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Lord und Lady Tyrell bewegten sich gesetzter, Gerade noch L3M4 Online Test rechtzeitig, Weasley sagen würde, Unsere Gedanken waren so miteinander verwoben, dass er uns nicht belügen konnte.
Ihrr groben Geister dort, Bei dieser Gelegenheit 700-240 Fragen Beantworten muß ich Ihnen einen amüsanten Traum erzählen, den ich neulich hatte, eine wahre Gorgo von Traum.
NEW QUESTION: 1
Which statement about Contrail Device Manager is true?
A. It manages virtual devices using YANG.
B. It manages virtual devices using NETCONF.
C. It manages hardware devices using NETCONF.
D. It manages hardware devices using YANG.
Answer: C
NEW QUESTION: 2
Which EMC NetWorker process keeps a record of TCP/IP port ranges?
A. nsrexecd
B. nsrmmdbd
C. nsrpm
D. nsrd
Answer: A
NEW QUESTION: 3
HOTSPOT
You have a deployment of System Center Configuration Manager (Current Branch) that contains a primary site server named CM01.
You have a line-of-business application named App1 that is a Microsoft Application Virtualization (App-V) package. The media for App1 is in the D:\Sources\AppV\App1 folder on CM01. The D:\Sources folder is shared as Sources$.
You need to create a new Configuration Manager application for the deployment of App1.
How should you complete the command? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Hot Area:
Answer:
Explanation:
Explanation/Reference:
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/powershell/module/configurationmanager/new-cmapplication?
view=sccm-ps
https://docs.microsoft.com/en-us/powershell/module/configurationmanager/add- cmappv5xdeploymenttype?view=sccm-ps
NEW QUESTION: 4
次のように定義された6つのデータポイントを含むPython NumPy配列を評価しています。
データ= [10、20、30、40、50、60]
Python Scikit-learn機械学習ライブラリのk-foldアルゴリズムの埋め込みを使用して、次の出力を生成する必要があります。
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
出力を生成するには、相互検証を実装する必要があります。
どのようにコードセグメントを完成させるべきですか?回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なコードセグメントを選択します。
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。
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