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{
  "tipo_relatorio": "Relatório Gerencial",
  "resumo": "1. O relatório de novembro/2024 apresenta uma visão detalhada da performance do fundo, evidenciando os resultados operacionais e financeiros do período.\n2. O resultado do fundo foi de R$ 0,45 por cota, com distribuição de R$ 0,70 por cota, demonstrando a capacidade de gerar proventos para os investidores.\n3. As vendas atingiram R$ 103,0 milhões, representando um crescimento de 14% em relação ao ano anterior, o que reforça a performance comercial do empreendimento.\n4. A inadimplência e as variações na vacância foram destacadas: encerrou o mês com 17 unidades vagas, totalizando 11,7% de vacância, diferença atribuída à saída de um locatário (C&C) e à realocação de espaços com a entrada de novos locatários, como Gol Coffee e Realme.\n5. Foram realizados investimentos no valor de R$ 2,0 milhões, com destaque para obras e projetos de reforma, além do pagamento de allowances, evidenciando a manutenção e melhoria dos ativos.\n6. A conciliação dos resultados

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Number of tokens estimate: 13954
model='gemma3:1b' created_at='2025-04-05T07:34:56.989169924Z' done=True done_reason='stop' total_duration=47573916779 load_duration=1471349276 prompt_eval_count=13504 prompt_eval_duration=35485389536 eval_count=253 eval_duration=10319475904 message=Message(role='assistant', content='{"tipo_relatorio": "Relatório de Resultados", "resumo": "O FII Grand Plaza Shopping apresenta um bom desempenho em 2023, com um aumento significativo no patrimônio líquido e no número de cotas. A rentabilidade do fundo é considerada alta, com um bom volume de vendas e um bom número de operações. A empresa está em processo de reestruturação e busca aprimorar a gestão de seus ativos e a distribuição de rendimentos.", "data_publicacao": "2024-03-15", "fundo": "Grand Plaza Shopping CDI Liquido (15% de IR)", "proventos": "R$ 69,8 mil", "prospect_dy": "N/A", "prospect_vacancia": "N/A", "mudancas_fatores_risco": "N/A", "prospect_alavancagem": "N/A", "prospect_lucro": "N/A", "prospect_ativos": "N/A", "pros

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from collections import Counter
from typing import List

MODULO_BASE = 10**9 + 7


def infected_combination(n: int, infectedHouses: List[int]) -> int:
    if len(infectedHouses) == 0:
        return 0
    sequences = []

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from typing import List

MODULO_BASE = 10**9 + 7


def _num_combinations(m: int):
    if m <= 0:
        return 0
    half = m // 2
    return 2**half

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import markdownit from 'markdown-it';
import React, { useState } from 'react';
import { default as MdEditor } from 'react-markdown-editor-lite';
import 'react-markdown-editor-lite/lib/index.css';

type Props = {
    initialText: string,
    onChange?: (html: string, text: string) => void,
    viewOnly: boolean,
};

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from collections import Counter, defaultdict

class Solution:
    def checkInclusion(self, s1: str, s2: str) -> bool:
        original_letters = Counter(s1)
        letters = defaultdict(int)
        temp = deque()   
        for current_letter in s2:
            temp.append(current_letter)
            letters[current_letter] += 1

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from typing import Dict
import os


def read_properties(file_name: str) -> Dict[str,str]:
    """
    Read a property file with 1 key/value per line - no multiline supported
    Multiple lines with the same key would return the last line
    """
    with open(file_name) as f:

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# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
class Solution:
    def removeNthFromEnd(self, head: Optional[ListNode], n: int) -> Optional[ListNode]:
        current, nth = head, ListNode(val=None, next=head)        
        while current:
            current = current.next

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class Solution:
    def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int:
        memo = {}

        def dfs(offset1, offset2):
            if (offset1, offset2) in memo:
                return memo[(offset1, offset2)]
            if len(word1) == offset1 or len(word2) == offset2:
                return abs((len(word1)-offset1)-(len(word2)-offset2))
            if word1[offset1] == word2[offset2]:

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from os import *
from sys import *
from collections import *
from math import *

def checkgraph(edges, n, m):
    neighbors = defaultdict(set) 
    for node1, node2 in edges:
        neighbors[node1].add(node2)
        neighbors[node2].add(node1)