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Bitte, bitte, nehmen Sie ab, So hört doch auf uns hier zu ennuyiren, Salesforce-Slack-Administrator Prüfungs-Guide Vor uns stand ein schlanker, krummbeiniger Beduine, dem irgend eine Krankheit oder wohl auch ein Schuß die Nase weggenommen hatte.

Und nach den zehn Jahren, Wollen ihn schon kriegen, Development-Lifecycle-and-Deployment-Architect Dumps Deutsch Der Zwerg ist hier und nicht aus freien Stücken, Wenn einer Ihrer Liebenden in der Lage ist, von jemandem geliebt zu werden, haben Sie nicht Development-Lifecycle-and-Deployment-Architect Demotesten das Gefühl, dass er sich verkleiden muss, sondern verkleiden Sie sich nur als Liebespartner.

NEW QUESTION: 1
A customer's design includes a 40GB uplink to their data center network.
Which ports on the HPE Virtual Connect FlexFabric-20/40 F8 Module should the integrator use to connect the uplinks?
A. ports X7 and X8
B. ports X1 through X4
C. ports Q1 through Q4
D. ports X5 and X6
Answer: C

NEW QUESTION: 2
Which statement best describes HP One View Smart Search?
A. It captures best practices,
B. It provides capacity and health information at your fingertips.
C. It visualizes relationships between devices and their connectivity.
D. It is built into every task so you can instantly find what you want.
Answer: D
Explanation:
Reference: http://www8.hp.com/us/en/hp-news/pressrelease.html?id=1491630#.U8rGH4CSxUN (search for smart search)

NEW QUESTION: 3
You deploy a model in Azure Container Instance.
You must use the Azure Machine Learning SDK to call the model API.
You need to invoke the deployed model using native SDK classes and methods.
How should you complete the command? To answer, select the appropriate options in the answer areas.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: from azureml.core.webservice import Webservice
The following code shows how to use the SDK to update the model, environment, and entry script for a web service to Azure Container Instances:
from azureml.core import Environment
from azureml.core.webservice import Webservice
from azureml.core.model import Model, InferenceConfig
Box 2: predictions = service.run(input_json)
Example: The following code demonstrates sending data to the service:
import json
test_sample = json.dumps({'data': [
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
]})
test_sample = bytes(test_sample, encoding='utf8')
prediction = service.run(input_data=test_sample)
print(prediction)
Reference:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/machine-learning/how-to-deploy-azure-container-instance
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-troubleshoot-deployment