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NEW QUESTION: 1
전시회에 표시된대로 VNet1이라는 가상 네트워크가 있습니다. (전시회를 클릭하십시오.)

VNet1에 연결된 장치가 없습니다.
VNet1을 동일한 리전의 VNet2라는 다른 가상 네트워크에 피어링할 계획입니다. VNet2의 주소 공간은 10.2.0.0/16입니다.
피어링을 만들어야 합니다.
먼저 무엇을 해야 합니까?
A. VNet1의 주소 공간을 수정하십시오.
B. VNet1 및 VNet2에 서브넷을 만듭니다.
C. VNet1에 게이트웨이 서브넷을 추가하십시오.
D. VNet2에서 서비스 엔드 포인트를 구성하십시오.
Answer: A
Explanation:
설명
피어링하는 가상 네트워크에는 겹치지 않는 IP 주소 공간이 있어야 합니다. 이 전시회는 VNet1의 주소 공간이 10.2.0.0/16이며 이는 VNet2와 동일하므로 중복됨을 나타냅니다. VNet1의 주소 공간을 변경해야 합니다.
참고 문헌 :
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-network/virtual-network-manage-peering#requirements-and-const

NEW QUESTION: 2
Which is used to track a specific transaction attribute on subledger journal entries?
A. supporting references
B. value set rules
C. lookup value rules
D. account rules
Answer: A

NEW QUESTION: 3
HOTSPOT



Answer:
Explanation:

Explanation:

For blob storage, there is a retry policy implemented by default, so if you do nothing, it will do what's called exponential retries. It will fail, then wait a bit of time and try again; if it fails again, it will wait a little longer and try again, until it hits the maximum retry count.
References: https://www.simple-talk.com/cloud/platform-as-a-service/azure-blob-storage- part-3-using-the-storage-client-library/

NEW QUESTION: 4
クリーニングが必要な生のデータセットを分析しています。
Azure Machine Learning Studioを使用して、変換と操作を実行する必要があります。
変換を実行するには、正しいモジュールを識別する必要があります。
どのモジュールを選択する必要がありますか？答えるには、適切なモジュールを正しいシナリオにドラッグします。各モジュールは、1回、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。
コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
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: Clean Missing Data
Box 2: SMOTE
Use the SMOTE module in Azure Machine Learning Studio 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.
Box 3: Convert to Indicator Values
Use the Convert to Indicator Values module in Azure Machine Learning Studio. The purpose of this module is to convert columns that contain categorical values into a series of binary indicator columns that can more easily be used as features in a machine learning model.
Box 4: Remove Duplicate Rows
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/convert-to-indicator-values