Teste os modelos do Gemini 1.5, nossos mais novos modelos multimodais na Vertex AI, e descubra o que é possível criar com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.Teste os modelos do Gemini 1.5, nossos mais novos modelos multimodais na Vertex AI, e descubra o que é possível criar com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.
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Gerar uma função Python com base na docstring
É possível consultar um modelo diretamente e testar os resultados retornados ao usar
diferentes valores de parâmetros com o console do Cloud ou ao chamar a
API Vertex AI diretamente.
```python
from collections import namedtuple
from math import sqrt
# A point has an x and a y coordinate
Point = namedtuple('Point', 'x y')
# A triangle is defined by three points
Triangle = namedtuple('Triangle', 'a b c')
def distance(p, q):
"""Returns the distance between the provided pair of points"""
return sqrt((p.x - q.x)**2 + (p.y - q.y)**2)
def perimeter(triangle):
"""Returns the perimeter of the provided triangle"""
return distance(triangle.a, triangle.b) + distance(triangle.b, triangle.c) + distance(triangle.c, triangle.a)
def area(triangle):
"""Returns the area of the provided triangle using Heron's formula"""
```
Write the body of the area function, following its docstring.
Resposta
```python
s = (perimeter(triangle) / 2)
return sqrt(s * (s - distance(triangle.a, triangle.b)) * (s - distance(triangle.b, triangle.c)) * (s - distance(triangle.c, triangle.a)))
```
