Questões LNA 2024 para Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software

Q2471724

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471724 Banco de Dados

Nos bancos de dados MongoDB, os dados são armazenados como documents, os quais são arquivos do tipo

A

JSON.

B

CSV.

C

XML.

D

BSON.

E

HTML.

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Q2471725

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471725 Banco de Dados

A forma normal que garante a eliminação de atributos (além das chaves primárias e estrangeiras) que se repetem nas tabelas é a

A

primeira forma normal.

B

segunda forma normal.

C

terceira forma normal.

D

quarta forma normal.

E

quinta forma normal.

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Q2471726

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471726 Sistemas Operacionais

Assinale a opção em que é apresentada a característica de um software de virtualização conhecida por fornecer um roteamento dinâmico dentro de diferentes redes virtuais.

A

balanceador lógico de carga

B

roteamento lógico

C

switching lógico distribuído

D

firewall lógico distribuído

E

VPN lógica

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Q2471727

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471727 Sistemas Operacionais

Assinale a opção em que é apresentado o componente que funciona como um template para o Docker e que pode até ser usado para criação de novas instâncias de si mesmo.

A

contêiner Docker

B

cliente Docker

C

registro Docker

D

serviço Docker

E

imagem Docker

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Q2471728

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471728 Sistemas Operacionais

Em Kubernetes, a funcionalidade Kube-apiserver é responsável por

A

permitir o balanceamento de carga e tráfego entre as instâncias.

B

viabilizar a comunicação em rede dos pods.

C

atribuir os nós para executar os pods.

D

armazenar dados relacionados ao cluster.

E

executar os processos do controlador.

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Q2471729

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471729 Sistemas Operacionais

Assinale a opção correspondente ao recurso que protege dados confidenciais armazenados no AWS S3.

A

Amazon Virtual Private Cloud

B

AWS Identity and Access Management

C

Amazon Macie

D

S3 Block Public Access

E

AWS PrivateLink

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Q2471730

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471730 Arquitetura de Software

AWS é um conjunto de várias ferramentas, sendo a AWS Lambda responsável por

A

avaliar serviços, frameworks e modelos de base de IA e ML.

B

criar e executar servidores virtuais na nuvem.

C

avaliar bancos de dados e descobrir como migrar do banco de dados atual.

D

configurar, operar e ajustar a escala de um banco de dados relacional na nuvem.

E

executar código, sem se preocupar com servidores.

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Q2471731

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471731 Banco de Dados

Assinale a opção em que é apresentada a palavra-chave, em SQL, que deve ser incluída em uma instrução de SELECT para evitar a apresentação de resultados duplicados da tabela.

A

UNIQUE

B

NOTDUPLICATE

C

NOTALL

D

DISTINCT

E

ONLY

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Q2471732

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471732 Sistemas de Informação

O Grafana utiliza diversos tipos de dados para entender o estado de um sistema. O tipo que representa uma medida numérica com registro de data e hora para indicar quando ela foi coletada denomina-se

A

metrics.

B

traces.

C

operators.

D

logs.

E

events.

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Q2471733

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471733 Engenharia de Software

Cloud Code é a ferramenta para desenvolvedores do Google Cloud. O objetivo de sua funcionalidade Duet AI é

A

receber assistência com tecnologia de IA diretamente no ambiente de desenvolvimento integrado.

B

depurar o código nos ambientes de desenvolvimento integrados com o Cloud Code.

C

ter acesso a um ambiente totalmente integrado de desenvolvimento e depuração do Kubernetes.

D

configurar as APIs do Google Cloud para o projeto a partir do gerenciador de bibliotecas integrado.

E

visualizar recursos subjacentes e metadados para os clusters do Kubernetes e serviços do Cloud Run.

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Q2471734

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471734 Engenharia de Software

O algoritmo de otimização Adam (adaptive moment estimation) é um dos mais utilizados atualmente na área de aprendizado de máquina. A respeito das características e da utilização desse algoritmo, é correto afirmar que ele

A

não utiliza taxa de aprendizado adaptativa.

B

converge facilmente para a solução ótima, em qualquer condição.

C

é ineficiente por requerer muita memória.

D

não é capaz de lidar com gradientes esparso

E

utiliza a média móvel quadrática dos gradientes para normalizá-los para atualização dos pesos.

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Q2471735

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471735 Engenharia de Software

Considere que, durante o processo de treinamento de um modelo de aprendizagem de máquina, tenha ocorrido sobreajuste (overfitting) dos dados. Acerca dessa situação hipotética, julgue os itens a seguir.

I Os dados utilizados durante o treinamento possuem grande quantidade de informações irrelevantes.
II O modelo utilizado é de baixa complexidade e aprendeu o ruído nos dados de treinamento.
III A validação cruzada K-fold é um dos métodos que podem ser utilizados na detecção da ocorrência de sobreajuste.

Assinale a opção correta.

A

Apenas o item I está certo.

B

Apenas o item II está certo.

C

Apenas os itens I e III estão certos.

D

Apenas os itens II e III estão certos.

E

Todos os itens estão certos.

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Q2471736

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471736 Segurança da Informação

O método de autenticação por login único conhecido como SSO (single sign-on) é frequentemente empregado para administrar a autenticação em intranets ou extranets corporativas, portais de estudantes, serviços de nuvem pública, entre outros contextos nos quais os usuários necessitam alternar entre múltiplos aplicativos para desempenhar suas atividades. O método de autenticação em apreço

A

não permite o uso de login social como forma de autenticação.

B

aumenta o número de senhas de que o usuário precisa se lembrar.

C

não possibilita que o usuário acesse os recursos e(ou) serviços que utilizam esse método como forma de autenticação em caso de indisponibilidade do serviço.

D

não possibilita a utilização concomitante com métodos de autenticação de diversos fatores.

E

aumenta a complexidade de gerenciamento, provisionamento e remoção/inativação de usuários.

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Q2471737

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471737 Engenharia de Software

Assinale a opção que indica uma técnica que não é considerada como de aprendizagem profunda.

A

difusão estável

B

redes neurais convolucionais

C

máquina de vetores de suporte

D

memória longa de curto prazo

E

transformers

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Q2471738

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471738 Sistemas de Informação

Fluxo óptico (OF — optical flow) é uma das técnicas da área de visão computacional amplamente utilizada na análise de movimento de imagens sequenciais. No que se refere à obtenção e análise de um OF, assinale a opção correta.

A

O método de Horn-Schunck é classificado como diferencial.

B

Para obtenção do OF, o brilho (brightness) da imagem não pode ser constante.

C

A acurácia do OF não depende do tipo de movimento realizado.

D

Nenhuma técnica de obtenção do OF aplica métodos iterativos.

E

Nos métodos que se baseiam em energia, são usadas técnicas de similaridade de regiões a partir do cálculo da soma das diferenças absolutas quadráticas (SSAD) dos pixels da imagem.

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Q2471739

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471739 Algoritmos e Estrutura de Dados

A análise de componente principal (PCA — principal component analysis) é uma técnica utilizada no processo de análise e classificação por aprendizagem de máquina. A PCA

A

é equivalente à realização da transformada de Dropout, quando aplicada no conjunto de validação.

B

transforma variáveis discretas em coeficientes descorrelacionados, sendo, também, conhecida como transformada discreta de KLT (Karhunen-Loève).

C

habilita, no modelo, o uso do early stopping.

D

realiza a transformação de uma variável do domínio do tempo discreto para o domínio da frequência complexa.

E

é utilizada para permitir o sobreajuste nos dados de treinamento.

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Q2471740

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471740 Engenharia de Software

O modelo transformer tem revolucionado a área de inteligência artificial (IA), permitindo uma mudança de paradigma em como a IA pode ser utilizada pela humanidade. Recentemente, a comunidade científica considerou o modelo transformer, seja para textos ou imagens, como um modelo de fundação (foundation model). Em relação ao modelo em questão, assinale a opção correta.

A

Modelos transformers não são capazes de realizar reconhecimento de entidades nomeadas em textos.

B

Modelos transformers não são capazes de realizar a tarefa de resposta a perguntas feitas por texto.

C

O modelo transformer consiste em uma rede neural residual.

D

A principal característica do modelo transformer é a ausência da camada de atenção.

E

No processamento de linguagem natural, modelos transformers são utilizados para realizar tarefas tipo sequence-to-sequence (seq2seq) em textos.

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Q2471741

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471741 Engenharia de Software

Atualmente, uma nova vertente na área de inteligência artificial (IA) tem entusiasmado a comunidade científica e acadêmica e a sociedade em geral, conhecida como modelos de difusão estável — SD (stable diffusion). Assinale a opção que apresenta uma tarefa que não pode ser realizada com o uso de modelos do tipo SD.

A

pintura de imagem (image inpainting) guiada por texto

B

geração de linguagem

C

geração de imagens incondicionais

D

geração de imagens guiadas por texto

E

tradução de imagem para imagem guiada por texto

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Q2471742

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471742 Engenharia de Software

As redes neurais artificiais (RNA) são técnicas computacionais que, a partir de um modelo matemático inspirado na estrutura neural de seres inteligentes, adquirem conhecimento por meio da experiência. Em relação às RNA, assinale a opção correta.

A

No processo de aprendizado das RNA, pode ser utilizado o paradigma de aprendizado por reforço.

B

O algoritmo de backpropagation é empregado nas RNA no processo de redução do espaço de variáveis de saída.

C

O modelo proposto por McCullock e Pitts na primeira metade do século XX não faz uso de uma função de ativação.

D

As RNA não possuem camada de saída.

E

Minsky e Papert analisaram matematicamente o perceptron e demostraram que redes de uma camada são capazes de solucionar problemas que não sejam linearmente separáveis.

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Q2471743

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: LNA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - LNA - Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software |

Q2471743 Redes de Computadores

OAuth2 é um protocolo padrão que autoriza aplicativos a obter acesso limitado às informações de usuários por meio do HTTP. Assinale a opção que apresenta um conceito que não corresponde a um papel (role) definido no OAuth2.

A

public

B

client

C

authorization server

D

resource owner

E

resource server

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Questões de Concurso Público LNA 2024 para Tecnologista – Especialidade: Desenvolvimento e Arquitetura de Software

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