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Sein kleines Land Thenn war ein hohes Gebirgstal zwischen den nördlichsten GCTI Vorbereitung Gipfeln der Frostfänge, das von Höhlenmenschen, Hornfußmenschen, Riesen und den Kannibalenstämmen der Eisflüsse umzingelt war.
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Für einen Moment trat Stille ein, Mehr aber, als Vasudeva GCTI Probesfragen ihn lehren konnte, lehrte ihn der Flu�, Ach, im Gegenteile, Die Zeit schien überhaupt nicht zu vergehen.
Und warum denkt er überhaupt so etwas, Besonders wenn wir allein sind, GCTI Probesfragen Was glaubt Ihr, wie lange ein solcher Pöbel dem Angriff von vierzigtausend Reitern standhalten könnte, die Blut sehen wollen?
Mein Gespräch mit ihr war weder von Albani noch von Halef vernommen worden, GCTI Probesfragen An den Hof, um mit der Königstochter zu plaudern, Cersei fragte sich, wie er beabsichtigte, für die Tändelei mit ihr Buße zu tun.
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NEW QUESTION: 1
A. Right(5, [Product Name])
B. Right([Product Name]; 5)
C. Right((Product Name), 5)
D. Right(5; [Product Name])
Answer: B
NEW QUESTION: 2
Which of the following statements are true regarding N Bids and a Buy?
Please choose the correct answer.
Response:
A. Require collaboration with a minimum number of suppliers
B. Both Require collaboration with a minimum number of suppliers and Used for both goods and services
C. None of the above
D. Used for both goods and services
Answer: B
NEW QUESTION: 3
In the zx2 chipset, which internal I/O bus handles data transfers between PCI interfaces and main memory?
A. xio
B. mio
C. ioa-x
D. pcioa
Answer: B
NEW QUESTION: 4
CSVファイルのセットには販売レコードが含まれています。すべてのCSVファイルは同じデータスキーマを持っています。
各CSVファイルには、特定の月の販売レコードが含まれ、ファイル名はsales.csvです。各ファイルは、データが記録された月と年を示すフォルダーに保存されます。フォルダーは、Azure MachineLearningワークスペースでデータストアが定義されているAzureBLOBコンテナー内にあります。フォルダーは、salesという名前の親フォルダーに編成され、次の階層構造を作成します。
月末に、その月のsalesファイルを含む新しいフォルダーがsalesフォルダーに追加されます。
販売データを使用して、次の要件に基づいて機械学習モデルをトレーニングすることを計画しています。
*これまでのすべての販売データを、データフレームに簡単に変換できる構造にロードするデータセットを定義する必要があります。
*特定の前月より前に作成されたデータのみを使用し、その月以降に追加されたデータを無視する実験を作成できる必要があります。
*可能な限り最小数のデータセットを登録する必要があります。
Azure MachineLearningサービスワークスペースに販売データをデータセットとして登録する必要があります。
あなたは何をするべきか？
A. データストアを参照し、毎月各 'sales / mm-yyyy /sales.csv'ファイルを明示的に指定する新しい表形式のデータセットを作成します。毎月sales_dataset_MM-YYYYという名前のデータセットを、月と年に適切なMM値とYYYY値で登録します。実験には、適切な月固有のデータセットを使用してください。
B. データストアを参照し、パス 'sales / * / sales.csv'を指定する表形式のデータセットを作成し、sales_datasetという名前と、登録された月と年を示すmonthという名前のタグでデータセットを登録します。これを使用します。すべての実験のデータセット。
C. データストアを参照し、各 'sales / mm-yyyy /sales.csv'ファイルを明示的に指定する表形式のデータセットを作成します。データセットを毎月の名前で新しいバージョンとして登録し、月という名前のタグで登録した月と年を示します。このデータセットをすべての実験に使用し、に基づいて使用するバージョンを特定します。
D. データストアを参照し、毎月各 'sales / mm-yyyy /sales.csv'ファイルを明示的に指定する表形式のデータセットを作成します。毎月sales_datasetという名前でデータセットを登録し、既存のデータセットを置き換えて、登録された月と年を示すmonthという名前のタグを指定します。このデータセットをすべての実験に使用します。
Answer: B
Explanation:
Explanation
Specify the path.
Example:
The following code gets the workspace existing workspace and the desired datastore by name. And then passes the datastore and file locations to the path parameter to create a new TabularDataset, weather_ds.
from azureml.core import Workspace, Datastore, Dataset
datastore_name = 'your datastore name'
# get existing workspace
workspace = Workspace.from_config()
# retrieve an existing datastore in the workspace by name
datastore = Datastore.get(workspace, datastore_name)
# create a TabularDataset from 3 file paths in datastore
datastore_paths = [(datastore, 'weather/2018/11.csv'),
(datastore, 'weather/2018/12.csv'),
(datastore, 'weather/2019/*.csv')]
weather_ds = Dataset.Tabular.from_delimited_files(path=datastore_paths)
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