Onde encontrar cabo de força para fonte de alimentação de notebooks

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Geralmente, ao comprar uma fonte nova, principalmente pela internet, o que chega é somente a fonte, sem o cabo de alimentação que a conecta na tomada. Neste caso, é preciso adquiri-lo separadamente. O que não chega a ser importuno desde que na sua cidade alguem saiba onde encontrar este bendito cabo, o que não é o caso de Valinhos, por exemplo, em que me disseram que eu nunca o acharia.

Bom, se você mora em São Carlos, a boa notícia é que ele pode ser encontrado na:

Eletrônica Gaspar

Av. São Carlos, 2615, São Carlos-SP
Fone: (16) 3371-4014 / 3371-3412

 

É a segunda vez que anuncio o endereço da Gaspar neste blog. Um detalhe interessante é que na Gaspar você encontra dois tipos de cabos, o de dois pinos e o de três pinos.

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O cabo de dois pinos, comumente usado em aparelhos de som, custa R$7,00, mas não encaixa perfeitamente na fonte. Contudo, com alguma força (ou com algum entalhamento no conector de plástico) é possível fazê-lo entrar. Vale a pena se você, por exemplo, não tiver uma fiação terra em sua casa e já estiver usando um adaptador de três pinos para poder carregar seu notebook. É uma opção também caso não consiga encontrar o cabo de três pinos em sua cidade, já que este deve estar disponível em qualquer assistência ou loja de eletrônica.

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Já o cabo de três pinos encaixa perfeitamente porém custava R$21,00. Estes preços são referentes ao mês de fevereiro de 2010 na Gaspar, mas não creio que mudem muito de loja para loja nem ao decorrer dos anos.

 

No meu caso, resolvi comprar o de dois pinos para evitar ter de andar sempre carregando um adaptador na mala para os (quase todos) casos em que não há uma conexão terra disponível nos lugares onde vou. Após algum trabalho para fazê-lo entrar, funciona perfeitamente na minha fonte HP importada do DealExtreme.

Windows Vista falha ao retornar do modo sleep ou da hibernação – Como resolver?

Este é um problema muito comum. Já observei várias máquinas, incluindo absolutamente todas as máquinas do laboratório da UFSCar que tinham o Vista instalado em 2008 enfrentando dificuldades em retornar da hibernação ou do sleep. O problema é bem característico:

O Problema

Passos:

  • Deixe seu computador entrar em sleep ou hibernar.
  • Tente voltar do modo de espera.

Resultado:

  • A máquina liga, mas sem vídeo (a tela permanece apagada) e sem nenhum recurso USB (como mouse e teclado) respondendo a seu comando.

Sendo que a única maneira de recuperar é forçando um shutdown segurando o botão de power.

A Solução

Apesar da Microsoft alegar que este problema não existe, a solução é relativamente simples. O problema ocorre pois um dos dispositivos USB falha ao ser suspenso. Para verificar se é este mesmo o problema, siga estes passos:

  1. Abra um prompt de comando com privilégios de administrador.

  2. Digite powercfg -energy

Isto fará com que seja criado um arquivo HTML indicando quaisquer erros relacionados com o sistema de energia. O arquivo será criado em C:Windowssystem32energy-report.html

Abra o arquivo. Provavelmente haverá uma linha indicando “USB Suspend:USB Device not Entering Suspend” ou algo similar em português. Neste caso,

  1. Vá até o Painel de Controle->Opções de Energia->(seu plano de energia)->Modificar configurações do plano->Modificar Configurações Avançadas->Configurações USB->Suspensão USB Seletiva e desabilite esta configuração.

  2. Clique OK.

  3. Problema resolvido.

Impressão de Painéis em São Carlos para Apresentações em Congressos Científicos

Alguns meses atrás precisei encontrar um local que fabricasse painéis para apresentações em congressos e conferências, como para a IX International Conference on Machine Learning and Applications. Buscando informações, um dos locais em São Carlos a que fui recomendado foi a Disque Cópias Xerox e Plotagem.

Disque Copias Xerox e Plotagem


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Rua Sete de Setembro, 2152
Fone: 3372-9545

Painel 90cm x 120cm (gloss paper)

  • Apenas impressão: R$42,00
  • Impressão com acabamento (suportes): R$47,00

O tempo para secagem do painel é de aproximadamente 5 dias. O painel pode ser fornecido no formato PDF ou PowerPoint. E a qualidade é bastante satisfatória. O mesmo serviço em Campinas chega a custar R$80,00.

The Kernel Trick

K(x,y) = <φ(x),φ(y)>

Em aprendizado de máquina, o Kernel trick é um truque que parece ingênuo, mas que tem um poder quase inacreditável: transformar quaisquer algorítmos lineares que possam ser expressos em termos de produtos internos em algorítmos não-lineares.

A idéia chega a ser engraçada. Você tem uma técnica (como a PCA) que lhe permite trabalhar com funções lineares, e você tem alguma função arbitrária não linear que não segue este critério. Com o Kernel trick, você ainda pode fazer sua técnica funcionar. Tudo que você tem de fazer é incrementar o número de dimensões do espaço em que você está trabalhando. E incrementar muito. Mais especificamente, você pode simplesmente mover seu problema para um espaço em que exista uma dimensão independente para cada uma das possíveis entradas de sua função!

Video por Udi Aharoni demonstrando como pontos que não são linearmente separáveis em um espaço de duas dimensões podem quase sempre ser linearmente separados em espaços de maiores dimensões.

Assim que este mapeamento esteja feito, qualquer função poderá ser representada como uma operação linear, porque todas possíveis entradas serão completamente independentes (já que estarão localizadas cada uma em uma dimensão diferente)! Mas é claro, se sua função aceitar um intervalo contínuo de entradas, isto requerirá um espaço de dimensões infinitas, como um espaço de Hilbert, no qual será difícil trabalhar. Em muitas aplicações, como em PCA, tudo que você precisa é de um produto interno, que neste caso você pode computar no espaço original (de poucas dimensões). E computar este produto interno é o papel da função de Kernel.

Veja também:

Drive óptico (DVD) não reconhecido no Windows Vista (“não foi possível carregar o driver do dispositivo”)

Há algum tempo meu irmão comprou um netbook Acer. Como netbooks geralmente não vem com drives ópticos, meu irmão resolveu comprar um drive externo gravador de DVDs da LG, conexão USB.

Só que, por alguma razão, a unidade não era listada no Windows Explorer e aparecia com um ponto de exclamação no gerenciador de dispositivos. Por alguma razão, o Windows (Vista) não conseguia carregar o driver correto para a unidade e exibia a mensagem “não foi possível carregar o driver do dispositivo”.

Bom, se você está com este mesmo problema, para resolver basta apagar uma entrada do registro do Windows. O caminho da entrada é:

HKEY_LOCAL_MACHINESystemCurrentControlSetControlClass{4D36E965-E325-11CE-BFC1-08002BE10318}UpperFilters

 

Os passos para a solução são:

  • Clique Iniciar, e no campo procurar digite “regedit” e dê enter.
  • No regedit, navegue até
    HKEY_LOCAL_MACHINESystemCurrentControlSetControlClass{4D36E965-E325-11CE-BFC1-08002BE10318}
  • Selecione a entrada “UpperFilters”, clique com o botão direito e selecione Excluir.
  • Selecione a entrada “LowerFilters”, clique com o botão direito e selecione Excluir.
  • Feche o regedit e reinicie o computador. Pronto!

 

Espero que isto seja útil a mais alguém 🙂

Obs: Acho que isto tem alguma coisa a ver com a instalação do iTunes ou de outras porcarias que estavam presentes na ocasião. De qualquer modo, problema resolvido!

Obs 2: Mais detalhes no site da Microsoft.

Adaptador Wireless USB D-Link DWL-G132 no Windows Seven 64 bits

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Oficialmente, não existem drivers para o Adaptador Wireless USB D-Link DWL-G132 para o Windows Vista ou Windows Seven de 64 bits. Na verdade, sequer existem oficialmente drivers para o Windows 7 normal de 32 bits. No entanto, é possível fazer este adaptador funcionar com uma pequena gambiarra, que consiste basicamente em baixar e instalar um driver para um outro dispositivo, o WUA-2340 RangeBooster G.

O link para download do driver equivalente é:

ftp://ftp.dlink.com/Wireless/wua2340/Drivers/wua2340_drivers_150.zip

Após instalado, o Windows deverá reconhecer seu DWL-G132 corretamente sem maiores problemas 🙂

Como enviar cartas pela internet

Pode parecer estranho neste mundo onde reina a internet e o correio digital. Mas ainda assim há horas em que precisamos recorrer ao bom e velho correio convencional para enviar correspondência. Além do que, uma carta em papel é muito mais formal e impactante do que um email. No entanto, se você está com preguiça de ir até o correio apenas para postar uma carta, ou se precisa enviar correspondência para outro país e não está certo de como preencher o envelope nos padrões do país destinatário, não se preocupe! Existem serviços que permitem enviar cartas convencionais através da internet de maneira eficiente e confiável!

Para enviar cartas pela internet, existem vários sites que podemos utilizar.

Para o território nacional

Serviço próprio dos correios. Uma carta custa, em média, R$3,60. Pode ser usada para cartas internacionais também, mas é um tanto caro e as opções de pagamento incluem penas cartão de crédito.

http://www.correios.com.br/produtos_servicos/catalogo/carta_internet.cfm

Para outros países

O melhor serviço que encontrei (e já utilizei) é o Mail A Letter. Uma carta internacional custa U$1,99 (R$3,53 em out/2009) e sua maior vantagem é que o site aceita pagamentos via paypal. Para cartas para os Estados Unidos, o serviço custa apenas U$0,99.

http://www.mailaletter.com/

Análise de Componente Principal em C#

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For the english version, Principal Component Analysis in C#, click this link.

A Análise de Componente Principal (PCA) é uma ferramenta exploratória criada por Karl Pearson em 1901 para identificar tendencias desconhecidas em um conjunto de dados multidimensional. A análise envolve um procedimento matemático que transforma um conjunto de variaveis possivelmente correlatas em um grupo menor de variaveis incorrelatas de denominadas componentes principais. Os primeiros componentes principais correspondem a maior variabilidade possivel contida nos dados, enquanto os componentes posteriores correspondem ao restante da informacao, em ordem decrescente de variabilidade.

Visão Geral

A técnica PCA essencialmente rotaciona o conjunto de pontos ao redor de sua média objetivando seu alinhamento com os primeiros componentes principais. Isto move a maior parte da variancia possivel (usando uma transformação linear) para as primeiras dimensões. Os valores nas dimensoes restantes, portanto, tendem a ser altamente correlacionados e podem ser ignorados com perda mínima de informação.

Para uma explicação mais detalhada sobre PCA, leia o excelente texto Tutorial On Principal Component Analysis, por Lindsay Smith (2002).

 

AForge.NET Framework

Minha idéia inicial era implementar a PCA internamente no AForge.NET Framework. O AForge.NET é um excelente framework de Inteligência Artificial e Visão Computacional de código aberto escrito para .NET e desenvolvido principalmente por Andrew Kirillov.

No entanto, como isto envolveria muitas mudanças e adições ao framework, acredito que seria muito difícil rever todas mudanças requeridas para adicionar esta funcionalidade diretamente em seu código fonte.

Devido a isso, este novo, e mais limpo, código, foi implementado usando somente os binários do AForge como ponto de partida. Espero que este código ajude outros precisando realizar a Análise de Componente Principal em seus próprios projetos em C#.

 

Esta nova biblioteca, a que chamei de Accord.NET, extende o AForge.NET adicionando novas features como a Principal Component Analysis, decomposições numéricas e algumas outras poucas transformações matemáticas e ferramentas. Na verdade, esta extensão é muito mais como um campo de teste para novas features que eu gostaria de ver em versões futuras do AForge. Mas para maior simplicidade, omiti as partes não relacionadas com PCA e criei esta versão compacta apenas para suportar a análise.

 

Decisões de Implementação

Como pessoas que querem utilizar PCA em seus projetos geralmente já tem suas próprias classes de matrizes, decidi evitar usar implementações específicas para tornar o código mais flexível. Também tentei evitar dependencias em outros métodos sempre que possível, para tornar o código bastante independente. Acredito que isto também tenha tornado o código mais simples de se entender.

O código está dividido entre estes dois projetos:

  • Accord.Math, que fornece as ferramentas matemáticas, como decomposições e transfomações; e
  • Accord.Statistics, que fornece análises e ferramentas estatísticas.

Ambos dependem do núcleo do AForge.NET. Adicionalmente, sua estrutura e organização interna também tenta similar ao máximo a empregada no AForge sempre que possível.

 

O código fonte fornecido não inclui o código fonte na íntegra do Accord Framework, que permanece como um framework de testes do que seria interessante ver no AForge, mas inclui somente porções limitadas do código necessárias para suportar PCA.

 

Visão Geral do Código

Below is the main code behind the PCA.

 

Usando o Código

Para realizar uma análise simples, você pode simplesmente instanciar um novo objeto PrincipalComponentAnalysis passando seu conjunto de dados e chamar seu método Compute para computar o modelo. Então você pode simplesmente chamar o método Transform para projetar os dados no espaço dos componentes principais.

Abaixo está um exemplo de código demonstrando seu uso.

 

Demonstração

Para demonstrar o uso da Análise de Componente Principal, criei uma simples aplicação Windows Forms que efetua uma análise de dados simples e as transformações PCA em planilhas Excel.

input
The application can open Excel workbooks. Here we are loading some random Gaussian data, some random Poisson data, and a linear multiplication of the first variable (thus also being Gaussian).
 
univariate
Simple descriptive analysis of the source data, with a histogram plot of the first variable. We can see it fits a Gaussian distribution with 1.0 mean and 1.0 standard deviation.
 
principal
Here we perform PCA by using the Correlation method (actually the transformation uses SVD on the standardized data, not the correlation matrix, but the effect is the same). Because the third variable is a linear multiplication of the first, the analysis detected it was totally irrelevant, thus having zero importance level.
 
projection
Now we can make a projection of the source data using only the first two components.
 

 

Nota: Os componentes principais não são únicos porque a decomposição em valor singular não é única. Além do mais, os sinais na matriz de rotação são arbitrários, e portanto podem difererir entre diferentes programas para PCA.

junto com a aplicação de demonstração vem uma planilha Excel contendo vários exemplos de dados. O primeiro exemplo é o mesmo utilizado por Lindsay em seu Tutorial on Principal Component Analysis. Outros exemplos incluem dados Gaussianos, dados não correlacionados e combinações lineares de dados Gaussianos para exemplificar melhor a análise.

 

Bem, novamente, espero que alguém ache este código útil! 😛