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Zurück, so weit ich dich führe, C-S4FCC-2021 Übungsmaterialien und sei stark, Bini, Euer Sohn muss genauso weise sein.
NEW QUESTION: 1
どのシステム全体のWindowsレジストリハイブが、ブート時にマルウェアを自動的に開始するように攻撃者によって変更される可能性がありますか？
A. HKEY_LOCAL_MACHINE
B. HKEY_CURRENT_USER
C. HKEY_CURRENT_CONFIG
D. HKEY_CLASS_ROOT
Answer: A
NEW QUESTION: 2
Sie sind ein Datenbankentwickler für ein Unternehmen, das Produkte und andere Kühlwaren an Lebensmittelgeschäfte liefert. Sie erfassen die Lebensmittellagertemperatur für Lieferfahrzeuge mithilfe von IoT-Geräten (Internet of Things). Sie speichern die Temperaturdaten in einer Datenbanktabelle mit dem Namen VehicleTemperatures. In der Spalte ChillerSensorNumber wird die ID für die IoT-Geräte gespeichert.
Sie müssen eine indizierte Ansicht erstellen, die die folgenden Anforderungen erfüllt:
* Die Daten auf der Festplatte bleiben erhalten, um die Anzahl der E / A-Vorgänge zu verringern
* Gibt die Anzahl der ChillerSensorNumber-Elemente an
* Erstellt nur eine Reihe von Zusammenfassungszeilen
Wie sollten Sie die Ansichtsdefinition vervollständigen? Ziehen Sie zum Beantworten die entsprechenden Transact-SQL-Segmente an die richtigen Positionen. Jedes Transact-SQL-Segment kann einmal, mehrmals oder gar nicht verwendet werden. Möglicherweise müssen Sie den geteilten Schläger zwischen den Fenstern ziehen oder einen Bildlauf durchführen, um den Inhalt anzuzeigen.
Answer:
Explanation:
Explanation
Box1: WITH SCHEMABINDING
Persists the data on disk to reduce the amount of I/O.
Box 2: COUNT_BIG(ChillerSensorNumber)
Provides the number of ChillerSensorNumber items
The function COUNT_BIG returns the number of items found in a group. COUNT_BIG operates like the COUNT function. These functions differ only in the data types of their return values. COUNT_BIG always returns a bigint data type value. COUNT always returns an int data type value.
Box 3: GROUP BY ChillerSensorNumber
Creates only a set of summary rows
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/functions/count-big-transact-sql
NEW QUESTION: 3
Text AnalyticsAPI機能をテクニカルサポートチケットシステムに適用することを計画しています。
Text AnalyticsAPI機能を適切な自然言語処理シナリオに一致させます。
答えるには、適切な機能を左側の列から右側のシナリオにドラッグします。各機能は、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
Box1: Sentiment analysis
Sentiment Analysis is the process of determining whether a piece of writing is positive, negative or neutral.
Box 2: Broad entity extraction
Broad entity extraction: Identify important concepts in text, including key Key phrase extraction/ Broad entity extraction: Identify important concepts in text, including key phrases and named entities such as people, places, and organizations.
Box 3: Entity Recognition
Named Entity Recognition: Identify and categorize entities in your text as people, places, organizations, date/time, quantities, percentages, currencies, and more. Well-known entities are also recognized and linked to more information on the web.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics