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#!/usr/bin/sh -x

gpg --export-secret-keys --export-options backup --output secret_keys.gpg
gpg --export --export-options backup --output public_keys.gpg

XZ_OPT=-e9 tar --xz -cf gpg_keys.tar.xz secret_keys.gpg public_keys.gpg

rage -e -p gpg_keys.tar.xz > gpg_keys.tar.xz.age

rm secret_keys.gpg

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"""
Funcionamento:
    empilha os operadores e calcula os valores

primeira parte:
    criacao de funcoes que executem as operacoes e seu acoplamento a um
    dicionario que servira de forma similar a um switch

segunda parte:
    funcao que implementara a notacao polonesa se valendo de recursividade, das

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for i in (cat ~/.config/zellij/config.yaml | rg "\[\d+, \d+, \d+\]")
    echo $i | sd " " "" | read -d ":" -l colorname rgb
    set c "#"
    for j in (echo $rgb | grep -ohP "\d+" )
        set c $c(python -c "print(hex($j)[2:])")
    end
    set_color $c; echo $colorname: $c
end

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Roteiro de instalação do ArchLinux

configurando coisas básicas no modo live

loadkeys br-abnt2

#---> se precisar se conectar ao wifi, basicamente:

iwctl

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no ~/.config/sway/config:

bindsym $mod+F11 exec fish -c "get_pass_passwd"
bindsym $mod+F12 exec fish -c "get_pass_otp"

a ideia:

1. wl-copy -o faz com que o conteúdo copiado seja usado apenas 1 vez, e depois que copia o nome de usuário ou email, o -f faz esperar pelo uso do que foi copiado para seguir o resto das instruções, então automaticamente copia o nome de usuário e depois a senha, ambos sendo usados apenas 1 vez.

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function fish_prompt

###################################################################
#             cuidando das variaveis de ambiente                  #
###################################################################

   set -g VIRTUAL_ENV_DISABLE_PROMPT true # para nao aparecer a notificacao padrao do venv e do virtualenv

   set -g __fish_git_prompt_show_informative_status 1
   set -g __fish_git_prompt_hide_untrackedfiles 1

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class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 16, 5, stride=2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(16, 32, 5, stride=2),

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