Até quando?

ATÉ QUANDO seremos sombra,
escondidos no escuro da vida,
presos a paixões passadas,
coisas & fatos atenuantes?

ATÉ QUANDO viveremos uma farsa,
essa mentira descabida
revertida em consumo exacerbado
e deliquência individualista?

ATÉ QUANDO pertenceremos a este mundo
repleto de destruição,
de guerras,
devaneios insolentes
de uma sociedade largada?

Até quando escreveremos do nada
e faremos do iníquo nossa inspiração?

As folhas caem,
as frutas florescem
e nós, ATÉ QUANDO
ficaremos estagnados
e sem um mínimo de talento?

O destino de vidas sendo pulverizado
por ameaças terroristas
por bombas de efeito moral
e nós, ATÉ QUANDO
aguentaremos essa situação?

Os políticos roubando,
a fome proliferando
o país afundando
e nós, ATÉ QUANDO
continuaremos reclamando
de braços cruzados sem fazer nada a respeito?

Perguntas & mais perguntas,
que não me deixam calar,
que não me deixam dormir...
Pois ATÉ QUANDO serei refém
do meu medo de morrer?

Hipocrisia exarcerbada,
burguesia insâna,
que controla meu destino,
ATÉ QUANDO deterá meu manifesto?

E se eu ousar falar,
reclamar ou pedir,
ATÉ QUANDO você
irá me censurar?

Chamando-me de louco,
profanando e diabolizando
minhas idéias...

Até quando?
Até quando?
Até quando?

E finalmente até quando
o povo ignorante
pernoitará em meus sonhos
de resgate nacional
da revolução de meu país?

Não sei dizer,
até quando sentirei isso...

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como treinar e selecionar os melhores modelos de previsão no Python?

Em previsão, há uma infinidade de modelos que podem ser usados. O processo de escolha do(s) modelo(s) deve ser empírico-científico, usando métodos que visem avaliar a generalização dos algoritmos para dados novos. Neste artigo, mostramos como implementar a metodologia de validação cruzada com algoritmos de machine learning no Python, exemplificando para a previsão do IPCA.

Como selecionar variáveis para modelos de previsão no Python?

Em oposição à crença popular, grande parte dos modelos de machine learning não produzem previsões magicamente. É papel do cientista de dados executar uma boa engenharia de variáveis para não cair no clássico problema de “garbage in, garbage out” (GIGO) em aprendizado de máquina. Neste sentido, aprender a fazer uma boa seleção de variáveis é fundamental e neste artigo exploramos algumas possibilidades práticas usando o Python.

Resultado IPCA-15 - Novembro/2024

A Análise Macro apresenta os resultados do IPCA-15 de Novembro de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.