Foram encontradas 1.265 questões.
Anderson, analista de dados do TRF-1, gerou a matriz de confusão abaixo a partir dos resultados obtidos com um classificador binário.
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Previsto |
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| Classe 1 |
Classe 2 |
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Real |
Classe 1 | 80 | 30 |
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Classe 2 |
10 | 40 | |
Ao calcular a F1-score ponderada para esse classificador, Anderson obteve o valor:
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A analista Ana está implementando um script para deep learning utilizando o Python e o PyTorch. Considere o seguinte trecho do script de Ana:
import torch
import torch.nn.functional as F
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.tensor([1, 2, 0])
loss_fn = F.nll_loss
loss = loss_fn(F.log_softmax(input, dim=1), target)
print(loss)
Ao ser executado, o trecho do script acima irá:
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- FrameworksFrameworks JavascriptReact
- MobileArquitetura de Software Mobile
- MobileDesenvolvimento Nativo vs Híbrido vs PWA
- MobileReact Native
O analista Francisco está considerando o uso do React para implementar um software de exibição de análise de dados. Ele sabe que o React possui uma variante voltada a aplicativos móveis chamada React Native. Analisando a documentação na página oficial do React Native, Francisco descobriu que a comunidade de código-aberto e algumas empresas parceiras estenderam seu suporte para outras plataformas, além do Android e do iOS.
Dessa forma, Francisco descobriu que é possível executar nativamente uma aplicação feita com o React Native:
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Considere o seguinte código em Python com NumPy:
import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(8,2).T
print(a.shape, a.ndim, a[0][1])
Ao ser executado, o código acima imprime na saída padrão:
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Considere o seguinte código em JavaScript:
const regexp = /(f+)(\d?)(t*)/g;
const str = 'trf1trf2trf3trf4trf5';
const array = [...str.matchAll(regexp)];
console.log(array.length)
Ao ser executado, o código acima imprime na saída padrão do console:
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Para responder as próximas duas questões, pode ser útil saber que, se Z é uma variável aleatória que segue distribuição Normal com média zero e desvio padrão 1, então:
P(Z>0,5) = 0,31, P(Z>1) = 0,16 e P(Z>2) = 0,02.
Em um concurso para analista, 60% dos candidatos estudaram todo o programa do edital. A probabilidade de que um candidato que estudou todo o programa atinja a pontuação necessária para não ser eliminado na primeira fase é de 0,9. Caso não tenha estudado todo o programa, essa probabilidade reduz-se para 0,15. Se 15.000 candidatos farão a prova, a probabilidade aproximada de que pelo menos 8.970 consigam a pontuação para passar de fase é:
Observação: use o Teorema Central do Limite e não aplique correção de continuidade.
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Para responder as próximas duas questões, pode ser útil saber que, se Z é uma variável aleatória que segue distribuição Normal com média zero e desvio padrão 1, então:
P(Z>0,5) = 0,31, P(Z>1) = 0,16 e P(Z>2) = 0,02.
Um analista avalia um orçamento para a reforma de um edifício do TRF. O orçamento apresenta custo de 100 mil reais, caso o tempo de execução seja igual ou inferior a um ano, e de 200 mil reais, caso a execução ultrapasse um ano. O tempo de execução, em meses, segue distribuição Normal com média 10 e desvio padrão 4. O valor esperado do custo de execução do projeto, em mil reais, é:
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Texto 1
Um analista judiciário possui um grande número de processos para examinar e avaliar, os quais se enquadram em apenas duas categorias: A e B. Sabe-se que 25% desses processos se enquadram na categoria A. Sabe-se ainda que a probabilidade de o analista aprovar um processo da categoria A é de 0,8, enquanto a probabilidade de que um processo da categoria B seja aprovado pelo analista é de 0,4.
Com respeito à situação apresentada no texto 1, se 5 processos são examinados, de forma independente, por esse analista, a probabilidade aproximada de que exatamente 2 deles sejam aprovados é:
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Texto 1
Um analista judiciário possui um grande número de processos para examinar e avaliar, os quais se enquadram em apenas duas categorias: A e B. Sabe-se que 25% desses processos se enquadram na categoria A. Sabe-se ainda que a probabilidade de o analista aprovar um processo da categoria A é de 0,8, enquanto a probabilidade de que um processo da categoria B seja aprovado pelo analista é de 0,4.
Com respeito à situação apresentada no texto 1, se 9 processos são examinados, de forma independente, por esse analista, o desvio padrão do número de processos que ele aprova é, aproximadamente:
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Texto 1
Um analista judiciário possui um grande número de processos para examinar e avaliar, os quais se enquadram em apenas duas categorias: A e B. Sabe-se que 25% desses processos se enquadram na categoria A. Sabe-se ainda que a probabilidade de o analista aprovar um processo da categoria A é de 0,8, enquanto a probabilidade de que um processo da categoria B seja aprovado pelo analista é de 0,4.
Com respeito à situação apresentada no texto 1, se um processo é aprovado por esse analista, a probabilidade de que ele pertença à categoria A é:
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