Questões de concursos

O número de defeitos por mil linhas de código é uma métrica de produto que ajuda a avaliar a confiabilidade do código.

A métrica de complexidade ciclomática avalia diretamente o desempenho de execução do código em tempo de execução.

Linhas de código (LOC ) é uma métrica subjetiva e não pode ser usada para estimativas de esforço ou custo de projeto.

A métrica de cobertura de testes é uma métrica de processo que indica o número de testes automatizados implementados.

O acoplamento é considerado baixo quando módulos compartilham muitas variáveis globais, promovendo maior reutilização.

Deep Learning é sinônimo de aprendizado supervisionado, pois depende exclusivamente de bases rotuladas.

Redes neurais convolucionais são projetadas principalmente para tratamento de dados sequenciais, como séries temporais e texto.

O treinamento de redes profundas elimina completamente a necessidade de engenharia de atributos.

Deep Learning não é adequado para problemas de classificação multiclasse, sendo limitado a classificações binárias.

O Deep Learning demanda grande capacidade computacional, sendo comum o uso de GPUs para acelerar o treinamento.

O Blockchain é ideal para armazenar arquivos de grandes dimensões, como vídeos e imagens em alta resolução, devido à sua alta capacidade de armazenamento distribuído.

Em um sistema baseado em Blockchain, não há necessidade de consenso entre os nós da rede, pois cada bloco é criado de forma independente.

O Blockchain funciona como um livro-razão distribuído e imutável, onde cada bloco contém um hash do bloco anterior, garantindo integridade e rastreabilidade.

A principal função da tecnologia Blockchain é criptografar os dados armazenados, garantindo total confidencialidade.

O Blockchain é um banco de dados relacional distribuído que utiliza SQL para consultar os dados armazenados em cada bloco.

O processo LGWR (Log Writer) é responsável por gravar periodicamente os dados dos segmentos temporários no dicionário de dados.

O processo DBWR (Database Writer) grava o conteúdo da área de controle diretamente nos blocos de rede log.

O processo SMON (System Monitor) é responsável por realizar a recuperação de instância após falhas e por coalescer segmentos livres no banco de dados.

O processo CKPT (Checkpoint) elimina os dados não utilizados da shared pool para liberar memória.

O processo PMON (Process Monitor) limpa os arquivos de log após cada operação de DML bem-sucedida.

No GitLab, os pipelines de CI/CD só podem ser executados manualmente e não suportam gatilhos automáticos.

O GitLab não oferece suporte à criação de issues (tarefas) ou boards de gerenciamento ágil de projetos.

O arquivo .gitlab-ci.yml deve obrigatoriamente estar localizado dentro da pasta .git/config/ do repositório.

O GitLab permite a definição de pipelines automatizados através do arquivo .gitlab-ci.yml, que especifica estágios e jobs de CI/CD baseados em eventos do repositório.

O GitLab Runner é um serviço interno apenas disponível em planos pagos, sem suporte para instalação em servidores próprios.