Prato

Multi tool use
Nota: Para outros significados, veja Prato (desambiguação).
Um prato é um tipo de utensílio, normalmente côncavo e circular, cuja finalidade principal é acomodar os alimentos a serem consumidos. Podem ser feitos de vários materiais: porcelana, plástico, vidro, papel revestido com plástico, barro revestido a vidro, e ocasionalmente de madeira ou pedra. Alguns dos pratos de porcelana têm apenas (ou também) função decorativa. Os tamanhos dos pratos podem variar muito, desde o prato que acompanha a chávena (ou xícara) de café com 12 cm de diâmetro (este tipo de prato costuma-se denominar pires), até um prato com a função de "travessa", para distribuir os alimentos para várias pessoas, mas, geralmente, o seu tamanho é de 23 cm de diâmetro. Costuma-se diferenciar dois tipos de pratos: o prato raso, para a refeição principal, e o prato de sopa (ou fundo), este mais côncavo e alto para conter líquidos.
Ver também |
Chávena (ou xícara)
- Tigela
- Sopa
- Comida
- Colher
- Garfo
O Commons possui imagens e outras mídias sobre Prato
 |
Este artigo sobre um objeto é um esboço. Você pode ajudar a Wikipédia expandindo-o. |
xW0qbBwGLTxbPEEQ G8L3QFX9AOr6u9M9aQa4HRgwwtf9u dkfYTeAGT9 7XhZcdyfqcTPGPRjbnqjLWRQBxypgD540WM 9MlStiesR
Popular posts from this blog
0
I found a lot of questions abount appendices and ToC. Many users want appendices to be grouped in an Appendix part, however some problems arise with ToC, hyperref, PDF viewer bookmarks, and so on. There are different solutions which require extra packages, command patching and other extra code, however none of them satisfies me. I almost found an easy way to accomplish a good result, where appendices are added to bookmarks in the right way and hyperref links point to the right page. However, the number of the "Appendix" part page is wrong (it's the number of appendix A). Is there any EASY way to fix that? This is a MWE: documentclass{book} usepackage[nottoc,notlot,notlof]{tocbibind} usepackage{hyperref} begin{document} frontmatter tableofcontents mainmatter part{First} chapter{...
1
In the sklearn.model_selection.cross_val_predict page it is stated: Generate cross-validated estimates for each input data point. It is not appropriate to pass these predictions into an evaluation metric. Can someone explain what does it mean? If this gives estimate of Y (y prediction) for every Y (true Y), why can't I calculate metrics such as RMSE or coefficient of determination using these results?
python scikit-learn cross-validation
share | improve this question
edited Nov 28 '18 at 17:52
desertnaut
20.3k 7 43 79
...
0
I have problem with inserting data to MySQL from modal. My modal: <a href="#" class="badge badge-pill badge-success">6 komentarzy</a> <a href="#" class="badge badge-pill badge-danger">brak komentarzy</a> <a data-toggle="modal" href="#add_desk_comm_{$desk_['desk_id']}" data-target="#add_desk_comm_{$desk_['desk_id']}" class="ediiit">(dodaj)</a> <div class="modal fade" id="add_desk_comm_{$desk_['desk_id']}" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="edit_printer" aria-hidden="true"> <div class="modal-dialog" role="document"> ...