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Ich tat wie verlangt.
NEW QUESTION: 1
ソリューションアーキテクトは、新しいミッションクリティカルなげっぷ処理課金アプリケーションのアーキテクチャを設計する必要があります。アプリケーションは月曜日に実行する必要があります。水曜日と金曜日の午前5時から午前11時まで最も費用対効果の高いAmazon EC2料金設定モデルはどれですか？
A. 専用のAmazon EC2インスタンス
B. Amazon EC2スポットインスタンス
C. スケジュールされたリザーブドインスタンス
D. オンデマンドAmazon EC2インスタンス
Answer: B
NEW QUESTION: 2
An LTM Specialist is troubleshooting an issue with a new virtual server. When connecting through the virtual server, clients receive the message "Unable to connect" in the browser, although connections directly to the pool member show the application is functioning correctly. The LTM device configuration is:
ltm virtual /Common/vs_https {
destination /Common/10.10.1.110:443
ip-protocol udp
mask 255.255.255.255
pool /Common/pool_https
profiles {
/Common/udp { }
}
translate-address enabled
translate-port enabled
vlans-disabled
}
ltm pool /Common/pool_https {
members {
/Common/172.16.20.1:443 {
address 172.16.20.1
}
}
}
What issue is the LTM Specialist experiencing?
A. The virtual server is configured for the incorrect protocol.
B. The virtual server is disabled on all VLANs.
C. The pool member is marked down administratively.
D. The pool member is marked down by a monitor.
Answer: A
NEW QUESTION: 3
You collect data from a nearby weather station. You have a pandas dataframe named weather_df that includes the following data:
The data is collected every 12 hours: noon and midnight.
You plan to use automated machine learning to create a time-series model that predicts temperature over the next seven days. For the initial round of training, you want to train a maximum of 50 different models.
You must use the Azure Machine Learning SDK to run an automated machine learning experiment to train these models.
You need to configure the automated machine learning run.
How should you complete the AutoMLConfig definition? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: forcasting
Task: The type of task to run. Values can be 'classification', 'regression', or 'forecasting' depending on the type of automated ML problem to solve.
Box 2: temperature
The training data to be used within the experiment. It should contain both training features and a label column (optionally a sample weights column).
Box 3: observation_time
time_column_name: The name of the time column. This parameter is required when forecasting to specify the datetime column in the input data used for building the time series and inferring its frequency. This setting is being deprecated. Please use forecasting_parameters instead.
Box 4: 7
"predicts temperature over the next seven days"
max_horizon: The desired maximum forecast horizon in units of time-series frequency. The default value is 1.
Units are based on the time interval of your training data, e.g., monthly, weekly that the forecaster should predict out. When task type is forecasting, this parameter is required.
Box 5: 50
"For the initial round of training, you want to train a maximum of 50 different models." Iterations: The total number of different algorithm and parameter combinations to test during an automated ML experiment.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-automl-client/azureml.train.automl.automlconfig.automlconfig
NEW QUESTION: 4
会社には、Azure Directory（Contoso.comという名前のAzure AD0テナント）を使用するMicrosoft 365サブスクリプションがあります。このテナントには、次の表に示すユーザーが含まれています。
以下の構成を持つLabel1という名前の関係ラベルを作成します。
コンテンツを5年間保持します。
5年以上経過したすべてのコンテンツを自動的に削除します。
Policy1という名前のポリシーを使用して、Label1 bの自動ラベル付けをオンにします。 Policy1には次の構成があります。
*コンテンツを5年間保持します
* 5年以上経過したすべてのコンテンツを自動的に削除します
Policy1という名前のポリシーを使用して、ラベル1の自動ラベル付けをオンにします。ポリシーには次の構成があります。
*合併という単語を含むコンテンツに適用されます
* OneDriveアカウントとSharePointサイトの場所を指定します
次のコマンドを実行します
Set RetentionConpliancePolicy Policy1 RestrictiveRelention $true Force
Answer:
Explanation: