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NEW QUESTION: 1
Welche beiden Aktionen beeinflussen den Auswahlprozess der EIGRP-Route? (Wähle zwei)
A. Der Router berechnet die gemeldete Entfernung, indem er die Verzögerung auf der austretenden Schnittstelle mit 256 multipliziert.
B. Der Router berechnet die mögliche Entfernung aller Pfade zur Zielroute
C. Der Router muss die angegebene Entfernung als Metrik für eine bestimmte Route verwenden
D. Die angekündigte Entfernung wird von einem nachgeschalteten Nachbarn berechnet, um den lokalen Router über die Bandbreite auf der Verbindung zu informieren
E. Der Router berechnet den besten Sicherungspfad zur Zielroute und weist ihn als möglichen Nachfolger zu.
Answer: B,E
Explanation:
Explanation
The reported distance (or advertised distance) is the cost from the neighbor to the destination. It is calculated from the router advertising the route to the network. For example in the topology below, suppose router A & B are exchanging their routing tables for the first time. Router B says "Hey, the best metric (cost) from me to IOWA is 50 and the metric from you to IOWA is 90" and advertises it to router A.
Router A considers the first metric (50) as the Advertised distance. The second metric (90), which is from NEVADA to IOWA (through IDAHO), is called the Feasible distance.
The reported distance is calculated in the same way of calculating the metric. By default (K1 = 1, K2 = 0, K3
= 1, K4 = 0, K5 = 0), the metric is calculated as follows:
NEW QUESTION: 2
You are evaluating a Python NumPy array that contains six data points defined as follows:
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
You must generate the following output by using the k-fold algorithm implantation in the Python Scikit-learn machine learning library:
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
You need to implement a cross-validation to generate the output.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate code segment in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: k-fold
Box 2: 3
K-Folds cross-validator provides train/test indices to split data in train/test sets. Split dataset into k consecutive folds (without shuffling by default).
The parameter n_splits ( int, default=3) is the number of folds. Must be at least 2.
Box 3: data
Example: Example:
>>>
>>> from sklearn.model_selection import KFold
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
>>> y = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> kf = KFold(n_splits=2)
>>> kf.get_n_splits(X)
2
>>> print(kf)
KFold(n_splits=2, random_state=None, shuffle=False)
>>> for train_index, test_index in kf.split(X):
print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]
References:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html
NEW QUESTION: 3
An analyst applies changes to a Modeler stream through the Modeler client and stores the stream to the repository. Still, the users opening the saved stream do not find the changes. What would be the likely cause?
A. The repository was not re-indexed after the stream update.
B. The users have no permission to the stream.
C. The analyst forgot to save the changes.
D. The analyst forgot to move the production label to the latest version when storing the stream.
Answer: D