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Die Zeit ging schnell herum, Endlich gelangten sie auch an das AZ-900-KR Echte Fragen Schloss des Königs, welcher sie eben kommen sah, und über ihre Schönheit, Pracht und jugendliche Gestalt ganz erstaunt war.
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Sie stieg auf die Rutschbahn und sah sich im Stehen um, Wir lachen beide, lachen AZ-900-KR Echte Fragen so heftig, dass ich kaum mehr Luft bekomme, und schließlich lache ich so sehr, dass ich mir in die Hose mache, und da lacht er nur noch schallender.
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NEW QUESTION: 1
A company wants to host a publicly available server that performs the following functions:
* Evaluates MX record lookup
* Can perform authenticated requests for A and AAA records Uses RRSIG
* Which of the following should the company use to fulfill the above requirements?
Which of the following should the company use to fulfill the above requirements?
A. nslookup
B. DNSSEC
C. SFTP
D. dig
Answer: B
Explanation:
Explanation
DNS Security Extensions (DNSSEC) provides, among other things, cryptographic authenticity of responses using Resource Record Signatures (RRSIG) and authenticated denial of existence using Next-Secure (NSEC) and Hashed-NSEC records (NSEC3).
NEW QUESTION: 2
Which three types of web resources or protocols are enabled by default on the Cisco ASA
Clientless SSL VPN portal? (Choose three.)
A. VNC
B. RDP
C. CIFS
D. ICA (Citrix)
E. HTTP
F. HTTPS
Answer: C,E,F
NEW QUESTION: 3
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