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#define _WINSOCK_DEPRECATED_NO_WARNINGS
#define WIN32_LEAN_AND_MEAN

#include <iostream>
#include <string>

#include <winsock2.h>
#include <ws2tcpip.h>
#include <iphlpapi.h>
#include <combaseapi.h>

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#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# Author        :   Vitor Rodrigues Di Toro
# E-Mail        :   vitorrditoro@gmail.com
# Date          :   14/03/2018
# Last Update   :   19/03/2018
#

import unittest

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import numpy as np
import time


def readMatrixFile(FileName):
   rows,cols=np.fromfile(FileName, dtype=int, count=2, sep=",")
   a = np.fromfile(FileName, dtype=float, count=rows*cols, sep=" ").reshape((rows,cols))
   return a

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#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

import sys

def rgb_to_cmyk(r,g,b):
    """Converte o padrão de cores RGB para o padrão CMYK."""
    if r == 0 and g == 0 and b ==0:
        return 0.0,0.0,0.0,1.0

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5ª Lista de SO

1. O Short Term Scheduler é responsável por retirar os processos da Ready Queue e repassa-los para o Dispatcher alocar recusos de CPU para eles.

2. Em sistemas multicore, o balanceamento pode ser mantido distribuindo os vários processos para os vários cores da CPU, através de dois algoritmos distintos: Migração por Expulsão: Uma tarefa fica constantemente buscando por desequilibrios entre processadores e quando encontra, tenta equilibrar as cargas. Migração por Abstração: Quando um processador ocioso extrai uma tarefa que está esperando em um processador ocupado.

3. Utilização de CPU: Tempo que a CPU permanece em uso (ocupada). Throughtput: Número de prcessos executados em um intervalode tempo.

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/* 
    CSS Projeto Automacao Residencial
    FILIPEFLOP Componentes Eletronicos
*/

root { 
    display: block;
}

body {

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import os

def inelastica(ma,va1,mb,vb1):
    '''
    +-----------------------------------------------+
                 Explicação das Variáveis           
    +-----------------------------------------------+

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import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt

lambida = float(input('Lambda: '))
mi = float(input('Mi: '))
vet_tamanho = int(input('Numero de elementos: '))

'''Gera o vetor com as distribuicoes de chegada ''' 
chegada = np.random.exponential(1.0/lambida,vet_tamanho)

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#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>

#include "geometria.h"

float dist_dots(dot_t p0, dot_t p1)
{
/********************************************************************************
 *  FUNSÃO: Calcula a distância entre dois pontos                               *

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#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <iomanip>
#include <cstdlib>

#define MAX_SIZE 	1000
#define UNDEFINED 	-1

using namespace std;