tensorflow python Tutorial do TensorFlow para iniciantes com exemplo de Python Em novembro, TensorFlow comemorará seu quinto aniversário. Ao longo dos anos, tornou-se um dos frameworks e reuniu uma enorme quantidade de seguidores. O Google fez um ótimo trabalho e incorporou essa estrutura em Java, C++, JavaScript e, mais importante, na principal linguagem de ciência de dados Python . Se você perguntar à comunidade quais são suas combinações favoritas de ferramentas, a resposta mais comum seria TensorFlow e Python. Graças a isso, chegamos ao ponto em que essa tecnologia está madura o suficiente para facilitar seu uso e “atravessar o abismo”. No entanto, vamos começar do início e descobrir do que se trata essa tecnologia. Noções básicas do TensorFlow Então, como o TensorFlow funciona? Bem, para começar, toda a solução deles gira em torno de tensores, unidade primitiva no TensorFlow. O TensorFlow usa uma estrutura de dados de t
Inversor String (Parede/Tradicional) É o mais comum de ser instalado. Por norma os painéis solares fotovoltaicos são instalados em fila, nome que lhes era dado de Strings, e estes depois ligados ao inversor. É desta junção que provém o nome Inversor String. Também pode ser dado o nome de Inversor de Parede, por ser instalado na parede. Os painéis fotovoltaicos são ligados em série, sendo depois ligados através dos cabos de corrente contínua ao Inversor String. Atualmente, além de converterem a energia produzida pelos painéis solares em energia para consumo, estes também permitem maximizar o fornecimento de energia disponível, através do Maximum Point Power Tracking (MPPT). Essa maximização da energia é essencial devido ao facto de cada painel solar produzir diferentes quantidades de energia, sendo que essas diferenças se devem a pequenas diferenças no processo de fabrico, sombreamento dos mesmos, folhas, sujidade, céu nublado entre outros. O MPPT de um Inversor String fun
