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Diante desse contexto, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Por padrão, o Spring Boot Starter para Redis utiliza Jedis.
( ) Cada aplicativo Web Spring Boot inclui um servidor web embutido.
( ) Anotações de classe @RestController do Spring em uma aplicação Spring Boot renderizam uma resposta JSON por padrão, desde que Jackson2 esteja no classpath.
As afirmativas são, respectivamente,
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Acerca de tecnologias, frameworks e linguagens de programação voltados para desenvolvimento de sistemas web/mobile, assinale a afirmativa correta.
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Com base nessa definição, assinale a opção que indica o princípio que está associado ao DevOps.
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A forma de comunicação com o serviço deve ser por meio de uma API REST, em detrimento de uma API SOAP, o que implica a implementação do seguinte requisito:
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Esse processamento pode ser em lotes ou por meio de transmissão por streaming, conforme as características da aplicação.
Assinale a opção que apresenta uma característica inerente ao processamento de stream.
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O atributo da classe sklearn.linear_model.LinearRegression, que retorna o termo independente no modelo linear, quando os parâmetros estão configurados no modo padrão (default), é
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Com a execução do comando print na linha 7, o valor a ser escrito na tela é
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Com relação ao código acima, analise os itens a seguir.
I. O valor atribuído a s0 (na linha 4) será ou True ou False. II. O valor atribuído a s1 (na linha 5) será diferente de s0. III. A operação na linha 6 causa erro do tipo ValueError.
Está correto o que se afirma em
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- Engenharia de SoftwareTestes
- Qualidade de SoftwareAvaliação da Qualidade de Software
- Qualidade de SoftwareSQA: Garantia da Qualidade de Software
Considere a matriz de confusão M dada abaixo, obtida depois da aplicação de um método de classificação em um certo conjunto de dados, para um problema com três classes.
\( M = \begin{pmatrix} 15&3&2\\5&23&6\\7&4&35 \end{pmatrix} \)
Seja a acurácia do classificador definida como a proporção de previsões corretas, em relação ao total de previsões do modelo. Logo, a acurácia do classificador, com base na matriz M, é dada por
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A biblioteca Pandas é amplamente utilizada para manipulação e análise de dados em Python.
Considere o trecho de código a seguir.
dados = {'Cidade': ['Boa Vista', 'Iracema',
'Amajari'], 'Categoria': ['A', 'B', 'A'], '2022':
[320, 100, 50], '2023': [250, 50, 300], '2024':
[300, 75, 100]}
df = pd.DataFrame(dados,
columns=['Cidade','Categoria','2022',
'2023','2024'])
print(df.groupby('Categoria')[['2022', '2023',
'2024']].max().iloc[0,1])
O valor numérico exibido como saída ao comando print será
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