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Ich laufe durch diesen langen, leeren Saal, Ein Freund mit GitHub-Advanced-Security Prüfungsaufgaben Beinbruch, ans Bett gefesselt, bat mich, für ihn am Kiosk einen Lottoschein zu kaufen, Besorgte, mir verordnete Liebe hätte den Freunden sicher verboten, etwas so Gefährliches GitHub-Advanced-Security Testking wie unbeschriebenes Papier mitzubringen und meinem unablässig Silben ausscheidenden Geist zum Gebrauch freizugeben.
NEW QUESTION: 1
Power Bl Desktopを使用して、PowerBlレポートとダッシュボードを構成します。
アカウント情報を表示するキャンバスアプリを作成し、そのアプリをPowerBlレポートに含める必要があります。
どの3つのアクションを実行する必要がありますか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
A. レポートをPowerBlサービスに公開します。
B. Power BlDesktopからCommonDataServiceに接続します。 Accountsテーブルから必須フィールドを選択しました。
C. Power BlDesktopからCommonDataServiceに接続します。
D. Power Appsの[挿入]メニューから、PowerBlを追加します
E. Power Bl Desktopメニューから、Power Appsビジュアルを挿入し、PowerAppsデータに必須フィールドを含めます。
Answer: B,D,E
NEW QUESTION: 2
A financial analyst is expecting an email containing sensitive information from a client. When the email arrives, the analyst receives an error and is unable to open the encrypted message. Which of the following is the MOST likely cause of the issue?
A. The S/MME plug-in is not enabled.
B. The SLL certificate has expired.
C. POP3S is not supported.
D. Secure IMAP was not implemented
Answer: A
NEW QUESTION: 3
Azure Machine Learning Studioで実験を作成します。 10,000行を含むトレーニングデータセットを追加します。最初の9,000行はクラス0（90パーセント）を表します。
残りの1,000行はクラス1（10パーセント）を表します。
トレーニングセットは、2つのクラス間の不均衡です。 5つのデータ行を使用して、クラス1のトレーニング例の数を4,000に増やす必要があります。 Synthetic Minority Oversampling Technique（SMOTE）モジュールを実験に追加します。
モジュールを構成する必要があります。
どの値を使用する必要がありますか？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。
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: 300
You type 300 (%), the module triples the percentage of minority cases (3000) compared to the original dataset (1000).
Box 2: 5
We should use 5 data rows.
Use the Number of nearest neighbors option to determine the size of the feature space that the SMOTE algorithm uses when in building new cases. A nearest neighbor is a row of data (a case) that is very similar to some target case. The distance between any two cases is measured by combining the weighted vectors of all features.
By increasing the number of nearest neighbors, you get features from more cases.
By keeping the number of nearest neighbors low, you use features that are more like those in the original sample.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote