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Das Ganze macht den Eindruck einer wilden Einöde: Bergwände mit fast EX407 Fragen&Antworten ganz nacktem Gestein ohne frischen Graswuchs erheben sich zu beiden Seiten, während die Thalniederung nur hier und da Baumgruppen zeigt.

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Answer: B
Explanation:
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Section: Understand Azure Pricing and Support
References:
https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/cost-management/overview-cost-mgt

NEW QUESTION: 2
HOTSPOT
You are creating a set of load-balanced virtual machines (VMs) that are hosted on Azure.
You run the following Windows PowerShell script. Line numbers are included for reference only.

For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.

Answer:
Explanation:


NEW QUESTION: 3
Which of the following statements about the Wide & Deep Learning model are true? (Select 2 answers.)
A. A good use for the wide and deep model is a small-scale linear regression problem.
B. The wide model is used for memorization, while the deep model is used for generalization.
C. A good use for the wide and deep model is a recommender system.
D. The wide model is used for generalization, while the deep model is used for memorization.
Answer: B,C
Explanation:
Can we teach computers to learn like humans do, by combining the power of memorization and generalization? It's not an easy question to answer, but by jointly training a wide linear model (for memorization) alongside a deep neural network (for generalization), one can combine the strengths of both to bring us one step closer. At Google, we call it Wide & Deep Learning. It's useful for generic large-scale regression and classification problems with sparse inputs (categorical features with a large number of possible feature values), such as recommender systems, search, and ranking problems.
Reference: https://research.googleblog.com/2016/06/wide-deep-learning-better-together-with.html