Questões de Concurso Para prefeitura de são josé dos campos - sp

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Q2380782 Programação
Com relação aos frameworks Java, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

( ) Frameworks Java funcionam em múltiplas linguagens, portanto, não são específicos a essa linguagem de programação.
( ) O gerenciamento de bancos de dados relacionais pode ser implementado por mapeamento objeto-relacional (ORM) usando o framework hibernate, que pode executar consultas SQL com a ajuda das APIs da Java Database Connectivity (JDBC).
( ) A criação de aplicativos stand-alone é intuitiva com o Spring Boot pois ele emprega recursos que automatizam muitas das tarefas de configuração e implantação de aplicativos, e funciona sem nenhuma geração de código e nenhum requisito para configuração XML.

As afirmativas são, respectivamente,
Alternativas
Q2380781 Sistemas Operacionais
O gerenciamento de API é uma atividade crítica em aplicações IoT (Internet of Things) e pode demandar a contratação de uma plataforma de gerenciamento híbrida e multinuvem.

Neste contexto, tem sido amplamente utilizados os protocolos de comunicação: REST (Representational State Transfer) e MQTT (Message Queue Telemetry Transport).

Identifique o serviço do AZURE que usa o protocolo MQTT, para implementar um MQTT Broker, como base para a camada de mensagens: 
Alternativas
Q2380780 Banco de Dados
A integração do sistema ORACLE com a linguagem de programação R foi resultado da adesão da empresa ao R Consortium R/Database.

A integração do R com Oracle Database e Oracle Autonomous Database, promovida por R API (Application Programming Interface) é denominada:
Alternativas
Q2380779 Arquitetura de Computadores
MapReduce é um framework de processamento paralelo para clusters inspirado em programação funcional, que teve seu artigo seminal publicado em 2004 no artigo : “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”.

Com relação à tecnologia MapReduce, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

( ) A ideia principal do MapReduce é dividir e processar tarefas e depois juntar as informações, o que permite dividir um grande problema em vários pedaços e distribuí-los em diversos computadores.
( ) Os principais passos correspondem a: (i) Input split, onde a entrada é dividida em várias partes, onde cada parte será consumida por um Map; (ii) Map, onde é criada uma lista de pares chave-valor; (iii) Shuffling , onde se classifica e agrupa a saída da etapa anterior para servir de entrada para a seguinte; (iv) Reduce, onde se processa a saída da etapa anterior e se agregam as informações; (v) Output, quando as informações são retornadas.
( ) As principais características do MapReduce se referem a esconder os detalhes do processamento em série, tolerância a falhas, otimização de localidade e balanceamento de memória, que resultam em modelo fácil de usar, mesmo para programadores sem experiência com sistemas paralelos e distribuídos.


As afirmativas são, respectivamente,
Alternativas
Q2380778 Arquitetura de Computadores
A combinação de CPU (Central Processing Unit) e GPU (Graphics Processing Unit), em conjunto com RAM suficiente, oferece um excelente ambiente de testes para aprendizagem profunda e IA. Neste contexto de computação de alto desempenho (HPC, High-performance computing), desponta a programação paralela empregando uma ampla classe de poderosos sistemas de computação que variam de simples (por ex., 1 CPU + 8 GPUs) até supercomputadores com multicores, multi GPU e multi Nós.

Considerando as diferenças básicas entre as arquiteturas de CPU e GPU, analise os itens a seguir.

I. As arquiteturas a GPU e a CPU diferem de modo significativo pois foram desenvolvidas e otimizadas para dois tipos significativamente diferentes de aplicações, tendo baixa similaridade na quantidade relativa de área da pastilha (número de transistores) dedicada à cache, à lógica de controle e à lógica de processamento.
II. As GPUs podem esconder a latência da memória ao administrar a execução de mais threads do que os cores processadores disponíveis, além de simplesmente serem capazes de executar os mesmos threads de código em grandes quantidades de dados.
III. O conhecimento das nuances de várias memórias de uma GPU são importantes no desenvolvimento da programação paralela, em especial quanto aos tempos de acesso relativos, as limitações de acessibilidade e a quantidade de MMU (Memory Management Unit).

Está correto o que se afirma em 
Alternativas
Respostas
16: D
17: E
18: E
19: D
20: C