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Was wollen Sie denn von ihm?
NEW QUESTION: 1
評価のレベルを正しいコモンクライテリア(CC)の保証レベルに一致させます。
左側の各評価レベルを右側の対応するCC保証レベルにドラッグします
Answer:
Explanation:
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NEW QUESTION: 2
Examine the error:
GSM-45054: GSM error or NET-40006: unable to start GSH
What is the cause of this error, and what troubleshooting steps should you perform?
A. The GDS pool database's local listener may be down. Make sure that it is running.
B. The global service may be down. Verify that the pool databases are up and the service is started.
C. The global service may be disabled. Make sure that the pool databases are up and the service is enabled and started.
D. The GDS pool database may be down. Make sure that the GDS pool databases are up and the service is enabled and started.
E. The GDS catalog database of its listener may be down. Verify that the GDS catalog database and its local listener are running.
Answer: E
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
https://docs.oracle.com/database/121/GSMUG/trouble.htm#GSMUG706
NEW QUESTION: 3
Your company has an on-premises Windows HPC cluster. The cluster runs an intrinsically parallel, compute-intensive workload that performs financial risk modelling.
You plan to migrate the workload to Azure Batch.
You need to design a solution that will support the workload. The solution must meet the following requirements:
* Support the large-scale parallel execution of Azure Batch jobs.
* Minimize cost.
What should you include in the solution?
A. low-priority virtual machines
B. burstable virtual machines
C. Azure virtual machine sizes that support the Message Passing Interface (MPI) API
D. Basic A-series virtual machines
Answer: A
Explanation:
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References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/batch/batch-technical-overview
NEW QUESTION: 4
群衆感情モデルの評価戦略を定義する必要があります。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか?回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
Answer:
Explanation:
Explanation:
Step 1: Define a cross-entropy function activation
When using a neural network to perform classification and prediction, it is usually better to use cross-entropy error than classification error, and somewhat better to use cross-entropy error than mean squared error to evaluate the quality of the neural network.
Step 2: Add cost functions for each target state.
Step 3: Evaluated the distance error metric.
References:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/04/fundamentals-deep-learning-regularization-techniques/