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Meeresleuchten ist ein typisches Indiz für Algenblüten, also die massenhafte C_S4EWM_2023-German Lernhilfe Produktion von Phytoplankton in besonders nährstoffreichem Wasser, Ueber den Negus selbst will ich hier nur wenige Worte sagen.
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NEW QUESTION: 1
In a suspension, the particles are larger and tend to settle out; in a solution, the particles are microscopic and do not settle out. Pure substances contain only one compound and are not mixtures.
Exhibit:
The contents in the container probably represent which of the following?
A. a suspension
B. a supersaturated solution
C. a saturated solution
D. a pure substance
E. a dilute solution
Answer: A
NEW QUESTION: 2
An architect must optimize the performance of the home page of a client's website.
The client requires that search engines index the home page content.
The home page must NOT be cacheable because it displays a list of recently shared articles.
This list is generated by using an AEM component that performs a real-time look-up to an API from a third-party company.
Which solution should the architect choose?
A. Cache the rest of the home page and deliver the recently shared article list using AJAX
B. Replace the AEM component's server-side logic with a JavaScript widget provided by the third p
C. Cache the home page using the Dispatcher and implement a cron job to remove the cached file every 15 minutes
D. Replace the real-time API access with a scheduled job inside AEM that runs every 15 minutes to update the data and trigger a dispatcher cache flush
Answer: B
NEW QUESTION: 3
Sie verwalten einen Microsoft SQL Server-Datenbankserver. Eine der Datenbanken auf dem Server unterstützt eine hochaktive OLTP-Anwendung.
Benutzer melden ungewöhnlich lange Wartezeiten, wenn sie Daten an die Anwendung senden.
Sie müssen ermitteln, welche Abfragen länger als 1 Sekunde dauern, um über einen längeren Zeitraum ausgeführt zu werden.
Was tun?
A. Verwenden Sie den Job Activity Monitor, um alle Prozesse zu überprüfen, die aktiv ausgeführt werden. Überprüfen Sie den Auftragsverlauf, um die Dauer der einzelnen Schritte zu ermitteln.
B. Führen Sie den Befehl DBCC TRACEON 1222 in einem Abfragefenster aus und überprüfen Sie das SQL Server-Ereignisprotokoll.
C. Verwenden Sie sp_configure, um einen Wert für den Schwellenwert für blockierte Prozesse festzulegen. Erstellen Sie eine erweiterte Ereignissitzung.
D. Führen Sie den Befehl sp_who in einem Abfragefenster aus.
E. Verwenden Sie SQL Profiler, um alle Abfragen zu verfolgen, die auf dem Server verarbeitet werden. Filtern Sie Abfragen mit einem Duration-Wert von mehr als 1.000.
Answer: E
Explanation:
Erläuterung
Verwenden Sie SQL Profiler, um alle Abfragen zu verfolgen, die auf dem Server verarbeitet werden. Filtern Sie Abfragen mit einem Duration-Wert von mehr als 1.000.
Falsch:
Nicht B: Der SQL Server-Sperrmonitor ist für die Implementierung der Logik zur Erkennung eines Blockierungsszenarios verantwortlich, wenn der Schwellenwert für den blockierten Prozess größer als 0 ist. Der Sperrmonitor wird jedoch nur alle 5 Sekunden aktiviert, um diesen Zustand zu erkennen (dies ist der Fall) auch auf der Suche nach anderen Bedingungen wie Deadlocks). Wenn Sie den Schwellenwert für blockierte Prozesse auf 1 setzen, wird kein Prozess erkannt, der 1 Sekunde lang blockiert wurde. Die Mindestzeit, in der ein blockierter Prozess erkannt werden kann, beträgt 5 Sekunden.
Not E: Das Traceflag 1222 zeigt Deadlocks an, nicht die Dauer einer Abfrage.
Referenzen: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/tools/sql-server-profiler/sql-server-profiler
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