Você e seu colega desenvolveram a seguinte função que calcula o quadrado de um número:
Eu Meu colega

def quadrado(x):

return x * x

print(quadrado(4))


def quadrado():

valor = x * x

return valor

print(quadrado())


Compare as resoluções e indique qual é a afirmativa correta para a comparação.
a.

A diferença entre os programas é que o programa de seu colega não usa parâmetros na função.
b.

O seu programa tem um erro de identação e não poderá executar. Já o programa de seu colega não tem problemas.
c.

O programa de seu colega tem um erro de identação e não poderá executar.
d.

O seu programa chama a função com o número 4 e depois mostra o resultado no print. A função de seu colega não tem parâmetros, então a função não reconhece a variável x.
e.

A diferença entre os programas é que o programa de seu colega usa a variável valor e o seu não.
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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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