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Die mit den Glatzen waren Pfaffen dorten; Auch HP2-I69 Online Prüfungen öffneten wohl Papst und Kardinal Dem Geiz als Zwingherrn ihres Herzens Pforten.
NEW QUESTION: 1
Identify situations in which collecting statistics at the service level helps diagnosing performance problems. (Choose all that apply.)
A. in a database that supports an application where the client directly creates a session
B. in a database where you want to statistically measure the workload of jobs
C. in multitier environments where a request from an end client is routed to different database sessions
D. in a database where you want to monitor and diagnose individual sessions
Answer: B,C
NEW QUESTION: 2
AzureStorageアカウントのBLOBコンテナーを参照するtraining_dataという名前のデータストアを作成します。 blobコンテナーには、複数のコンマ区切り値(CSV)ファイルが格納されるという名前のフォルダーが含まれています。
./scriptという名前のローカルフォルダーにtrain.pyという名前のスクリプトがあり、推定器を使用して実験として実行する予定です。スクリプトには、csv_filesフォルダーからデータを読み取るための次のコードが含まれています。
次のスクリプトがあります。
スクリプトがtraining_dataデータストアのcsv_filesフォルダーを参照するdata_refという名前のデータ参照からデータを読み取ることができるように、実験の推定器を構成する必要があります。
Estimatorを構成するためにどのコードを使用する必要がありますか?
A. オプションA
B. オプションB
C. オプションE
D. オプションC
E. オプションD
Answer: B
Explanation:
Explanation
Besides passing the dataset through the inputs parameter in the estimator, you can also pass the dataset through script_params and get the data path (mounting point) in your training script via arguments. This way, you can keep your training script independent of azureml-sdk. In other words, you will be able use the same training script for local debugging and remote training on any cloud platform.
Example:
from azureml.train.sklearn import SKLearn
script_params = {
# mount the dataset on the remote compute and pass the mounted path as an argument to the training script
'--data-folder': mnist_ds.as_named_input('mnist').as_mount(),
'--regularization': 0.5
}
est = SKLearn(source_directory=script_folder,
script_params=script_params,
compute_target=compute_target,
environment_definition=env,
entry_script='train_mnist.py')
# Run the experiment
run = experiment.submit(est)
run.wait_for_completion(show_output=True)
Reference:
https://docs.microsoft.com/es-es/azure/machine-learning/how-to-train-with-datasets
NEW QUESTION: 3
A. Option D
B. Option B
C. Option C
D. Option A
Answer: B
NEW QUESTION: 4
What is NOT included in the minimum required accounting attribute assignments?
A. Second Distribution Identifier
B. First Distribution Identifier
C. Accounting Date
D. Distribution Type
Answer: A