Questões de Concurso Comentadas sobre programação
Foram encontradas 10.880 questões
Considere um sistema de gerenciamento de produtos implementado na linguagem Java 8. Nele, a classe Produto foi originalmente serializada para armazenar informações essenciais, como nome, preço e quantidade em estoque. Posteriormente, durante uma atualização do sistema, foi adicionado um novo atributo chamado categoria, na classe Produto.
Nesse contexto, analise as afirmativas a seguir e a relação proposta entre elas.
I. O sistema irá falhar ao tentar desserializar produtos serializados na versão antiga.
PORQUE
II. A representação interna da classe Produto foi alterada.
A respeito dessas afirmativas, assinale a alternativa correta.
Analise o comando a seguir, descrito em Java 8.
Object frase = “Olá, Mundo!”;
Assinale a alternativa que apresenta o comando correto para conversão para uma variável do tipo String.
Analise a linha de código a seguir, escrita na linguagem Java 8, para leitura de dados de um arquivo.
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(“report.txt”));
Assinale a alternativa que apresenta o padrão de projeto corretamente utilizado na implementação desse comando.
I.As linguagens de programação orientadas a objetos utilizam o conceito de classes e objetos para organizar e estruturar o código.
II.Um dos princípios da programação estruturada é o uso indiscriminado de instruções de desvio, como o goto.
III.Na programação orientada a objetos, o encapsulamento permite ocultar detalhes de implementação de um objeto.
IV.Linguagens como C e Pascal são exemplos de linguagens de programação orientadas a objetos.
Assinale a alternativa correta:
Os fundamentos de programação são essenciais para o desenvolvimento de software. Sobre esses fundamentos, analise as assertivas:
I. Um algoritmo é uma sequência de instruções que resolve um problema específico.
II. A programação estruturada é uma técnica que exclui o uso de funções e sub-rotinas.
III. Variáveis globais são aquelas que são acessíveis apenas dentro da função em que foram declaradas.
Está(ão) CORRETA(S):
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:
Assinale a alternativa que descreve corretamente a função do método construtor.
Sobre o encapsulamento, existem diferentes níveis de acesso a atributos e métodos por outras classes, este recurso facilita tanto no uso da classe quanto na manutenção do código. Assinale a alternativa incorreta sobre encapsulamento.
O HTML (HyperText Markup Language) é uma linguagem de marcação e é usada na construção de páginas para a visualização de informação. O principal recurso dessa linguagem é a tag (marcação) no qual determina como a informação deve ser apresentada.
A entrada de dados em formulários pode ser feita de diferentes formas sendo usado diferentes tags para isso. Assinale a alternativa que descreve corretamente a tag para entrada de dados com sua funcionalidade.
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:
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: