Poeminha

Estava lembrando de quando era criança
Tinha muitos jardins e terra na minha vida
Na casa das minhas avós, tinha o quintal
Na minha casa sempre teve terra.
Eu lembro que eu afogava os tatu-bola, tadinhos
Aonde eu ia, tinha terra

Tinha bicho de pé, olho de peixe, sola do pé grossa
Tinha sítio, fazenda
Como era gostoso
Mas parece que minha cabeça nunca estava lá, depois de uma certa idade
Estava sempre pra frente, sempre pensando que depois ia ser melhor
Eu acho que depois que isso aconteceu, tudo acabou
Eu às vezes estava aonde estava, mas muitas vezes estava no vazio do futuro que nunca chegou
E se chegou eu não lembrava mais

Faltou algo na minha formação, faltou algo que já não sei descrever
Não sei explicar, mas é minha falta de passado, de caminho, de intenção
E hoje já não sei mais aonde estou nem porquê
Fui indo

E hoje eu daria tudo pra pisar naquela terra, sentindo aquele sol
E vendo os tatus-bola saindo da terra
As formigas levando suas folhas
Enquanto o mundo andava, eu vivia ali
Agora ando com o mundo, mas não vivo mais

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Citação:

Em um estado de insanidade generalizada, vocalizando a rejeição do ser humano desejado, o autor contrapõe à estética o conteúdo de seu discurso, cinicamente envolvendo os fatos em construções sorrateiras mas, finalmente, sucumbe ao arrependimento a respeito de suas artimanhas falaciosas, pois não pode ludibriar seus próprios sentimentos, demonstrando então conhecimento de sua dependência amorosa. (AUGUSTO J., VALLE P., 1989).

Texto original:

E nessa loucura de dizer que não te quero
Vou negando as aparências
Disfarçando as evidências
Mas pra que viver fingindo
Se eu não posso enganar meu coração?
Eu sei que te amo!

Where are the new leaders?

Sometimes, I think I’m tired.

So a question comes to mind: Tired of what? I don’t wake up very early. I’ve tried, but I can’t. I don’t clear land, and I don’t rely on hard physical labor to survive.

Then I remember Álvaro de Campos:

No, it’s not tiredness…
It’s a kind of disgusted disillusionment,
A failure to conceive, an unnecessary excess,
Or a subconscious consequence.

It’s a heavy disillusionment. Seeing so many capable people, whom I thought were more capable than me, acting like children, asking for homework. “The teacher didn’t give any homework, just asked us to study, so I don’t know what to do” – that’s the situation I find myself in, and the kind of leader I have to enlighten.

And then the youngest student, enthusiastic and still aware, suggests something useful. (Well, my hope returns). But what the hell is that older, theoretically knowledgeable student thinking?

“I don’t agree with the suggestion; I’m tired of arguing, someone has to decide.”

Just like a kid who is hungry and expects her mother to decide what to eat. There I was, desperate for someone to take charge of the situation, and I’m faced with this childishness.

My first impulse was to say: well, I expected you to take the reins, organize your team, and solve the problem. But that was asking too much.

All this situation left me with some thoughts:

Where are today’s leaders? Where is that confident young man or woman who puffs up their chest and says, “Leave it to me”?

One day, I was the one who stepped up. I stepped up more than once. I didn’t complain, I didn’t run away. I just did it, and here I am, with no one left to talk to.

Where are the new leaders? Please let me know.

Hubris or Wisdom?

How do we differentiate one from the other? That’s no simple task. But we aren’t discussing simple matters, are we? -_-‘

Firstly, we could consider the intent. What is the purpose behind the discourse or behavior? Is it constructive and selfless, or divisive and selfish? This should provide us with a clue.

Taking it a step further involves analyzing the presentation of the discourse. Is it calm and objective, or aggressive and unclear? Additional details here.

One might argue that the author is pretending or outright lying. This introduces another dimension to consider: how trustworthy are they?

Oh, I almost forgot: context is crucial. What is happening around the author; are they scared? Sometimes, what seems like arrogance is merely a defensive maneuver. Unlike hubris, wisdom is never just a facade.

Exportar todos os usuários ativos do AD

Exportar usuários do AD pode ser chato, principalmente por causa do encoding e filtragem. O comando abaixo do powershell já tem tratamento de encoding e filtro de usuários ativos. \o/

get-aduser -filter 'enabled -eq $true' -Properties * | select displayname, city, company, department, EmailAddress, telephonenumber | export-csv -path .\export-all.csv -Encoding UTF8 -Force

Atualizar todos os repos

A preguiça de fazer coisas repetidas é um padrão entre devs. Hoje eu queria dar uma olhada nas entregas do time e precisava atualizar meus repos, então fiz essas duas linhas de powershell:

PS> $var1 = Get-ChildItem . -directory | Select Name
PS> foreach($directory in $var1) { cd $directory.Name; git pull; cd .. }

Como todos meus repos compartilham o mesmo diretório base, todos eles foram atualizados. =]

O poder dos algoritmos: uma visão bourdiesiana

Sócrates afirma, no primeiro capítulo da República de Platão, que existem três maneiras de receber um pagamento: dinheiro, honra, e, por fim, escapar de algum castigo. É justo afirmar que, passados mais de dois mil anos, pouco mudou neste sentido. A notória diferença é o método: na era dos dados, algoritmos, e influencers, delega-se a responsabilidade da atribuição de alguns destes pagamentos, mais comumente da honra (agora, quem sabe, na forma de likes), para um conjunto de instruções de computador. Contudo, do tempo dos filósofos clássicos para hoje, o entendimento humano de seu próprio comportamento social foi explorado e modelado de novas maneiras, e estas podem e devem ser aplicadas na era dos dados e inteligências artificiais.

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Plano de qualidade e outras ações para limpeza de dados

É difícil imaginar que um prato feito com ingredientes de má qualidade possa ser saboroso. Obviamente a receita, o talento do cozinheiro e os instrumentos da cozinha podem fazer diferença, mas no final do dia tudo começa por ingredientes de boa qualidade. E assim também o é com dados. O primeiro fator de sucesso para análises estatísticas e execução de modelos de machine learning são dados limpos e de qualidade. Uma outra forma de colocar essa verdade é o famoso (ou infame talvez?) dito: “garbage in, garbage out“. Ao efetuarmos quaisquer processos, sejam eles análises informativas, preditivas ou prescritivas, baseados em informações qualidade duvidosa, estaremos colocando em risco a confiabilidade dos resultados, o que no limite pode resultar em perdas financeiras, dependendo do tipo de decisão que o processo de dados vai apoiar.

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Análise de requisitos de dados: é viável?

A imagem de um mago branco sozinho em uma torre alta e sombria, rodeada em sua base por um exército de orcs (na verdade Uruk-hais, para evitar desentendimentos de ordem nerd) pilhando florestas, acendendo fogueiras e esquentando caldeiras para construir armas de guerra, foi materializada em nossas mentes durante a famosa trilogia Senhor dos Anéis, lançada durante os três primeiros anos do nosso milênio corrente. E nós torcíamos, o tempo todo, para que aquele mago perdesse a guerra que estava para acontecer, muito devido à sua prepotência e descaso pela realidade ao seu redor – a natureza, as pessoas e a sociedade que ali existia.

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