets" ("id" integer PRIMARY KEY AUTOINCREMENT NOT NULL, "text" text DEFAULT '' NOT NULL, "created_at" datetime NOT NULL, "updated_at" datetime NOT NULL, "title" varchar DEFAULT '' NOT NULL);

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// pages/api/webdav/[[...file]].ts
import type { NextApiRequest, NextApiResponse } from 'next';
import { v2 as webdav } from 'webdav-server';

export const config = {
  api: {
    // Desabilita o bodyParser para preservar o corpo "cru" da requisição, essencial para WebDAV.
    bodyParser: false,
  },
};

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import re
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
import tiktoken

# Define o limite de caracteres para cada split
chunk_size = 200

# Função para remover separadores de um texto
def remove_separators(text, separators):
    pattern = '|'.join(map(re.escape, separators))

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import csv

# Define o caminho do arquivo de entrada e de saída
input_file_path = 'TXITENS.BKP'
output_file_path = 'TXITENS.CSV'

# Define os campos e seus tamanhos de acordo com a especificação
fields = [
    ("Código do Departamento", 2), ("Tipo de Produto", 1), ("Código do Item", 8), 
    ("Preço (R$/kg ou R$/Unidade)", 6), ("Dias de Validade", 3),