Questões de Concurso Para assistente de tecnologia da informação
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import numpy as np a = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) print(a) print(a.shape)
O resultado da execução do código Python apresentado anteriormente é o que se segue.
[[1 2] [3 4] [5 6] ['x','i4'] ['y','i4']] (3, 2)
A respeito da biblioteca Numpy, julgue o item a seguir.
O resultado da execução do código Python a seguir resultará em valores diferentes para as variáveis c e d.
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[4,3],[2,1]])
c= np.dot(a,b)
print(c)
d=a*b
print(d)
No que se refere à biblioteca Pandas, julgue o próximo item.
import pandas as pd
a = [10, 78, 23]
myvar = pd.Series(a, index = [“x”, “y”, “z”])
print(myvar.describe())
Caso o código em Python precedente seja executado, então será apresentado em tela o que se segue.
count 4.000000
mean 38.000000
std 6.097091
min 10.000000
25% 16.500000
50% 23.000000
75% 50.500000
max 78.000000
dtype: float64
Apesar das CNN serem redes neurais profundas, com várias camadas ocultas, elas são dispensadas nos algoritmos de reconhecimento de imagens.
Backpropagation propaga o erro da camada de saída para as camadas intermediárias de uma rede neural a fim de que estas possam modificar seus pesos de forma a minimizar o erro médio.