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Total de Questões Encontradas: 3.910 de 252.126
Exibindo: Página 455 de 783
Questão: 2271 / QT-357196
Ano: 2022
Banca: FGV
Órgão: TRT - 13ª Região (PB)
Cargo: Analista Judiciário - Tecnologia da Informação
Disciplina: Programação
A classe da biblioteca scikit-learn, versão 1.1.2, utilizada em scripts python para a implementação de regressão linear baseada no método dos mínimos quadrados é

-

scikit-learn.LinearRegression.

-

sklearn.linear.ml.LinearRegression.

-

sklearn.linear_model.LinearRegression.

-

sklearn.model.ml.Linear_Regression.LstSquare.

-

scikit-learn.linear_model.LinearRegression.LeastSquare.
Questão: 2272 / QT-357197
Ano: 2022
Banca: FGV
Órgão: TRT - 13ª Região (PB)
Cargo: Analista Judiciário - Tecnologia da Informação
Disciplina: Engenharia de Software
Com relação a Pytorch, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

I. Trata-se de uma biblioteca de tensores que pode ser utilizada em problemas de aprendizado profundo, podendo utilizar tanto GPU quanto CPU.
II. O pacote torch.parallel.gpu é capaz de suportar o processamento paralelo de tensores do tipo multidimensionais dimensionais e CUDA em processadores GPU.
III. O pacote torch.distributed.elasticstack é capaz distribuir um script tornando-o elástico e tolerante a falhas em diversos tipos de ambientes distribuídos.

As afirmativas são, respectivamente,

-

F, V e V.

-

F, F e V.

-

F, V e F.

-

V, V e F.

-

V, F e F.
Questão: 2273 / QT-357198
Ano: 2022
Banca: FGV
Órgão: TRT - 13ª Região (PB)
Cargo: Analista Judiciário - Tecnologia da Informação
Disciplina: Programação
O sckit-learn suporta o processamento de algoritmos de aprendizado de máquina do tipo supervisionado como, por exemplo,

-

o SVM e a clusterização.

-

o BIRCH e o vizinho mais próximo.

-

o PCA e os gaussian mixture models. 

-

o naive bayes e as árvores de decisão. 

-

o modelo cúbico e a densidade estimada.
Questão: 2274 / QT-357199
Ano: 2022
Banca: FGV
Órgão: TRT - 13ª Região (PB)
Cargo: Analista Judiciário - Tecnologia da Informação
Disciplina: Programação
Analise o script abaixo
from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans Data = {'x': [36,35,23,28,34,32,30,23,36,34,66,55,56,44,51,56,52,51,64,48,4 9,50,36,34,43,46,40,42,52,47],
          'y':
[76,52,52,79,60,73,73,58,70,76,52,33,41,45,52,37,36,59,60,51,2 6,21,15,13,21,10,30,28,10,17] }
df = DataFrame(Data,columns=['x','y']) m = KMeans(n_clusters=3).fit(df) d = m.cluster_centers_ plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.scatter(df['x'], df['y'], c= m.labels_.astype (float),            s=100, alpha=0.5) plt.scatter(d[:, 0], d[:, 1], c='red', s=250, marker='*') plt.grid() plt.show()

O resultado da execução é
Imagem associada para resolução da questão

As estrelas indicam

-

componentes principais.

-

centros de voronoi.

-

covariâncias.

-

centroides.

-

clusteres.
Questão: 2275 / QT-357200
Ano: 2022
Banca: FGV
Órgão: TRT - 13ª Região (PB)
Cargo: Analista Judiciário - Tecnologia da Informação
Disciplina: Engenharia de Software
Relacione os tipos de Sprint do SCRUM com as definições dos seus objetivos.

1. Inspecionar o progresso em direção ao Sprint Goal e adaptar o Sprint Backlog conforme necessário, ajustando o próximo trabalho planejado, é um evento de até 15 minutos para os desenvolvedores.
2. Estabelecer o trabalho a ser executado no Sprint. O plano resultante é criado pelo trabalho colaborativo de todo o time.
3. Planejar maneiras de aumentar a qualidade e a eficácia.
4. Inspecionar o resultado do Sprint e determinar futuras adaptações. O time apresenta os resultados do seu trabalho para as principais partes interessadas, sendo discutido o progresso em direção ao Produto.

( ) Sprint de Planejamento ( ) Sprint de Retrospectiva ( ) Reunião Diária ( ) Sprint de Revisão

Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.

-

1 – 2 – 4 – 3.

-

1 – 3 – 2 – 1.

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2 – 3 – 1 – 4.

-

3 – 4 – 1 – 2.

-

4 – 1 – 3 – 2.
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