Copiou a Tabela e Saiu Tudo Bagunçado? Veja Como Resolver!
🧠 Como Corrigir Tabelas Mal Formatadas da Internet no Excel | Solução com Python Você já tentou copiar uma tabela da internet e colar no Excel, mas tudo sai desorganizado em uma única coluna? Neste vídeo, mostramos um exemplo real de tabela HTML mal formatada, criada com divs ao invés de table, o que dificulta a exportação correta para planilhas. 📄❌ 👉 Descubra por que algumas tabelas da web não colam certo no Excel, o que são marcas de tabulação e parágrafos ocultos, e como resolver esse problema com um aplicativo simples em Python que disponibilizamos gratuitamente no GitHub. ✅ O que você vai aprender: Como identificar tabelas com formatação incorreta (divs em vez de table) Por que o Excel não reconhece colunas em certos casos Como usar Notepad++ para visualizar quebras de linha Como automatizar a conversão para Excel com um script Python usando openpyxl Como transformar uma imagem de tabela em texto utilizável com o OneNote Quando o método não funciona (ex: colunas mescladas ou falta de padrão) 🔗 Link do projeto no GitHub: Tabela Internet para Excel Se você trabalha com dados da web, planilhas ou automações, este vídeo é para você! 📌 Assista agora, teste a ferramenta e dê adeus às colagens bagunçadas no Excel! Copying Tables: Fixing the Mess with Python The complexities of copying tables from one format to another are explored, highlighting the common pitfalls and messy results. A solution is presented using Python code, offering a streamlined and accurate method for table copying.
Publicado em: 15/06/2025
Duração: PT17M
Visualizações: 29
Tags: tabela HTML no Excel, corrigir tabela Excel, tabela mal formatada, copiar tabela da web, Excel colagem errada, formato div para Excel, exportar tabela web, Python para Excel, openpyxl tabela, tabela com tabulação, copiar texto imagem, OneNote copiar texto, regex em tabelas, automatizar planilha, converter HTML Excel
Playlist: Programação (Programming)
Veja também
DreamBooth: Geração de Imagens Personalizadas por Difusão
Criado a partir do artigo DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation Nataniel RuizYuanzhen LiVarun JampaniYael PritchMichael RubinsteinKfir AbermanGoogle Research Resumo DreamBooth é uma abordagem inovadora para personalizar modelos de difusão de texto para imagem, permitindo que eles gerem novas representações de um assunto específico. Ao alimentar o modelo com apenas algumas imagens de referência de um objeto ou ser, ele aprende a associar um identificador único a esse assunto. Isso capacita os usuários a sintetizar imagens fotorrealistas e totalmente novas do assunto em diversos contextos, poses, estilos artísticos e condições de iluminação, mesmo que não estejam presentes nas imagens originais. Essencialmente, DreamBooth permite que você insira um sujeito em sua "cabine de fotos" e o "sintetize onde seus sonhos o levarem". Áudio e narração gerados pelo Notebook LM. Descubra como o modelo DreamBooth revoluciona a geração de imagens personalizadas usando técnicas de difusão de imagem. Neste vídeo, exploramos os fundamentos do modelo, suas aplicações práticas em arte digital, marketing e criação de conteúdo, e como ele pode ser treinado para gerar imagens realistas com base em um conjunto específico de exemplos. Ideal para entusiastas de IA generativa, artistas digitais e desenvolvedores que desejam entender como personalizar modelos de imagem com resultados impressionantes. 🔍 Aprenda: O que é DreamBooth? Como funciona a difusão de imagem? Como treinar modelos personalizados com poucas imagens? Aplicações criativas e profissionais.
Publicado em: 02/07/2025
Duração: PT5M32S
Visualizações: 10
Tags: DreamBooth, geração de imagens, IA generativa, difusão de imagem, inteligência artificial, Stable Diffusion, personalização de modelos, treinamento de IA, arte digital com IA, modelo de difusão, machine learning, deep learning, arte generativa, customização de imagens, imagens realistas IA
Playlist: Artigos científicos em resumo
Agrupando Cores com K-Means: Visão Computacional na Prática
Apresentação, com Notebook LM, de artigos sobre metodologia de classificação de cores, no contexto da Visão Computacional. Ênfase ao algoritmo de K-Means. Como reduzir milhões de cores de uma imagem sem perder a essência visual? Neste vídeo, exploramos o fascinante mundo da quantização e segmentação de cores, com foco no algoritmo K-Means, aplicado à visão computacional. Você vai entender: Como o K-Means agrupa cores no espaço RGB ou CIELAB Por que ele é tão usado em compressão de imagem, análise de conteúdo e preservação digital Otimizações como WSM (Weighted Sort Means) O modelo POTS, que garante regiões mais coesas Comparações entre diferentes espaços de cor (RGB, HSV, YCbCr, etc.) Casos reais: como arqueólogos usam K-Means para documentar arte rupestre Reflexões sobre o que torna uma cor "essencial" numa imagem 🎨 Seja você designer, programador ou curioso em IA, esse vídeo é um mergulho técnico e acessível na ciência por trás das cores!
Publicado em: 02/06/2025
Duração: PT8M48S
Visualizações: 40
Tags: programação, K-means, Visão Computacional, Modelos de cores, Classificação por cores, clusterização por cores, Detecção automatizada de cores, segmentação de imagem, visão computacional, quantização de cores, ciência de dados, inteligência artificial, imagem digital, compressão de imagem, ciência da computação, algoritmo kmeans, pintura rupestre, processamento de imagem, agrupamento de cores, p5js, arte e IA, cor digital
Playlist: Artigos científicos em resumo
Modelos de Difusão em PLN
Apresenta-se podcast, criado no Notebook LM, a partir de artigos científicos selecionados, sobre modelos de difusão aplicados no contexto de processamento de linguagem natural (PLN ou NLP).
Publicado em: 26/05/2025
Duração: PT9M13S
Visualizações: 23
Tags: IA, AI, tutoriais, Lógica digital, PLN, Processamento de Linguagem Natural, NLP, modelos de difusão, diffusion models
Playlist: Artigos científicos em resumo
Redes neurais com pesos discretos
Apresento artigos científicos sobre Redes Neurais Binarizadas (BNNs), um novo tipo de rede neural onde tanto os pesos quanto as ativações são limitados a valores binários (+1 ou -1) durante a execução. Também sobre Redes Neurais Ternárias (TNNs) como uma solução mais eficiente para implementar Redes Neurais Profundas (DNNs) em dispositivos com recursos limitados. As TNNs usam pesos e ativações restritos a {−1, 0, 1}, eliminando a necessidade de multiplicações durante a inferência. Os artigos foram reunidos no Notebook LM, que produziu o podcast ouvido no áudio, além de respostas às questões suscitadas. Vídeo que serviu de inspiração: https://www.youtube.com/watch?v=qTbtcQfFei8 INTELIGÊNCIA ARTIFICAL vai MULTIPLICAR CAPACIDADE com MODELO BITNET 1.58 BIT, mas o que é 1.58 BIT? (Safesrc)
Publicado em: 25/05/2025
Duração: PT8M34S
Visualizações: 19
Tags: IA, AI, tutoriais, redes neurais com pesos discretos, MODELO BITNET 1.58 BIT, Inteligência Artificial, Redes Neurais Ternárias (TNNs), Redes Neurais Binarizadas (BNNs), Ternary Quantization (TTQ), Modelo de Linguagem Grande (LLM), Large Language Model
Playlist: Artigos científicos em resumo