Segmentation Fault

60 edições.

Gostámos do número 60! É um número interessante!

Há 60 segundos num 1 minuto. Há 60 minutos numa hora. Na tabela ANSI de proteção, 60 equivale ao relé de balanço de tensão. E para nós, aqui na PROGRAMAR, 60 edições são a continuidade de um projeto.

Segmentation Fault é o tema deste editorial, porque em teoria poderia acontecer em qualquer contexto! Uma vez que se trata de uma tentativa de acesso “não autorizado” a algo!

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Raspberry Pi + ESP8266 = “Light”

Hoje em dia, muito se tem falado do conceito de casa inteligente através de IoT. Isto é, tornar a nossa casa inteligente através de pequenos projectos. Se pesquisarmos um pouco, facilmente temos acesso aos mais variados exemplos de passos a seguir para de facto conseguimos ter, de forma fácil e económica, a tecnologia do nosso lado, a fazer as coisas que queremos. Mas por vezes “fazer o click” não é assim tão simples…

A ideia deste artigo surgiu para responder a um pedido de “várias famílias”… porque apesar de haver tutoriais e mais tutoriais acerca deste assunto, às vezes é preciso um elo de ligação. E aqui na PROGRAMAR, nesta edição comemorativa, tentámos criar esse pequeno elo de ligação. Este artigo é então dedicado aos leitores que querem iniciar a descoberta da “casa inteligente”, mas que ainda são assolados por dúvidas. Porque às vezes essas pequenas dúvidas são a diferença entre “Ii e funcionou!” e “Mas porque raio isto não funciona se fiz todos os passos?!”

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Através dos Olhos de uma rede Neuronal

Neste artigo, vou apresentar um dos modelos de deep learning mais utilizados para o reconhecimento e classificação de imagens: a Convolution Neural Network (CNN), cujo objetivo é aprender a reconhecer objetos, através de um processo de treino de visualização sucessiva de imagens pré-classificadas.

As aplicações de um algoritmo capaz de classificar imagens, são fáceis de encontrar, desde o reconhecimento de escrita, condução autónoma, diagnóstico médico por imagem, etc.

Assim, uma CNN é uma Artificial Neural Network (ANN ou rede neuronal), tal como apresentada no artigo da edição anterior, cuja leitura é recomendada para uma melhor compreensão do presente artigo: Deep Learning passo a passo; onde os dados de entrada da rede, em vez de serem variáveis independentes são antes uma imagem pré-processada.

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Introdução ao SonarQube

Na edição 56 falei sobre a gestão da qualidade do código e introduzi o SonarQube e algumas das suas funcionalidades. Neste artigo, vou configurar uma instância de SonarQube e como configurar diversos scanners para analisar os projetos Java e C# no meu Macbook.

Let’s start

Uma chamada de atenção antes de começar a usar a imagem Docker do SonarQube:

By default, the image will use an embedded H2 database that is not suited for production.

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SEO e Desenvolvedores: unindo esforços para o desenvolvimento

É comum haver estresse entre SEOs e programadores. Como profissional SEO que está em contato com outros profissionais da área em todo o mundo e constantemente ouvindo as mesmas queixas, percebi que o motivo é muito simples: falta de diálogo entre profissionais e equipas.

De um lado, programadores que percebem muito de código e pouco de SEO. De outro, SEOs que percebem de performance e, por vezes, pouco de código. O SEO trabalhará sobre o site e o backoffice construído antes pelo programador, logo, qualquer falha no processo anterior causará falhas no trabalho do SEO.

Por outro lado, há muitos programadores que trabalham autonomamente ou em empresas cujo foco não é SEO, mas que compreendem a necessidade de algum conhecimento no assunto seja para entregar um melhor trabalho para o cliente ou para destacarem o próprio serviço. E, na realidade, o ideal é que essas duas áreas andassem de mãos dadas. Vejamos como integrá-las!

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