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Kaum tцnte des letzten Wortes Schall, Da taten sich auf Data-Architect Kostenlos Downloden die Grдber all; Viel Luftgestalten dringen hervor, Umschweben den Spielmann und schrillen im Chor: Liebe!
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NEW QUESTION: 1
Why can the Onguard posture check not be performed during 802.1 x authentication?
A. Onguard uses HTTPS, so an additional service must be created .
B. 802.1x is already secure, so Onguard is not needed
C. Onguard uses RADIUS, so an additional service must be created .
D. Onguard uses TACACS, so an additional service must be created.
E. Health Checks can not be used with 802.1x
Answer: E
NEW QUESTION: 2
与えられたコード断片:
どの3つのコードフラグメントをコードn1に印刷するためにn1行に独立して挿入できますか?
A. String x = "1";
B. Long x = 1;
C. Integer x = new Integer ("1");
D. short x = 1;
E. Byte x = 1;
F. Double x = 1;
Answer: C,D,E
NEW QUESTION: 3
When creating technical positions, the hiring manager must fill out the certification requirements for the position. When creating non-technical positions, such as positions in Sales & Finance, the certification fields are not required and therefore must not be visible. Which tool would you use to meet the requirements?
A. Page Layouts with Record Types
B. Field-level security
C. Record types
D. Page Layouts
Answer: A
NEW QUESTION: 4
特定の期間に発生したタクシーの旅に関する情報を含むデータセットがあります。
タクシーの旅の運賃を予測するには、モデルをトレーニングする必要があります。
機能として何を使用する必要がありますか?
A. 個々のタクシーの旅の旅行ID
B. 個々のタクシーの旅の運賃
C. データセット内のタクシーの旅の数
D. 個々のタクシーの移動距離
Answer: D
Explanation:
Explanation
The label is the column you want to predict. The identified Features are the inputs you give the model to predict the Label.
Example:
The provided data set contains the following columns:
vendor_id: The ID of the taxi vendor is a feature.
rate_code: The rate type of the taxi trip is a feature.
passenger_count: The number of passengers on the trip is a feature.
trip_time_in_secs: The amount of time the trip took. You want to predict the fare of the trip before the trip is completed. At that moment, you don't know how long the trip would take. Thus, the trip time is not a feature and you'll exclude this column from the model.
trip_distance: The distance of the trip is a feature.
payment_type: The payment method (cash or credit card) is a feature.
fare_amount: The total taxi fare paid is the label.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/tutorials/predict-prices