Considere o seguinte programa em Python:

1 class Cachorro:
2 def __init__(self, idade):
3 self.idade = idade
4
5 class Dalmata(Cachorro):
6 def __init__(self, idade, pedigree):
7 super(Dalmata, self).__init__(idade)
8 self.pedigree = pedigree
9
10 d = Dalmata(3, True)
11 print(d.idade, d.pedigree)


Assinale a alternativa correta:
a.

A palavra chave “super” na linha 7 é usada para ter acesso global às variáveis do programa.
b.

O programa possui duas classes, e cada classe possui dois atributos cada.
c.

Todas as alternativas estão corretas.
d.

O objeto d é da classe Dalmata, mas não possui as características da classe Cachorro.
e.

O objeto d é da classe Dalmata, que também possui as características de um Cachorro.
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De uma forma geral, podemos dizer que as sucessivas operações de convolução nos sucessivos layers da rede vão extraindo as características da imagem em um nível cada vez mais complexo. É comum a realização de algumas operações em alguns desses layers, denominadas: convolução, padding e stride. Assinale a alternativa correta que demonstra a operação padding. a. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding é utilizada para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de entrada. b. A operação de convolução causa um aumento da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding atua para compensar o aumento na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de saída. c. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de saída e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de uns (1s) nas "bordas" da matriz de saída. d. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de entrada e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de zeros nas "bordas" da matriz de entrada. e. A operação de convolução causa uma redução da dimensionalidade nas matrizes de entrada e a técnica de padding atua para compensar a redução na dimensionalidade por meio da adição de uns (1s) nas "bordas" da matriz de entrada.
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