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Ich achtete kaum auf die Scheinwerfer im Rückspiegel.

NEW QUESTION: 1
Which two statements are true about Shared SQL Area and Private SQL Area? (Choose two.)
A. Shared SQL Area will be allocated in the shared pool
B. Shared SQL Area will be allocated in the large pool always
C. Shared SQL Area will be allocated when a session starts
D. Shared SQL Area and Private SQL Area will be allocated in the PGA or large pool
E. The whole of Private SQL Area will be allocated in the Program Global Area (PGA) always
F. The number of Private SQL Area allocations is dependent on the OPEN_CURSORS parameter
Answer: A,F

NEW QUESTION: 2
Ihr Netzwerk enthält eine Active Directory-Domäne. Die Domäne enthält zwei Computer mit den Namen Computer1 und Computer2, auf denen Windows 10 ausgeführt wird.
Sie müssen die Registrierung von Computer1 mithilfe des Registrierungseditors von Computer2 ändern.
Welche zwei Registrierungsstrukturen können Sie ändern? Jede richtige Antwort ist Teil der Lösung.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
A. HKEY_CLASSES_ROOT
B. HKEY_USERS
C. HKEY_CURRENT_CONFIG
D. HKEY_CURRENT_USER
E. HKEY_LOCAL_MACHINE
Answer: B,E

NEW QUESTION: 3
Refer to the exhibit.

How are new connections load balanced?
A. To the pool member with the least number of connections
B. To the pool member with a high priority group value defined
C. To the first two members listed with the same priority group
D. To the pool member with a low priority group value defined
Answer: A

NEW QUESTION: 4
You have a dataset created for multiclass classification tasks that contains a normalized numerical feature set with 10,000 data points and 150 features.
You use 75 percent of the data points for training and 25 percent for testing. You are using the scikit-learn machine learning library in Python. You use X to denote the feature set and Y to denote class labels.
You create the following Python data frames:

You need to apply the Principal Component Analysis (PCA) method to reduce the dimensionality of the feature set to 10 features in both training and testing sets.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: PCA(n_components = 10)
Need to reduce the dimensionality of the feature set to 10 features in both training and testing sets.
Example:
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2) ;2 dimensions
principalComponents = pca.fit_transform(x)
Box 2: pca
fit_transform(X[, y])fits the model with X and apply the dimensionality reduction on X.
Box 3: transform(x_test)
transform(X) applies dimensionality reduction to X.
References:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html