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Sie nahm nun ihre Laute, und sang mit einem Freudegefühl, SPLK-5001 Originale Fragen welches ihrem Gesang noch mehr Reiz gab, Pettigrew ist entkommen, Sophie betrachtete still das Bild vom Abendmahl,Maria Magdalenas langes rotes Haar und ihre ruhigen Augen, SPLK-5001 PDF Testsoftware in denen der Verlust eines geliebten Menschen anklang, ganz ähnlich dem Gefühl, das Sophie jetzt selbst empfand.
NEW QUESTION: 1
Welches Tool oder welche Technik zum Definieren von Aktivitäten wird verwendet, um den Projektumfang und die Projektergebnisse in kleinere, besser verwaltbare Teile zu unterteilen?
A. Projektanalyse
B. Dokumentenanalyse
C. Inspektion
D. Zersetzung
Answer: D
NEW QUESTION: 2
View the Exhibit and examine the structure of ORDERSand ORDER_ITEMStables.
ORDER_IDis the primary key in the ORDERStable. It is also the foreign key in the ORDER_ITEMStable wherein it is created with the ON DELETE CASCADEoption.
Which DELETEstatement would execute successfully?
A. DELETE orders
WHERE order_total < 1000;
B. DELETE
FROM orders
WHERE (SELECT order_id
FROM order_items);
C. DELETE order_id
FROM orders
WHERE order_total < 1000;
D. DELETE orders o, order_items I
WHERE o.order_id = i.order_id;
Answer: B
NEW QUESTION: 3
You need to perform an online table redefinition of an existing SALES table to partition it into two tablespaces TBS1 and TBS2. The SALES table has a materialized view, materialized log, indexes, referential integrity constraint, and triggers with the PRECEDES clause existing on it.
What action is required for dependent objects when you perform online table redefinition?
A. Referential integrity constraints must be manually enabled after the online table redefinition process.
B. The dependent materialized view should have a complete refresh performed after the online table redefinition process.
C. The materialized log should be dropped before the online table redefinition process.
D. Triggers with the PRECEDES clause should be disabled before the online table redefinition process.
Answer: B
Explanation:
When performing the online table redefinition, you will: Copy dependent objects (such as triggers, indexes, materialized view logs, grants, and constraints) and statistics from the table being redefined to the interim table, using one of the following two methods. Method 1 is the preferred method because it is more automatic, but there may be times that you would choose to use method 2. Method 1 also enables you to copy table statistics to the interim table.
Results of the Redefinition Process (link)
The following are the end results of the redefinition process:
Note: If no registration is done or no automatic copying is done, then you must manually rename the dependent objects. The referential constraints involving the interim table now involve the redefined table and are enabled. Any indexes, triggers, materialized view logs, grants, and constraints defined on the original table (prior to redefinition) are transferred to the interim table and are dropped when the user drops the interim table. Any referential constraints involving the original table before the redefinition now involve the interim table and are disabled.
Some PL/SQL objects, views, synonyms, and other table-dependent objects may become invalidated. Only those objects that depend on elements of the table that were changed are invalidated. For example, if a PL/ SQL procedure queries only columns of the redefined table that were unchanged by the redefinition, the procedure remains valid. See "Managing Object Dependencies" for more information about schema object dependencies. Restrictions for Online Redefinition of Tables (link) After redefining a table that has a materialized view log, the subsequent refresh of any dependent materialized view must be a complete refresh.
NEW QUESTION: 4
Note: This question is part of a series of questions that use the same scenario. For your convenience, the scenario is repeated in each question. Each question presents a different goal and answer choices, but the text of the scenario is exactly the same in each question in this series.
Start of repeated scenario
You plan to create a predictive analytics solution for credit risk assessment and fraud prediction in Azure Machine Learning. The Machine Learning workspace for the solution will be shared with other users in your organization. You will add assets to projects and conduct experiments in the workspace.
The experiments will be used for training models that will be published to provide scoring from web services.
The experiment for fraud prediction will use Machine Learning modules and APIs to train the models and will predict probabilities in an Apache Hadoop ecosystem.
End of repeated scenario.
You plan to share the Machine Learning workspace with the other users.
You are evaluating whether to assign the User role or the Owner role to several of the users.
Which three actions can be performed by the users who are assigned the User role? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. Delete users from the workspace.
B. Create, open, modify, and delete web services.
C. Create, open, modify, and delete datasets.
D. Create, open, modify, and delete experiments.
E. Access notebooks.
F. Invite users to the workspace.
Answer: B,C,D
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
Once a Machine Learning workspace is created, you can invite users to your workspace and share access to your workspace and all of its experiments. We support two roles of users:
User - A workspace user can create, open, modify and delete datasets, experiments and web services
in the workspace.
Owner - An owner can invite, remove, and list users with access to the workspace, in addition to what a
user can do. He/she also have access to Notebooks.
References: https://github.com/anthonychu/azure-content/blob/master/articles/machine-learning/machine- learning-create-workspace.md