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NEW QUESTION: 1
In DynamoDB, "The data is eventually consistent" means that ____________.
A. a read request immediately after a write operation might cause data loss.
B. a read request immediately after a write operation might not show the latest change.
C. a read request immediately after a write operation shows the latest change.
D. a write request immediately after a read operation might cause data loss.
Answer: B
Explanation:
In DynamoDB, it takes time for the update to propagate to all copies. The data is eventually consistent, meaning that a read request immediately after a write operation might not show the latest change.
http://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/APISummary.html
NEW QUESTION: 2
Which data can you maintain in the data category General data for the vendor master record?
Please choose the correct answer.
Response:
A. - Address data
-Communication data
-Contact person
B. - Address data
-Partner functions
-
Withholding tax
C. - Address data
-Contact person
-
Correspondence
D. - Address data
-Purchasing data
-
Account information
Answer: A
NEW QUESTION: 3
If a fault cannot be rectified in a short time on a complex network but the customer needs to restore network availability immediately, which of the following actions is recommended?
A. Set up an alternative network environment
B. Tell the customer that this is impossible
C. Communicate with the customer on skipping the faulty node and set up an alternative network environment
D. Attempt rectify the fault if the fault cannot be rectified after a period of time communicate with the customer
Answer: C
NEW QUESTION: 4
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learningを使用して、分類モデルをトレーニングする実験を実行しています。
Hyperdriveを使用して、モデルのAUCメトリックを最適化するパラメーターを見つけたいと考えています。次のコードを実行して、実験用にHyperDriveConfigを構成します。
この構成を使用して、ランダムフォレストモデルをトレーニングし、検証データでテストするスクリプトを実行することを計画しています。検証データのラベル値はy_test変数という名前の変数に格納され、モデルから予測された確率はy_predictedという名前の変数に格納されます。
HyperdriveがAUCメトリックのハイパーパラメータを最適化できるようにするには、スクリプトにログを追加する必要があります。
解決策：次のコードを実行します。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: A
Explanation:
Explanation
Use a solution with logging.info(message) instead.
Note: Python printing/logging example:
logging.info(message)
Destination: Driver logs, Azure Machine Learning designer
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-debug-pipelines