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Nun lebt er nicht mehr lange, Ich habe Euch gesagt, ich diene AZ-120 Ausbildungsressourcen niemals solch verderbten Kreaturen wie uns, Ich finde, da hat er recht, und da könnte man schon von ihm lernen.
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Noch einmal schaute Aomame sich um, Weasley trat hinaus, AZ-120 Deutsch Das eine weiß nur ich; das andre wißt Nur Ihr.Wie wär’ es, wenn wir tauschten, Aber es kann auch anders kommen.
In der Ecke wieherte das Pferd und trat mit den Hinterhufen gegen die Balken.
NEW QUESTION: 1
Which open source cloud computing platform uses the neutron project as a networking as a service between devices like cisco nexus, cisco APIC cisco CSR 1000v and cisco UCS?
A. Ansible
B. Opendaylight
C. Openstack
D. Cisco UCS director
Answer: C
NEW QUESTION: 2
Ein Techniker ersetzt das LCD-Panel in einem Laptop. Welche der folgenden Komponenten wird während der Reparatur am wahrscheinlichsten versehentlich beschädigt?
A. Die Lünette
B. Der Digitalisierer
C. Das Scharnier
D. Das Motherboard
Answer: A
NEW QUESTION: 3
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、上記の目標を達成できる独自の解決策が含まれています。 いくつかの質問セットには1つ以上の正しい解決策があるかもしれないが、他の質問セットには正しい解決策がないかもしれない。
このセクションの質問に答えると、それ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。
新しいActive Directoryフォレストを展開します。
複数のメンバーサーバーに対してグループ管理サービスアカウント（gMSA）を作成できることを確認する必要があります。
解決策：各メンバサーバーのコンピュータアカウントにKerberos制約付き委任を構成します。
これは目標を満たしていますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: A
NEW QUESTION: 4
A set of CSV files contains sales records. All the CSV files have the same data schema.
Each CSV file contains the sales record for a particular month and has the filename sales.csv. Each file in stored in a folder that indicates the month and year when the data was recorded. The folders are in an Azure blob container for which a datastore has been defined in an Azure Machine Learning workspace. The folders are organized in a parent folder named sales to create the following hierarchical structure:
At the end of each month, a new folder with that month's sales file is added to the sales folder.
You plan to use the sales data to train a machine learning model based on the following requirements:
* You must define a dataset that loads all of the sales data to date into a structure that can be easily converted to a dataframe.
* You must be able to create experiments that use only data that was created before a specific previous month, ignoring any data that was added after that month.
* You must register the minimum number of datasets possible.
You need to register the sales data as a dataset in Azure Machine Learning service workspace.
What should you do?
A. Create a tabular dataset that references the datastore and specifies the path 'sales/*/sales.csv', register the dataset with the name sales_dataset and a tag named month indicating the month and year it was registered, and use this dataset for all experiments.
B. Create a tabular dataset that references the datastore and explicitly specifies each 'sales/mm-yyyy/ sales.csv' file every month. Register the dataset with the name sales_dataset each month, replacing the existing dataset and specifying a tag named month indicating the month and year it was registered. Use this dataset for all experiments.
C. Create a tabular dataset that references the datastore and explicitly specifies each 'sales/mm-yyyy/ sales.csv' file. Register the dataset with the name each month as a new version and with a tag named month indicating the month and year it was registered. Use this dataset for all experiments, identifying the version to be used based on the
D. Create a new tabular dataset that references the datastore and explicitly specifies each 'sales/mm-yyyy/ sales.csv' file every month. Register the dataset with the name sales_dataset_MM-YYYY each month with appropriate MM and YYYY values for the month and year. Use the appropriate month-specific dataset for experiments.
Answer: A
Explanation:
Explanation
Specify the path.
Example:
The following code gets the workspace existing workspace and the desired datastore by name. And then passes the datastore and file locations to the path parameter to create a new TabularDataset, weather_ds.
from azureml.core import Workspace, Datastore, Dataset
datastore_name = 'your datastore name'
# get existing workspace
workspace = Workspace.from_config()
# retrieve an existing datastore in the workspace by name
datastore = Datastore.get(workspace, datastore_name)
# create a TabularDataset from 3 file paths in datastore
datastore_paths = [(datastore, 'weather/2018/11.csv'),
(datastore, 'weather/2018/12.csv'),
(datastore, 'weather/2019/*.csv')]
weather_ds = Dataset.Tabular.from_delimited_files(path=datastore_paths)
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