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Em um sistema operacional, existem diversas situações que poderiam acarretar o deadlock. Algumas estratégias podem ser utilizadas no seu tratamento, a exemplo daquela conhecida como “Algoritmo do Avestruz”, que

A ignora a sua existência.
B detecta o deadlock e recupera o sistema.
C detecta a possibilidade de sua ocorrência e evita que ele ocorra.
D elimina os processos causadores do deadlock, sem afetar os demais.
E reinicia o sistema se o travamento ultrapassar um tempo predefinido.

Em uma sala estão 100 pessoas. Essas pessoas sairão da sala em etapas. O número de pessoas que sairão em cada etapa, e nessa ordem, serão: 1, 2, 3, 4, e assim sucessivamente. Pela primeira vez, após uma determinada etapa, restarão na sala menos do que 50 pessoas. Nessa situação, o número de pessoas que ainda estão na sala é igual a

A 48
B 47
C 45
D 44
E 41

Por quê? “Correlação não é causa” é um mantra que todos aqueles que já entraram numa aula de estatística ou de metodologia científica ouviram. E de fato não é. O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs. O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar. Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses. Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado) 1 contrafactual: simulação (sentido aproximado) 2 big data: grande banco de dados De acordo com as informações do texto, Pearl e Mackenzie

A defendem que o objetivo de seu trabalho é atestar que as correlações ocultam relações de causalidade.
B desconfiam da acuidade das informações obtidas por pesquisadores que fazem uso da estatística.
C duvidam da credibilidade de pesquisadores que trabalham em busca de validar ou descartar hipóteses.
D julgam imprescindível a formulação de hipóteses no processo de compreensão do objeto de estudo.
E são reticentes quanto a pesquisadores entusiastas do uso de algoritmos para confirmar suas hipóteses.

Um administrador da rede de computadores de uma empresa foi notificado da ocorrência de um ataque de segurança realizado por meio da Internet e identificou como sendo do tipo spoofing, pois

A o administrador identificou, por meio do log, uma sobrecarga de tráfego na rede de pacotes SYN.
B o conteúdo da página com as informações da empresa foi modificado indevidamente.
C o servidor de páginas da empresa ficou inoperante devido ao excesso de requisições de acesso.
D um usuário recebeu um e-mail enviado em nome de um Banco com solicitação de informações da sua conta bancária.
E um usuário queixou-se de que o seu navegador web fica abrindo janelas com propaganda de forma automática.
Texto associado
Por quê? “Correlação não é causa” é um mantra que todos aqueles que já entraram numa aula de estatística ou de metodologia científica ouviram. E de fato não é. O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs. O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar. Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses. Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado) 1 contrafactual: simulação (sentido aproximado) 2 big data: grande banco de dados De acordo com as informações do texto, Pearl e Mackenzie

No contexto do primeiro parágrafo, a passagem – O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs. – serve ao propósito de

A enumerar o que foi dito anteriormente.
B resumir o que foi dito anteriormente.
C refutar o que foi dito anteriormente.
D ressalvar o que foi dito anteriormente.
E ilustrar o que foi dito anteriormente.

Considerando alguns dos requisitos da segurança da informação contidos na Norma NBR ISO/IEC 27001 (Tecnologia da Informação – Técnicas de segurança – Sistemas de gestão da segurança da informação – Requisitos), é correto afirmar:

A o monitoramento, a medição, a análise e a avaliação da segurança da informação estão descritos no quesito da liderança.
B a atribuição de autoridades e responsabilidades está descrita nos requisitos de operação da segurança da informação.
C a determinação dos recursos necessários para o estabelecimento da segurança da informação está descrita no quesito da avaliação do desempenho.
D a avaliação de riscos de segurança da informação está descrita no quesito da avaliação de desempenho.
E as ações para contemplar os riscos e as oportunidades estão descritas no quesito do planejamento da segurança da informação.
Texto associado
Por quê? “Correlação não é causa” é um mantra que todos aqueles que já entraram numa aula de estatística ou de metodologia científica ouviram. E de fato não é. O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs. O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar. Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses. Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado) 1 contrafactual: simulação (sentido aproximado) 2 big data: grande banco de dados

Segundo a norma-padrão de emprego e colocação de pronomes, o trecho do texto está reescrito corretamente na alternativa:

A ... investigar melhor a causalidade... (2° parágrafo) / investigar-lhe melhor
B ... julgou não ter meios... (3° parágrafo) / julgou não lhes ter
C ... que curou a doença Y?... (4° parágrafo) / que lhe curou?
D ... entender as questões estudadas... (5° parágrafo) / entender-las
E ... que ele esteja aumentando as coisas... (6° parágrafo) / que ele as esteja aumentando

A Norma NBR ISO/IEC 27005 (Tecnologia da Informação – Técnicas de segurança – Gestão de riscos da segurança da informação) define, em sua seção de termos e definições, o risco residual como sendo

A a magnitude do risco, considerando as consequências e suas probabilidades.
B o risco remanescente após o tratamento do risco inicialmente observado.
C o processo de compreender a natureza do risco.
D o processo global de identificação, análise e avaliação de riscos.
E o processo de busca, reconhecimento e descrição de riscos.

Para compartilhar dados com outras aplicações e melhorar a experiência do usuário, os desenvolvedores de uma aplicação Java EE optaram por persistir o estado da sessão de seus usuários em banco de dados. Apesar dos resultados positivos, esse procedimento afetou negativamente o desempenho da aplicação. Com o intuito de contornar tal efeito negativo, pode-se

A utilizar a sessão também para o compartilhamento de recursos, como conexões JDBC, incentivando seu reuso.
B adotar técnicas de replicação do estado da sessão em memória, alternativamente à persistência em banco de dados.
C aumentar o volume de informações compartilhadas entre as aplicações.
D evitar a utilização de cookies para armazenar informações que devem ser válidas a longo prazo.
E restringir que as aplicações possam trocar informações entre si, fomentando a independência entre elas.

Afonso comprou um imóvel cujo preço à vista era, em reais, igual a n. Pagou um valor igual a 40% de n no ato da compra, e o restante em uma parcela única, três meses após a data da compra, sendo o valor original da parcela acrescido de 5% a título de juros. Nessas condições, o valor total que Afonso pagou pela compra desse imóvel teve, em relação a n, um acréscimo de

A 5%
B 4,5%
C 4%
D 3,5%
E 3%