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NEW QUESTION: 1
You need to create a project plan that accommodates the corporate holiday calendar. What should you do?
A. Add exceptions to the project calendar for corporate holidays.
B. Create an interim plan that includes the defined holidays to track the holidays.
C. Create a task for each holiday and assign each resource to each holiday task.
D. Adjust the maximum units for each resource to reflect the total working days for the year.
Answer: A

NEW QUESTION: 2
Welche der folgenden Komponenten ist eine eigenständige Netzwerkhardware, mit der jedes WiFi-kompatible Gerät eine Verbindung zu einem kabelgebundenen Netzwerk herstellen kann?
A. Drahtloser Hub
B. Drahtlose Firewall
C. Drahtloser Zugangspunkt
D. Drahtlose Brücke
Answer: C

NEW QUESTION: 3
The EMC account team has been asked to design a new EMC NetWorker backup solution for Microsoft Exchange Server 2007. The customer's environment consists of Microsoft Exchange Server 2007 hosted on an EMC CLARiiON disk array with EMC VSS Provider and an EMC Disk Library.
Your design needs to include a server-less backup solution for the Microsoft Exchange Server 2007 environment by leveraging the Microsoft VSS framework. What is a recommended approach to meet the customer's requirements?
A. NetWorker Module for Microsoft Exchange Server
B. NetWorker Module for Microsoft Applications
C. NetWorker PowerSnap Module
D. NetWorker VSS Client for Microsoft Windows
Answer: B

NEW QUESTION: 4
Azure Machine Learningサービスを使用して、training.dataという名前の表形式のデータセットを作成します。このデータセットをトレーニングスクリプトで使用する予定です。
次のコードを使用して、データセットを参照する変数を作成します。
training_ds = workspace.datasets.get（ "training_data"）
スクリプトを実行する推定器を定義します。
スクリプトがtraining.dataデータセットにアクセスできるようにするには、推定器の正しいプロパティを設定する必要があります。どのプロパティを設定する必要がありますか？
A）

B）

C）

D）

A. オプションD
B. オプションA
C. オプションB
D. オプションC
Answer: B
Explanation:
Example:
# Get the training dataset
diabetes_ds = ws.datasets.get("Diabetes Dataset")
# Create an estimator that uses the remote compute
hyper_estimator = SKLearn(source_directory=experiment_folder,
inputs=[diabetes_ds.as_named_input('diabetes')], # Pass the dataset as an input compute_target = cpu_cluster, conda_packages=['pandas','ipykernel','matplotlib'], pip_packages=['azureml-sdk','argparse','pyarrow'], entry_script='diabetes_training.py') Reference:
https://notebooks.azure.com/GraemeMalcolm/projects/azureml-primers/html/04%20-%20Optimizing%20Model%20Training.ipynb