Considere o seguinte trecho de código em Python:

from urllib.request import urlopen

resp = urlopen('http://www.google.com')
for field in resp.getheaders():
print(field)


I. O trecho usa a API em Python URLLIB para fazer a requisição de uma página contida na URL especificada na função urlopen.

II. A função urlopen irá retornar um objeto da classe http.client.HTTPResponse.

III. O loop irá percorrer todos os campos de cabeçalho retornados pela requisição.

IV A URL especificada precisa estar online para que o código funcione como esperado.



Estão corretas:
a.

Apenas III
b.

Todas estão corretas.
c.

I e II
d.

II, III e IV
e.

I, II, IV
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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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