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Ich dachte nur daran, Edward wiederzusehen, und betete, C1000-188 Online Prüfungen dass er das Schlimmste an dieser Sache, worin sie auch genau bestehen mochte, bis dahin überwunden hätte.

NEW QUESTION: 1
Select available Social Posting Connectors
A. Tumblr
B. Instagram
C. Linkedln
D. WhatsApp
E. Facebook
F. Zone
G. Twitter
Answer: C,E,G

NEW QUESTION: 2
A small business owner is setting up their wireless network in their office, which is in a building shared with several
other businesses. The owner does not want to disable the SSID broadcastng due to visitng customers needing to use
the network, but does not want other businesses to notce the network, let alone access it. Which of the following
would BEST accomplish this?
A. Enable MAC filtering and restrict access to other company's devices.
B. Change the SSID to reflect the business name instead of a public access point.
C. Configure the access point encrypton from unsecured access to WEP.
D. Adjust the radio power so that coverage is restricted to the business.
Answer: D

NEW QUESTION: 3
Your Azure Machine Learning workspace has a dataset named . A sample of the data in the dataset follows.

You want to use automated machine learning to find the best regression model for predicting the price column.
You need to configure an automated machine learning experiment using the Azure Machine Learning SDK.
How should you complete the code? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: training_data
The training data to be used within the experiment. It should contain both training features and a label column (optionally a sample weights column). If training_data is specified, then the label_column_name parameter must also be specified.
Box 2: validation_data
Provide validation data: In this case, you can either start with a single data file and split it into training and validation sets or you can provide a separate data file for the validation set. Either way, the validation_data parameter in your AutoMLConfig object assigns which data to use as your validation set.
Example, the following code example explicitly defines which portion of the provided data in dataset to use for training and validation.
dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files(data)
training_data, validation_data = dataset.random_split(percentage=0.8, seed=1) automl_config = AutoMLConfig(compute_target = aml_remote_compute, task = 'classification', primary_metric = 'AUC_weighted', training_data = training_data, validation_data = validation_data, label_column_name = 'Class' ) Box 3: label_column_name label_column_name:
The name of the label column. If the input data is from a pandas.DataFrame which doesn't have column names, column indices can be used instead, expressed as integers.
This parameter is applicable to training_data and validation_data parameters.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-automl-client/azureml.train.automl.automlconfig.auto

NEW QUESTION: 4
AWSでの資産管理は、物理データセンターでの資産管理よりもどのように簡単ですか？
A. Amazon EC2は自動的にアセットレポートを生成し、お客様が指定したAmazonS3バケットに配置します。
B. AWSは、ユーザーが維持できる構成管理データベースを提供します。
C. AWSは、お客様に代わってインフラストラクチャ検出スキャンを実行します。
D. ユーザーは数回のAPI呼び出しでアセットメタデータを確実に収集できます。
Answer: C
Explanation:
AWS assets are centrally managed through an inventory management system that stores and tracks owner, location, status, maintenance, and descriptive information for AWS-owned assets. Following procurement, assets are scanned and tracked, and assets undergoing maintenance are checked and monitored for ownership, status, and resolution.

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