As chances de se tirar do referido arquivo, de maneira aleatória, uma cópia de uma certidão de um casamento que não aconteceu em Redenção é inferior a 70%.

Considerando que os comandos precedentes tenham sido executados no PostgreSQL 14, julgue o item subsequente.

Suponha que, no mesmo banco de dados e imediatamente após a execução dos comandos apresentados, tenha sido executado o código SQL a seguir.

WITH RECURSIVE processop AS (
  SELECT idproc, descricao, referencia
    FROM processos
    WHERE referencia IS NOT NULL
  UNION ALL
  SELECT p.idproc, p.descricao, p.referencia
    FROM processos p
    INNER JOIN processop pp ON p.referencia = pp.idproc
)
SELECT distinct idproc, descricao,
 (SELECT descricao FROM processos WHERE
  idproc = processop.referencia) AS
  descricao_pai
FROM processop
ORDER BY idproc;

Nessa situação hipotética, após as referidas ações, será apresentado o resultado a seguir.

idproc | descricao    | descricao_pai
-------+--------------+----------------
     2 | Processo A   | Gabinete
     3 | Processo B   | Processo A
     4 | Recurso 1    | Processo B

Julgue os itens a seguir, relativos a Java, Swagger, PostgreSQL e JSON.

Considere o código em Java a seguir, especialmente em relação aos valores descritos na notação JSON.

import java.util.Arrays;

import java.util.Collections;

public class JsonSortDescendingExample {

public static void main(String[] args) {

String jsonString =

“{\”TJPA\”:[\”Tribunal\”,\”Justica\”,\”Estado\”

,\”Para\”]}”;

String arrayContent =

jsonString.substring(

jsonString.indexOf(“[“) + 1,

jsonString.indexOf(“]”)

);

String[] values =

arrayContent.replaceAll(“\”“, ““).split(“,”);

Arrays.sort(values,

Collections.reverseOrder());

// Exibindo os valores ordenados

System.out.println(“Resultado:”);

for (int i = values.length - 1; i >= 0; i--)

{

System.out.println(values[i]);

}

}

}

Esse código, ao ser executado, apresentará o resultado a seguir.

Resultado:

Estado

Justica

Para

Tribunal

CREATE TABLE processos (

idproc INT PRIMARY KEY,

descricao VARCHAR(50),

referencia INT REFERENCES processos(idproc)

);

INSERT INTO processos (idproc, descricao,

referencia) VALUES

(1, 'Gabinete', NULL),

(2, 'Processo A', 1),

(3, 'Processo B', 2),

(4, 'Recurso 1', 3);

Julgue os itens a seguir, relativos a Java, Swagger, PostgreSQL e JSON.

O código em Java a seguir, ao ser executado, apresentará 22 como resultado.

public class Main {

public static void main(String[] args) {

Object valor = “22 TJ PA”;

if (valor instanceof String s) {

valor = s.replaceAll(“[^a-zA-Z]”, ““);

}

switch (valor) {

case String s -> System.out.println(s);

case Integer i -> System.out.println(i);

default -> System.out.println(valor);

}

}

}

A probabilidade de se tirar do arquivo em questão, de maneira aleatória, uma cópia de uma certidão de um casamento que aconteceu em Parauapebas corresponde a mais de 83% da probabilidade de se tirar uma cópia de uma certidão de casamento que aconteceu em Belém.

A probabilidade de se tirar do arquivo citado, de maneira aleatória, uma cópia de uma certidão de um casamento que aconteceu em Ananindeua é inferior a 0,09.

A virtualização de GPU com NVIDIA vGPU permite o compartilhamento de uma única GPU física entre múltiplas máquinas virtuais ou contêineres; no caso do uso com contêiner Docker, é necessário que o host tenha os drivers NVIDIA instalados, além do NVIDIA Container Toolkit, para que os contêineres consigam acessar a GPU corretamente.

A correta execução de bibliotecas de inteligência artificial que utilizem aceleração por GPU, como TensorFlow ou PyTorch com suporte CUDA, depende da compatibilidade entre as versões da GPU NVIDIA, do driver instalado, do CUDA Toolkit e da biblioteca utilizada, visto que uma incompatibilidade entre esses componentes pode impedir o uso da GPU, mesmo que ela esteja fisicamente instalada e funcional.

O uso de resfriamento líquido direto ao chip em data centers de inteligência artificial permite a operação com temperaturas de água mais elevadas, reduzindo a dependência de chillers mecânicos em diversos climas, abordagem que contribui tanto para a eficiência energética quanto para a eficiência hídrica.

O utilitário nvidia-smi, integrante da SMI da NVIDIA, é restrito à função de leitura passiva de métricas da GPU em tempo real, como temperatura, uso de memória e potência, não oferecendo suporte à reconfiguração de parâmetros operacionais nem à ativação de modos persistentes, funcionalidades que dependem exclusivamente de ferramentas avançadas como o NVIDIA Control Panel.