Questões de Programação - Linguagens de programação para Concurso - Página 33

Q3336167

Ano: 2024 Banca: IF-MG Órgão: IF-MG Prova: IF-MG - 2024 - IF-MG - PROFESSOR EBTT - Sistemas da Computação - Bambuí |

Q3336167 Programação

As linguagens sensíveis ao contexto desempenham um papel importante em aplicações que exigem uma análise mais detalhada e precisa de cadeias, especialmente quando há restrições que dependem do contexto de um símbolo na cadeia. Sobre as linguagens sensíveis ao contexto, considere as seguintes afirmações:

I - Gramáticas sensíveis ao contexto eliminam a restrição de que o lado esquerdo das regras seja formado por um único símbolo, e de que este seja um símbolo não terminal.

II - As gramáticas sensíveis ao contexto são ditas monotônicas, pois o comprimento das formas sentenciais obtidas durante o processo de derivação de uma sentença nunca sofre redução.

III - O conjunto das gramáticas sensíveis ao contexto sobre um alfabeto qualquer não é enumerável.

IV - Toda linguagem livre de contexto é também uma linguagem sensível ao contexto.

Assinale a alternativa que apresenta apenas afirmações corretas:

A

II, III e IV, apenas.

B

I, III e IV, apenas.

C

I, II e IV, apenas.

D

I, II e III, apenas.

E

I, II, III e IV.

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Q3334794

Ano: 2024 Banca: IDCAP Órgão: Prefeitura de Serra - ES Prova: IDCAP - 2024 - Prefeitura de Serra - ES - Analista em Tecnologia da Informação: Geoprocessamento |

Q3334794 Programação

Em relação ao Paradigma de orientação a Objetos, pode-se ter diversos métodos declarados com o mesmo nome dentro de uma mesma classe. Entretanto, tais métodos não podem ter os mesmos tipos de parâmetros na mesma ordem de declaração. Nesse contexto, não é verdadeira a seguinte afirmação:

A

Uma subclasse não pode sobrescrever um método que é declarado como final na superclasse.

B

Nos métodos sobrecarregados os parâmetros podem apresentar o mesmo nome mantendo apenas a variação do tipo de dado.

C

A habilidade de uma subclasse sobrescrever um método permite que o comportamento definido na superclasse para esse método seja alterado conforme as necessidades da subclasse.

D

Um método de instância de uma subclasse com a assinatura e tipo de retorno igual a um método de instância da superclasse não sobrescreve este método da superclasse.

E

Na sobrecarga, os métodos sobrecarregados, compartilham a mesma responsabilidade, mas cada um adota uma abordagem diferente para se obter a mesma solução.

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Q3331531

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331531 Programação

Atributos numéricos diferentes podem possuir enorme discrepância de amplitude em um mesmo conjunto de dados. Por exemplo, enquanto a idade de uma pessoa tende a estar entre 0 e 130 anos, a altura em metros costuma variar entre 0,5 e 2,5. Em casos assim, alguns modelos de análise podem dar uma importância muito maior para a variável de maior amplitude (idade). Para lidar com esse efeito, é comum o uso de métodos de feature scaling disponíveis em pacotes Python como o Scikit Learn. Das opções a seguir, a única que NÃO representa um método para feature scaling é:

A

Min-Max Scaling.

B

padronização (Z-Score).

C

Maximum Absolute Scaling.

D

Distância de Levenshtein.

E

Robust Scaling.

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Q3331529

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331529 Programação

No campo da saúde, é comum a adoção de métodos para a reduzir a dimensionalidade dos dados, como a segmentação de idades em faixas etárias. O comando Python, com o uso da biblioteca Pandas (pd), que pode ser utilizado para segmentar os valores de uma lista de idades (tipo inteiro) em 10 faixas etárias, é:

A

pd.qcut(idades, chunks=10).

B

pd.cut(idades, chunks=10).

C

pd.qcut(idades, bins=10).

D

pd.split(idades, bins=10).

E

pd.cut(idades, bins=10).

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Q3331527

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331527 Programação

Dataframes da biblioteca Pandas no Python são muito versáteis. Com eles é possível ler, processar, transformar e exportar dados tabulares com grande eficiência. Considere um dataframe criado a partir da leitura de um arquivo do tipo csv (comma separated value). Só devem ser carregadas as primeiras mil linhas das colunas A, B e C. Além disso, todos os valores devem ser convertidos para o tipo string. Os parâmetros e valores do método read_csv() que possibilitam isso são:

A

nrows=1000, usecols=[‘A’, ‘B’, ‘C’] e dtype=str.

B

nrows=1k, usecols=[‘A’, ‘B’, ‘C’] e type=String.

C

lines=1000, columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’] e dtype=String.

D

nrows=1000, names=[‘A’, ‘B’, ‘C’] e type=str.

E

lines=1k, columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’] e dtype=str.

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Q3331514

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331514 Programação

Você é um cientista de dados trabalhando em um projeto de pesquisa em saúde que envolve a análise de relatórios médicos utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Parte do seu trabalho é explorar as relações semânticas entre diferentes condições de saúde utilizando um modelo pré-treinado de word embeddings em português, focado na área da saúde. Você decide investigar a relação entre diferentes doenças e tratamentos.

Seja o seguinte código Python, que utiliza a biblioteca gensim e um modelo hipotético de word embeddings denominado modelo_saude.bin especializado em termos médicos em português:

import numpy as np from gensim.models import KeyedVectors
def calcular_similaridade(vetor_a, vetor_b): numerador = np.dot(vetor_a, vetor_b) denominador = np.linalg.norm(vetor_a) *
np.linalg.norm(vetor_b) similaridade = numerador / denominador return similaridade
mo del = Ke yed Vectors. load_ word 2vec _ format(‘modelo_saude.bin’, binary=True) vetor_diabetes = model[‘diabetes’] vetor_hipertensao = model[‘hipertensão’] vetor_insulina = model[‘insulina’]
vetor_diabetes_ajustado = vetor_diabetes + vetor_insulina vetor_hipertensao_ajustado = vetor_hipertensao + vetor_insulina
similaridade = calcular_similaridade(vetor_ diabetes_ajustado, vetor_hipertensao_ajustado) print(f”Similaridade: {similaridade}”)

Utilizando o modelo hipotético model_saude.bin, o resultado mostrado pelo código foi de 0.7036085724830627. Baseado no cenário descrito, no código fornecido e no resultado mostrado, a opção que melhor descreve o que está sendo calculado e o significado do resultado é:

A

a distância euclidiana entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente forte.

B

a similaridade por cosseno entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente fraca.

C

a distância euclidiana entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente fraca.

D

a similaridade por cosseno entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente forte.

E

a distância euclidiana entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente neutra.

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Q3331512

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331512 Programação

Observe o código Python abaixo, que utiliza a biblioteca NLTK para tarefas de Processamento de Linguagem Natural.

import nltk nltk.download(‘punkt’) from nltk.tokenize import word_tokenize
texto = “Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz): Ciência e tecnologia em saúde para a população brasileira.” tokens = word_tokenize(texto)
contador = 0 resultado = 0 while contador < len(tokens): for letra in tokens[contador]: if letra.upper() in ‘FIOCRUZ’: resultado += 1 contador += 1

O valor da variável resultado, ao final da execução do código, é:

A

32.

B

33.

C

34.

D

35.

E

36.

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Q3331508

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331508 Programação

O scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina para Python que fornece uma ampla variedade de classes e funções para análise de dados e modelagem de Machine Learning. Ele inclui algoritmos para classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade, seleção de modelos, pré-processamento de dados, entre outros.
Entre as opções abaixo, a que apresenta corretamente a combinação de classes e funções do scikit-learn usadas para implementar regressão do tipo polinomial e classificação com árvores de decisão é:

A

para regressão polinomial: linear_model.PolynomialRegression e preprocessing.LinearFeatures; para árvores de decisão: tree.DecisionTreeRegressor

B

para regressão polinomial: preprocessing.PolynomialFeatures e linear_model.LinearRegression; para árvores de decisão: tree.DecisionTreeClassifier.

C

para regressão polinomial: preprocessing.PolynomialFeatures e linear_model.LinearRegression; para árvores de decisão: tree.DecisionTreeRegressor.

D

para regressão polinomial: linear_model.PolynomialFeatures e preprocessing.LinearRegression; para árvores de decisão: tree.DecisionClassifier.

E

para regressão polinomial: preprocessing.LinearFeatures e linear_model.PolynomialRegression; para árvores de decisão: tree.TreeDecisionClassifier.

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Q3331504

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331504 Programação

Quando se trabalha com grandes conjuntos de dados no Pandas, a eficiente alocação de memória torna-se crucial para manter um bom desempenho e evitar o esgotamento dos recursos do sistema. Dado este desafio, analise as opções abaixo para otimizar o uso da memória ao manipular grandes volumes de dados com Pandas.

I. Empregar categorias para dados textuais repetitivos ao invés de strings.
II. Segmentar os dados em chunks menores durante a leitura de arquivos grandes, utilizando o parâmetro chunksize no read_csv.
III. Fazer uso intensivo de operações inplace.

Sobre as afirmativas acima, pode-se dizer que:

A

apenas I está correta.

B

apenas II está correta.

C

apenas I e II estão corretas.

D

apenas I e III estão corretas.

E

todas estão corretas.

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Q3331208

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Bioinformática |

Q3331208 Programação

Python é uma linguagem de programação amplamente utilizada na Bioinformática. Através do lambda é possível criar funções anônimas. O código que está sintaticamente correto, de acordo com a versão da linguagem Python superior a 3.10, é:

A

print((lambda x: x + 1)10))

B

print(lambda x: x + 1)

C

print((lambda x: x + 1)(10)))

D

print(lambda x: x + 1)(10))

E

print((lambda x:: x + 1)(10))

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Q3331188

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Bioinformática |

Q3331188 Programação

Expressões regulares compreendem uma ferramenta de extrema importância para o processamento de arquivos de texto visando a detecção de padrões. Na bioinformática, expressões regulares são comumente utilizadas para detectar padrões de texto. A linguagem de programação python contém suas funcionalidades de expressão regular implementadas no módulo re. Considerando um arquivo texto contendo as sete linhas abaixo, a opção com o número de linhas distintas, que seriam selecionadas pela expressão regular ‘^ID\d+\.\d+$’, é:

ID34343.A ID34HN43.1 ID985433230 ID852495_23 _ID423243.1 ID2544343.97 ID1.1

A

sete linhas.

B

nenhuma linha.

C

cinco linhas.

D

seis linhas.

E

duas linhas.

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Q3330089

Ano: 2024 Banca: IDCAP Órgão: Prefeitura de Ibirataia - BA Prova: IDCAP - 2024 - Prefeitura de Ibirataia - BA - Analista de Sistemas |

Q3330089 Programação

Avalie as alternativas abaixo no contexto dos conhecimentos básicos em linguagens de programação e frameworks como PHP, C#, ASP.NET Framework, Técnicas de API e .NET Core. Assinale a alternativa correta.

A

O ASP.NET Framework é uma biblioteca JavaScript utilizada para desenvolvimento de interfaces de usuário interativas.

B

O PHP é uma linguagem de programação compilada que é amplamente utilizada para o desenvolvimento de aplicações desktop.

C

Em C#, o método 'Main' é o ponto de entrada de um programa, e deve ser declarado como 'static'.

D

Técnicas de API são utilizadas exclusivamente para integrar serviços web RESTful.

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Q3328453

Ano: 2024 Banca: IF-MG Órgão: IF-MG Prova: IF-MG - 2024 - IF-MG - PROFESSOR EBTT - Ciência da Computação e Sistemas de Informação. - Ribeirão das Neves |

Q3328453 Programação

Sobre funções e formas funcionais em linguagens de programação funcionais é correto afirmar:

A

Uma expressão lambda especifica os parâmetros e o mapeamento de uma função. A expressão lambda é a função propriamente dita, que é não nomeada.

B

Quando uma expressão lambda não é avaliada para um parâmetro, a expressão é dita aplicada a esse parâmetro. A mecânica de tal aplicação é a mesma para qualquer avaliação de função.

C

Expressões lambda, como outras definições de função, não podem ter mais de dois parâmetros.

D

Uma função de ordem inferior, é uma função que recebe funções como parâmetros ou que leva a uma função como resultado, ou ambos.

E

Um tipo comum de forma funcional é a decomposição de funções, que tem dois parâmetros funcionais e leva a uma função cujo valor é o primeiro parâmetro de função real aplicado ao resultado do segundo.

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Q3328452

Ano: 2024 Banca: IF-MG Órgão: IF-MG Prova: IF-MG - 2024 - IF-MG - PROFESSOR EBTT - Ciência da Computação e Sistemas de Informação. - Ribeirão das Neves |

Q3328452 Programação

Sobre os fundamentos de linguagens de programação funcional assinale a alternativa incorreta:

A

Uma linguagem de programação puramente funcional não usa variáveis, nem sentenças de atribuição, liberando o programador de preocupações relacionadas às células de memória do computador no qual o programa é executado.

B

As repetições devem ser especificadas com recursão em vez de com repetição.

C

Os programas são definições de funções e especificações de aplicações de funções, e as execuções consistem em avaliar a aplicação de funções.

D

Sem variáveis, a execução de um programa puramente funcional não tem estado no sentido de semântica operacional e denotacional.

E

O recurso chamado de transparência integracional de funções, torna a semântica de linguagens puramente funcionais muito mais simples do que a semântica das linguagens imperativas.

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Q3322948

Ano: 2024 Banca: Instituto Ágata Órgão: Prefeitura de Anajás - PA Prova: Instituto Ágata - 2024 - Prefeitura de Anajás - PA - Técnico em Informática |

Q3322948 Programação

Considerando a função definida na linguagem de programação Python, informe quantos argumentos são necessários passar para a função:

def funcao(a,*n,b=2, c=4):

return a+sum(n)+b+c

A

5.

B

4.

C

3.

D

2.

E

1.

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Q3322947

Ano: 2024 Banca: Instituto Ágata Órgão: Prefeitura de Anajás - PA Prova: Instituto Ágata - 2024 - Prefeitura de Anajás - PA - Técnico em Informática |

Q3322947 Programação

Na linguagem de programação Java, sobre o modificador de acesso protected, é correto afirmar que ele possibilita que o membro seja acessível

A

por classes do mesmo pacote somente.

B

somente dentro da própria classe.

C

por classes do mesmo pacote ou por meio de herança.

D

por qualquer classe, por meio da instância.

E

somente por herança para classes do mesmo pacote.

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Q3321321

Ano: 2024 Banca: COTEC Órgão: Prefeitura de Montes Claros - MG Prova: COTEC - 2024 - Prefeitura de Montes Claros - MG - Técnico em Informática |

Q3321321 Programação

Em linguagem C, uma função pode receber diversos argumentos, mas só consegue retornar um único valor por meio do comando return. Entretanto, é possível, utilizando ponteiros, fazer com que uma função retorne mais de um valor para a função chamadora.

MIZRAHI, Victorine Viviane. Treinamento em linguagem C. 2. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2008, p. 259.

Qual é o conceito envolvido nesse processo?

A

Chamada recursiva de função.

B

Passagem de parâmetros por valor.

C

Passagem de parâmetros por referência.

D

Variável composta homogênea.

E

Variável composta heterogênea.

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Q3309183

Ano: 2024 Banca: OBJETIVA Órgão: Prefeitura de Maripá - PR Prova: OBJETIVA - 2024 - Prefeitura de Maripá - PR - Analista de Sistemas |

Q3309183 Programação

Considerando-se os conceitos de linguagem de programação e suas categorizações, relacionar as colunas e assinalar a sequência correspondente.

(1) C. (2) Python. (3) ARM.

( ) Assembly ou de montagem. ( ) Orientada a objetos. ( ) Procedural. ( ) De alto nível.

A

3 - 1 - 3 - 2.

B

1 - 2 - 3 - 2.

C

1 - 1 - 3 - 2.

D

3 - 2 - 1 - 2.

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Q3268806

Ano: 2024 Banca: Quadrix Órgão: CREF - 9ª Região (PR) Prova: Quadrix - 2024 - CREF - 9ª Região (PR) - Técnico de Ensino Superior em Informática |

Q3268806 Programação

A diferença entre listas e tuplas em Python é que as

A

listas são imutáveis, enquanto tuplas são mutáveis.

B

listas podem conter apenas elementos do mesmo tipo, enquanto tuplas podem conter elementos de tipos diferentes.

C

tuplas são mais rápidas para acessar e consumir menos memória que listas.

D

listas suportam operações de adição e remoção de elementos, enquanto tuplas não podem ser modificadas após a criação.

E

tuplas são utilizadas apenas em funções, enquanto listas são utilizadas para o armazenamento de dados.

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Q3265746

Ano: 2024 Banca: Avança SP Órgão: Prefeitura de Americana - SP Prova: Avança SP - 2024 - Prefeitura de Americana - SP - Analista Programador de Sistemas |

Q3265746 Programação

No React um conceito de programação onde uma representação ideal, ou “virtual”, da interface do usuário é mantida em memória e sincronizada com o DOM “real” por uma biblioteca como o ReactDOM é conhecido como:

A

DOMReact.

B

ReactDOM.

C

DOM

D

DOMPrincipal

E

VirtualDOM

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Questões de Concurso Comentadas sobre linguagens de programação em programação

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