We used a script "port.sh" that can virtual emulate a connection through a serial port, you can execute that script by running:
sh port.sh
It's recomended to install socat to use this script.
| <dsx> | |
| <scene root="plane" axis_length="1"/> | |
| <views default="1"> | |
| <perspective id="1" near="10" far="500" angle="0"> | |
| <from x="10" y="10" z="10"/> | |
| <to x="15" y="15" z="15"/> | |
| </perspective> |
Open a terminal on the folder with the files.
cd path/to/your/app
Then on the terminal run:
php -S localhost:8000
| tensorflow for poets: | |
| https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/ | |
| Virtual Box -> Network -> port forward -> 6006 - 6006 and 8888 - 8888 | |
| docker run -it -p 6006:6006 -p 8888:8888 -v $HOME/tf_files:/tf_files gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel | |
| python /tensorflow/tensorflow/models/image/imagenet/classify_image.py |
| rem == CreatePartitions-UEFI.txt == | |
| rem == These commands are used with DiskPart to | |
| rem create five partitions | |
| rem for a UEFI/GPT-based PC. | |
| rem Adjust the partition sizes to fill the drive | |
| rem as necessary. == | |
| select disk 0 | |
| clean | |
| convert gpt | |
| rem == 1. Windows RE tools partition =============== |
| ################################################################################ | |
| # 1. Introdução # | |
| ################################################################################ | |
| Transport | |
| Network | |
| Data Link | |
| Physical | |
| - Circuit Switching | |
| - Establece-se a ligação, é definido um caminho e é enviada a informação. |
| [Desktop Entry] | |
| Type=Application | |
| Encoding=UTF-8 | |
| Name=GitKraken | |
| Comment=GitKraken | |
| Exec=/usr/share/GitKraken/gitkraken | |
| Icon=/usr/share/GitKraken/gitkraken.png |
| PARSER_BEGIN(Exemplo) | |
| // código Java que invoca o parser | |
| public class Exemplo { | |
| public static void main(String args[]) throws ParseException { | |
| // criação do objecto utilizando o constructor com argumento para | |
| // ler do standard input (teclado) | |
| Exemplo parser = new Exemplo(System.in); | |
| parser.Aritm(); | |
| } | |
| } |
| #!/bin/bash | |
| file=$1 | |
| if [ ${file: -1} == "t" ]; then | |
| jjtree $file | |
| file=${file%t} | |
| fi | |
| javacc $file | |
| javac *.java | |
| name=${file%.*} | |
| echo "________________________________________________________________________________" |
Considere o exemplo dado nas aulas teóricas de arrumação de volumes em contentor mas com capacidade 80, e a respectiva população genética inicial. A penalização é 1 centésimo da proposta nas aulas. Supondo que usamos política elitista (mas só para o melhor) geraram-se depois 2 números aleatórios: 0,40 / 0,72 indicando quem são candidatos ao emparelhamento. Assuma a probabilidade de cruzamento de 75% e que a roleta deu agora os 3 números; 0.95 / 0.50 / 0.65. Assuma um ponto de cruzamento entre o 5o e 6o bits. A probabilidade de mutação é de 5% e só ao 25o número aleatório apareceu um inferior a 0,05.
a) Apresente a 2a geração. Explique pormenorizadamente todo o processo que seguiu.
b) Caso tivesse forçosamente que parar o algoritmo (na 2o geração) que solução escolhia e porquê?