Guilherme Br4tech

Gemini: Precificação através de API Key A precificação do Gemini para projetos através de API Key é baseada em unidades de consumo. Cada unidade de consumo representa uma chamada à API . O custo por unidade de consumo varia de acordo com o plano de assinatura que você escolher. Planos de Assinatura: Atualmente, o Gemini oferece três planos de assinatura para projetos que usam API Keys: Plano Gratuito : Este plano oferece 1.000 unidades de consumo por mês gratuitamente. Plano Pago : Este plano oferece um número maior de unidades de consumo por mês a um preço fixo. O preço do plano pago varia de acordo com o número de unidades de consumo que você precisa Plano Empresarial : Este plano é personalizado para atender às necessidades de grandes empresas. Entre em contato com a equipe de vendas do Gemini para obter mais informações sobre este plano. Unidades de Consumo: O número de unidades de consumo que você usa depende de como você usa a API Gemini.

Gemini: Inteligência Artificial O mundo da programação está em constante evolução, e com ele, surgem ferramentas cada vez mais poderosas para auxiliar no desenvolvimento de software. Entre as novidades mais recentes, o Gemini se destaca como uma API de inteligência artificial que promete revolucionar a forma como criamos e otimizamos aplicações. O que é o Gemini? Desenvolvido pelo Google AI, o Gemini é um modelo de linguagem de última geração que oferece diversas funcionalidades, como: Geração de texto: Crie textos realistas e criativos para diversos fins, como redação de artigos, roteiros, poemas e muito mais. Tradução: Traduza textos entre diferentes idiomas com alta precisão e fluidez. Respostas a perguntas: Obtenha respostas precisas e informativas para suas dúvidas, mesmo que sejam complexas ou abertas. Resumo de textos: Crie resumos concisos e informativos de textos longos, facilitando a compreensão e economia de tempo. Por que usar o Ge

O que é um Modelo Generativo? Um modelo generativo é um tipo de inteligência artificial (IA) que aprende com um conjunto de dados de exemplos e usa esse conhecimento para gerar novos dados semelhantes aos exemplos em que foi treinado. Em outras palavras, o modelo "aprende" a criar algo novo a partir do que já viu. Como funcionam os modelos generativos? Modelos generativos geralmente são treinados usando um processo chamado aprendizado de máquina não supervisionado . Nesse tipo de aprendizado, o modelo não recebe rótulos ou informações pré-definidas sobre os dados. Em vez disso, ele precisa descobrir por conta própria os padrões e relações presentes nos dados. Ao analisar o conjunto de dados de treinamento, o modelo aprende a identificar as características e regras que governam a estrutura e o conteúdo dos exemplos. Com base nesse conhecimento, ele pode então gerar novos dados que sigam as mesmas regras e apresentem características semelhantes aos ex

OCR: Como Transformar Texto Impresso em Digital Você já se perguntou como os computadores conseguem entender o texto que está em uma imagem? A resposta para isso é o OCR, ou Reconhecimento Óptico de Caracteres. Esta tecnologia revolucionária permite que as máquinas "leiam" o texto em documentos escaneados ou imagens digitais e o convertam em texto editável. Vamos mergulhar mais fundo neste fascinante mundo do OCR e descobrir como ele funciona e suas aplicações. O que é OCR? OCR é a abreviação de "Optical Character Recognition", que em português significa Reconhecimento Óptico de Caracteres. Em termos simples, é um processo pelo qual os computadores identificam padrões em imagens que representam letras, números e símbolos e os convertem em texto digital que pode ser editado e pesquisado. Como Funciona? O processo de OCR envolve várias etapas complexas, mas aqui está uma visão geral simplificada: Pré-processamento da Imagem: A

Gomock: Simplificando o Mocking de Interfaces Testes unitários são uma parte essencial do desenvolvimento de software, pois garantem que o código funcione conforme o esperado em diferentes cenários. Em Go, uma biblioteca popular para facilitar a escrita de testes unitários é o Gomock. Neste post, vamos explorar como usar o Gomock para criar mocks de interfaces e simplificar o processo de teste unitário em Go. O que é o Gomock? Gomock é uma biblioteca de mocking para Go desenvolvida pelo Google. Ele permite que você crie mocks de interfaces de forma fácil e eficiente, o que é útil para isolar o código que está sendo testado de suas dependências externas. Instalação do Gomock: Antes de começar, você precisará instalar o Gomock. Você pode fazer isso usando o gerenciador de pacotes Go: go get github.com/golang/mock/gomock go ins

Algoritmos: Busca e Ordenação Simplificadas Algoritmos desempenham um papel crucial no mundo da programação. Eles nos ajudam a resolver problemas de forma eficiente e elegante. Neste post, vamos mergulhar em alguns algoritmos fundamentais em Go, incluindo busca linear, busca binária e ordenação de arrays. Vamos explorar como esses algoritmos funcionam, sua complexidade em termos de tempo e espaço, e como implementá-los em Go. Busca Linear A busca linear é um dos algoritmos de busca mais simples. Ele percorre sequencialmente uma lista de elementos até encontrar o que está procurando. // Função para busca linear func LinearSearch(arr []int, target int) int { for i, val := range arr { if val == target { return i // Retorna o índice onde o elemento foi encontrado }

Entendendo a Notação Big O em Go A análise de complexidade de algoritmos desempenha um papel crucial no desenvolvimento de software eficiente. Uma das ferramentas mais importantes nesse contexto é a notação Big O, que nos permite descrever o comportamento assintótico de algoritmos em termos de tempo e espaço à medida que o tamanho da entrada aumenta. Neste artigo, vamos explorar como aplicar a notação Big O em Go para analisar a eficiência de algoritmos e estruturas de dados. O que é Notação Big O? Antes de mergulharmos na aplicação da notação Big O em Go, é importante entender o que ela representa. A notação Big O descreve o limite superior do tempo de execução (ou espaço de armazenamento) de um algoritmo em relação ao tamanho da entrada. Em outras palavras, ela nos dá uma ideia de como o desempenho de um algoritmo cresce à medida que o tamanho dos dados de entrada aumenta. Exemplos de Notação