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Oder hast du uns gerade verpetzt, Harry und Ron schauten C_S4CPR_2308 Buch sich in die Augen und ohne ein Wort zu wechseln waren sie sich einig, fragte Wood neugierig.
NEW QUESTION: 1
온라인 게임의 플레이어 점수를 저장하는 앱이 있습니다. 앱은 PlayerScore라는 클래스를 테이블 엔터티로 사용하여 Azure 테이블에 데이터를 저장합니다. 테이블은 100,000 개의 레코드로 채워집니다.
플레이어 점수가 15,000을 초과하는 20 개의 레코드를 검색하기 위해 다음 코드 섹션을 검토 중입니다. (행 번호는 참조 용으로만 포함됩니다.)
다음 코드가 있습니다. 줄 번호는 참조 용으로만 포함됩니다. 고객 정보는 Azure Cosmos 데이터베이스에 저장합니다. 데이터베이스에 다음 데이터가 이미 존재합니다.
다음 코드를 개발하십시오. (행 번호는 참조 용으로만 포함됩니다.)
다음 각 명령문에 대해 명령문이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니오를 선택하십시오.
참고 : 각각의 올바른 선택은 1 포인트의 가치가 있습니다.
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: No
Box 2: Yes
The TableQuery.Take method defines the upper bound for the number of entities the query returns.
Example:
query.Take(10);
Box 3: Yes
Box 4: Yes
References:
https://www.vkinfotek.com/azureqa/how-do-i-query-azure-table-storage-using-tablequery-class.html
NEW QUESTION: 2
The security manager is in the process of writing a business case to replace a legacy secure web gateway so as to meet an availability requirement of 99.9% service availability.
According to the vendor, the newly acquired firewall has been rated with an MTBF of 10,000 hours and has an MTTR of 2 hours. This equates to 1.75 hours per year of downtime. Based on this, which of the following is the MOST accurate statement?
A. The firewall will meet the availability requirement because availability will be 99.98%.
B. The firewall will meet the availability requirement because availability will be 99.993%.
C. The firewall will not meet the availability requirement because availability will be 85%.
D. The firewall will not meet the availability requirement because availability will be 99.2%.
Answer: A
NEW QUESTION: 3
You have maintained planning strategy group 10 (make-to-stock production) in the material master (SAP ECC) of a material. For the coming months, you have planned requirements with requirement type LSF (derived from main strategy 10). Now, you want to change therequirement type from LSF to VSF (in accordance with planning strategy 40, planning with final assembly) for requirements in the existing production plan.
Which of the following scenarios are applicable in this case?(Choose two)
A. You can enter the strategy group 40 in the material master and change the present requirement for the product manually in the production plan.
B. You must change the requirement type for planning strategy 10 to VSF in Customizing. The requirement type for all existing requirements is then changed by the next planning run.
C. You can enter the strategy group 40 in the material master, but the requirement type is not changed automatically for existing requirements.
D. You can change the strategy group from 10 to 40 for the existing production plan in the material master, and the requirement type for all requirements is changed automatically.
Answer: A,C
NEW QUESTION: 4
5つの言語をサポートするボットを作成する予定です。ボットは、3つの異なる国にいるユーザーによって使用されます。ボットは、一般的な顧客の質問に答えます。ボットは、言語理解(LUIS)を使用して、使用するスキルを識別し、顧客の言語を検出します。
計画されたボット用に作成する必要があるAzureリソースの最小数を特定する必要があります。
QnA Maker、LUIS、および言語検出のインスタンスをいくつ作成する必要がありますか?回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注:それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
QnA Maker: 5
If the user plans to support multiple languages, they need to have a new QnA Maker resource for each language.
LUIS: 5
If you need a multi-language LUIS client application such as a chatbot, you have a few options. If LUIS supports all the languages, you develop a LUIS app for each language. Each LUIS app has a unique app ID, and endpoint log. If you need to provide language understanding for a language LUIS does not support, you can use Microsoft Translator API to translate the utterance into a supported language, submit the utterance to the LUIS endpoint, and receive the resulting scores.
Language detection: 1
The Language Detection feature of the Azure Text Analytics REST API evaluates text input for each document and returns language identifiers with a score that indicates the strength of the analysis.
This capability is useful for content stores that collect arbitrary text, where language is unknown. You can parse the results of this analysis to determine which language is used in the input document. The response also returns a score that reflects the confidence of the model. The score value is between 0 and 1.
The Language Detection feature can detect a wide range of languages, variants, dialects, and some regional or cultural languages. The exact list of languages for this feature isn't published.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/overview/language-support
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-language-support
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-language