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Zweimal war ich dort, Sie stießen einen merkwürdigen Ton aus, breiteten NSE5_FMG-7.2 Demotesten ihre prächtigen, großen Schwingen aus und flogen aus den kalten Gegenden fort nach wärmeren Ländern, nach offenen Seen.

NEW QUESTION: 1

A. Option A
B. Option B
C. Option D
D. Option C
Answer: D

NEW QUESTION: 2
CSVファイルのセットには、販売レコードが含まれています。すべてのCSVファイルのデータスキーマは同じです。
各CSVファイルには特定の月の売上記録が含まれ、ファイル名はsales.csvです。各ファイルは、データが記録された月と年を示すフォルダに保存されます。フォルダーは、Azure Machine Learningワークスペースでデータストアが定義されているAzure blobコンテナーにあります。フォルダーはsalesという名前の親フォルダーに編成され、次の階層構造を作成します。

各月の終わりに、その月の売上ファイルを含む新しいフォルダーがsalesフォルダーに追加されます。
次の要件に基づいて、販売データを使用して機械学習モデルをトレーニングする予定です。
*これまでのすべての販売データをデータフレームに簡単に変換できる構造にロードするデータセットを定義する必要があります。
*前月より前に作成されたデータのみを使用して、その月以降に追加されたデータを無視して実験を作成できる必要があります。
*可能な最小数のデータセットを登録する必要があります。
Azure Machine Learningサービスのワークスペースに販売データをデータセットとして登録する必要があります。
あなたは何をするべきか？
A. データストアを参照し、各 'sales / mm-yyyy / sales.csv'ファイルを毎月明示的に指定する新しい表形式のデータセットを作成します。毎月sales_dataset_MM-YYYYという名前のデータセットを登録し、月と年に適切なMMとYYYYの値を設定します。実験には適切な月固有のデータセットを使用します。
B. データストアを参照し、パス「sales / * / sales.csv」を指定する表形式のデータセットを作成し、sales_datasetという名前のデータセットと、登録された月と年を示すmonthという名前のタグを登録し、これを使用しますすべての実験のデータセット。
C. データストアを参照し、毎月「sales / mm-yyyy / sales.csv」ファイルを明示的に指定する表形式のデータセットを作成します。毎月sales_datasetという名前でデータセットを登録し、既存のデータセットを置き換えて、登録された月と年を示すmonthという名前のタグを指定します。このデータセットをすべての実験に使用します。
D. データストアを参照し、各「sales / mm-yyyy / sales.csv」ファイルを明示的に指定する表形式のデータセットを作成します。毎月sales_datasetという名前のデータセットを新しいバージョンとして登録し、登録された月と年を示すmonthという名前のタグを付けてデータセットを登録します。このデータセットをすべての実験に使用し、必要に応じて月タグに基づいて使用するバージョンを特定します。
Answer: B
Explanation:
Specify the path.
Example:
The following code gets the workspace existing workspace and the desired datastore by name. And then passes the datastore and file locations to the path parameter to create a new TabularDataset, weather_ds.
from azureml.core import Workspace, Datastore, Dataset
datastore_name = 'your datastore name'
# get existing workspace
workspace = Workspace.from_config()
# retrieve an existing datastore in the workspace by name
datastore = Datastore.get(workspace, datastore_name)
# create a TabularDataset from 3 file paths in datastore
datastore_paths = [(datastore, 'weather/2018/11.csv'),
(datastore, 'weather/2018/12.csv'),
(datastore, 'weather/2019/*.csv')]
weather_ds = Dataset.Tabular.from_delimited_files(path=datastore_paths)

NEW QUESTION: 3
An attacker has connected to an unused VoIP phone port to gain unauthorized access to a network. This is an example of which of the following attacks?
A. Spear phishing
B. Bluesnarfing
C. Smurf attack
D. VLAN hopping
Answer: D

NEW QUESTION: 4
Refer to the exhibit. Which three statements are true based on the output of "show service- profile circuit server 1/3". (Choose three.)

A. vnic eth1 is pinned to module 1 interface 6.
B. vnic eth0 is pinned to port channel 1.
C. vnic eth1 is pinned to port channel 6.
D. vnic eth0 is pinned to module 0 interface 1.
E. A LAN pin group is configured on vnic eth0.
F. A LAN pin group is configured on vnic eth1.
Answer: A,B,F