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Nein, Dad, du brauchst deswegen nicht alles umzuschmei¬ ßen.

NEW QUESTION: 1
Which two header fields does a SIP Agent Server use to indicate that the message needs Provisional Response Acknowledgment? (Choose two.)
A. Require: 100rel
B. Allow: 100rel
C. RAck: [Numeric value that uniquely identifies the response message]
D. Allow-Events: 100rel
E. RSeq: [Numeric value that uniquely identifies the response message]
F. CSeq: [Numeric value that uniquely identifies the response message]
Answer: A,C

NEW QUESTION: 2
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You have an app workspace that contains a report. The report contains sensitive data.
You need to ensure that you can embed the report into a custom application that will be accessed by external users. The external users will NOT have a Microsoft Azure Active Directory user account or Power BI licenses.
Solution: Purchase Power BI Premium P1, and then configure the app workspace to run in a dedicated capacity.
Does this meet the goal?
A. Yes
B. No
Answer: A
Explanation:
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References:
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/developer/embed-sample-for-customers

NEW QUESTION: 3
Azure Machine Learning Serviceを使用して、ニューラルネットワーク分類モデルのハイパーパラメーター探索を自動化しています。
次の要件に従ってランダムサンプリングを使用してハイパーパラメーターを自動的に調整するには、ハイパーパラメーター空間を定義する必要があります。
*学習率は、平均値が10、標準偏差が3の正規分布から選択する必要があります。
*バッチサイズは16、32、64でなければなりません。
*維持確率は、0.05から0.1の範囲の均一な分布から選択された値でなければなりません。
Azure Machine Learning ServiceのPython APIのparam_samplingメソッドを使用する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させる必要がありますか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注:それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
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In random sampling, hyperparameter values are randomly selected from the defined search space. Random sampling allows the search space to include both discrete and continuous hyperparameters.
Example:
from azureml.train.hyperdrive import RandomParameterSampling
param_sampling = RandomParameterSampling( {
"learning_rate": normal(10, 3),
"keep_probability": uniform(0.05, 0.1),
"batch_size": choice(16, 32, 64)
}
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters

NEW QUESTION: 4
You want to estimate the potential index compression savings for existing indexes on a table What do you use to obtain this information?
A. ADMIN_ESTIMATE_COMPRESS_INFO table function
B. INSPECT
C. ADMIN_GET_INDEX_COMPRESS_INFO table function
D. RUNSTATS
Answer: C