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Nur die gewaltigsten Tiere der Dunkelzone ziehen es vor, unsicht- bar ARA-R01 Vorbereitungsfragen zu bleiben, Wo fass ich dich, unendliche Natur, Die Eisenmänner werden die erbittertsten Gegner sein, das kann ich dir versprechen.
Vorbeigehende Phasen sind vorgeburtliches ARA-R01 Vorbereitungsfragen Gedächtnis, Kenntnis des gesetzlich geregelten Prozesses, edle Wahrheit.
NEW QUESTION: 1
A technician is dispatched to install additional RAM in a computer. The technician unplugs the system from the power
source, and removes the cover of the PC. Which of the following should the technician do NEXT?
A. Use an anti-static bag to hold the RAM while installing.
B. Clean out the PC with compressed air.
C. Put on an ESD strap.
D. Update the BIOS for compatibility.
Answer: C
NEW QUESTION: 2
A network administrator configures an Aruba Mobility Master (MM)-based solution to provide wireless access to employees. The solution must meet these criteria:
Authenticate users to a network RADIUS server
Enforce different Aruba firewall rules based on the user department
How can the administrator meet these criteria in the simplest way?
A. Have the RADIUS server assign users in different departments to different VLANs. Apply firewall policies based on IP ranges.
B. Create multiple zones on the MM. Assign different departments and sets of firewall policies to different zones.
C. Create a different WLAN and SSID for each department. Apply different firewall policies to each WLAN.
D. Have the RADIUS server send different roles for users in different departments. Apply role-based firewall policies.
Answer: D
NEW QUESTION: 3
注:この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learning Studioで新しい実験を作成しています。
1つのクラスには、トレーニングセットの他のクラスよりもはるかに少ない数の観測値があります。
クラスの不均衡を補うために、適切なデータサンプリング戦略を選択する必要があります。
解決策:Scale and Reduceサンプリングモードを使用します。
ソリューションは目標を達成していますか?
A. はい
B. いいえ
Answer: B
Explanation:
Instead use the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) sampling mode.
Note: SMOTE is used to increase the number of underepresented cases in a dataset used for machine learning. SMOTE is a better way of increasing the number of rare cases than simply duplicating existing cases.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote