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Em sequência, as palavras que completam corretamente as lacunas do trecho são:
Analise as afirmações apresentadas a seguir, referentes a um CMS (Content Management System) ou Sistema de Gerenciamento de Conteúdo.
I. Um CMS é uma aplicação que permite criar, editar e publicar conteúdo digital sem exigir do usuário conhecimento profundo de programação.
II. WordPress, Drupal e Joomla são exemplos populares de CMS de código aberto.
III. Todo CMS é obrigatoriamente baseado em licenças proprietárias e requer pagamento de royalties.
IV. Os CMS são usados apenas para blogs pessoais e não atendem sites de comércio eletrônico ou portais corporativos modernos.
V. A maioria dos CMS modernos suporta extensões (plugins ou módulos) e temas que possibilitam a personalização avançada de funcionalidades e aparência.
Está correto o que se apresenta em
O MakeCode possui diferentes categorias de blocos, cada qual com as suas funcionalidades específicas. Avalie se as afirmativas abaixo sobre essas funcionalidades são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) Input permite a comunicação sem fio entre dispositivos.
( ) Variables possibilita persistir valores em storage para manter dados após a reinicialização.
( ) Radio é responsável por detectar eventos de botões, movimento ou sensores externos.
( ) Loops permite estabelecer um conjunto de instruções um número definido ou indefinido de vezes.
( ) Pins possibilita ler ou escrever sinais nos GPIOs.
As afirmativas são, respectivamente,
Em sequência, os comandos e as palavras-chave que completam corretamente essas lacunas são:
O programa em linguagem Python a seguir realiza a tokenização de uma pequena frase.
Descrevendo-o de modo superficial, é implementada nele a importação da biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit), que é especializada no tratamento de processamento de linguagem natural.
Para evitar qualquer sobrecarga, é utilizada especificamente a função word_tokenize do submódulo (package) nltk.tokenize da biblioteca nltk.
É definida uma variável do tipo string nomeada como 'texto', que contém a seguinte frase em língua portuguesa: “Tokenização é o processo de dividir textos em unidades menores. Tais unidades são nomeadas como: Tokens”.
A função word_tokenize é utilizada para dividir o conteúdo da variável 'texto' em partes individuais (tokens) as quais são colocadas na lista 'tokens', com o argumento language ='portuguese' especificando que o texto está em língua portuguesa, e assim garantindo que o modelo de tokenizador correto será utilizado.
Ao final, a frase tokenizada é então exibida na tela do usuário.
A quantidade total de tokens exibidos na saída será de