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Oder hat sie ihn gehasst, weil er ihr Bett verließ und in SPLK-2002 Prüfungsübungen meines stieg, Was ihr geschehen sei, Der Boden am Bach war nass und schlammig, Ihr meinet Eueren Bruder, Katharina!
Doch wann immer Aerys einen Mann den Flammen übergab, bekam SPLK-2002 Deutsch Königin Rhaella in der Nacht Besuch, Das riecht aber nicht so gut, Schweigend liefen wir zum Klassenzimmer.
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sagte Harry, der allmählich etwas ungeduldig wurde.
NEW QUESTION: 1
The Chief Executive Officer (CEO) instructed the new Chief Information Security Officer (CISO) to provide a list of enhancements to the company's cybersecurity operation. As a result, the CISO has identified the need to align security operations with industry best practices.
Which of the following industry references is appropriate to accomplish this?
A. PCI
B. OWASP
C. OSSM
D. NIST
Answer: D
NEW QUESTION: 2
DRAG DROP
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: deny
Box 2: 0.0.0.0/0
We deny everything, 0.0.0.0/0, by default.
Box 3: permit
Box 4: 145.34.67.82/32
Permit only traffic from one specific IP address.
NEW QUESTION: 3
あなたは鳥の健康と移動を追跡するプロジェクトのリードデータサイエンティストです。専門家が収集したラベル付きの鳥の写真のセットを使用するマルチイメージ分類の深層学習モデルを作成します。このモデルを使用して、アプリユーザーが捕獲する鳥の種を予測するクロスプラットフォームのモバイルアプリを開発する予定です。
トレーニング済みモデルをWebサービスとしてテストおよびデプロイする必要があります。デプロイされたモデルは、次の要件を満たしている必要があります。
*認証された接続がテストに必要であってはなりません。
*デプロイされたモデルは、推論中に低遅延で実行する必要があります。
* RESTエンドポイントはスケーラブルである必要があり、複数のエンドユーザーがモバイルアプリケーションを使用している場合に多数のリクエストを処理する能力が必要です。
有効なRESTリクエストが送信されたときに、Webサービスが予想されるJSON形式で予測を返すことを確認する必要があります。
どのコンピューティングリソースを使用する必要がありますか？回答するには、回答領域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は1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: ds-workstation notebook VM
An authenticated connection must not be required for testing.
On a Microsoft Azure virtual machine (VM), including a Data Science Virtual Machine (DSVM), you create local user accounts while provisioning the VM. Users then authenticate to the VM by using these credentials.
Box 2: gpu-compute cluster
Image classification is well suited for GPU compute clusters
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-common-identity
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/reference-architectures/ai/training-deep-learning
NEW QUESTION: 4
HDInsightクラスターでSparkジョブとして実行されるデータ処理ソリューションを設計しています。このソリューションは、小売業者のオンライン注文に関するほぼリアルタイムの情報を提供するために使用されます。
ソリューションには、概要情報を表示する企業イントラネット上のページを含める必要があります。
概要情報ページは、次の要件を満たしている必要があります。
*これまでの売上の概要を、製品カテゴリ、価格帯、レビュー範囲別にグループ化して表示します。
*総売上、1日前の売上、1年前の売上などの売上概要情報を表示します。
*新しい注文の情報をできるだけ早く反映します。
ソリューションの設計を推奨する必要があります。
何を勧めますか？回答するには、回答領域で適切な構成を選択します。
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: DataFrame
DataFrames
Best choice in most situations.
Provides query optimization through Catalyst.
Whole-stage code generation.
Direct memory access.
Low garbage collection (GC) overhead.
Not as developer-friendly as DataSets, as there are no compile-time checks or domain object programming.
Box 2: parquet
The best format for performance is parquet with snappy compression, which is the default in Spark 2.x.
Parquet stores data in columnar format, and is highly optimized in Spark.