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Hab’ mich nicht getraut, ihn an den Finger Marketing-Cloud-Account-Engagement-Specialist Prüfungs-Guide zu tun, antwortete Caspar, Du hast mir Gruselgeschichten erzählt.

NEW QUESTION: 1
Which two packet types does an RTP session consist of? (Choose two.)
A. RTP
B. TCP
C. ICMP
D. RTCP
E. ARP
F. BOOTP
Answer: A,D
Explanation:
An RTP session is established for each multimedia stream. A session consists of an IP
address with a pair of ports for RTP and RTCP. For example, audio and video streams use separate RTP sessions, enabling a receiver to deselect a particular stream. The ports which form a session are negotiated using other protocols such as RTSP (using SDP in the setup method) and SIP. According to the specification, an RTP port should be even and the RTCP port is the next higher odd port number.
Reference: http://en.wikipedia.org/wiki/Real-time_Transport_Protocol

NEW QUESTION: 2
You create an experiment in Azure Machine Learning Studio. You add a training dataset that contains 10,000 rows. The first 9,000 rows represent class 0 (90 percent).
The remaining 1,000 rows represent class 1 (10 percent).
The training set is imbalances between two classes. You must increase the number of training examples for class 1 to 4,000 by using 5 data rows. You add the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) module to the experiment.
You need to configure the module.
Which values should you use? To answer, select the appropriate options in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

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

NEW QUESTION: 3
Ein Techniker behebt eine Laptop / Projektor-Kombination, bei der Artefakte auf dem Bildschirm nur schwach angezeigt werden. Wenn ein anderer Laptop an den Projektor angeschlossen ist, scheint das Bild korrekt zu sein, ist jedoch sehr dunkel. Welchen der folgenden Schritte sollte der Techniker unternehmen, um diese Probleme zu beheben?
(Wählen Sie ZWEI).
A. Setzen Sie die Glühlampe wieder in den Projektor ein.
B. Aktualisieren Sie die Grafiktreiber auf dem Laptop.
C. Ändern Sie das Seitenverhältnis am Projektor.
D. Ändern Sie die Bildschirmauflösung des Laptops.
E. Erhöhen Sie den Projektorkontrast.
F. Ersetzen Sie den Original-Laptop.
Answer: C,E

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