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NEW QUESTION: 1
Drag and drop the ACL types from the left onto the correct description on the right.
Answer:
Explanation:
Explanation
Extended = ACL type that should be placed closest to the traffic source Standard = ACL numbered from 1300 through 1999 Time-based = ACL that applied to traffic only during specifically defined periods Reflexive= ACL that must be defined with a named ACL Dynamic = ACL that use Telnet for Authentication
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NEW QUESTION: 2
You are designing a sales transactions table in an Azure Synapse Analytics dedicated SQL pool. The table will contains approximately 60 million rows per month and will be partitioned by month. The table will use a clustered column store index and round-robin distribution.
Approximately how many rows will there be for each combination of distribution and partition?
A. 20 million
B. 60 million
C. 5 million
D. 1 million
Answer: B
Explanation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-partition
NEW QUESTION: 3
You are running a large logistic regression for 1,000 feature variables by using the LoisticRegression() function in the MicrosoftML package. All of the predictor variables are numeric.
Currently, you specify the input variables separately by using the following formula.
Outcome ~ Feature000 + Feature001 + Feature002 + ... + Feature999
You discover that it takes 20 minutes to estimate each model.
You need to reduce the amount of time required to estimate each model without losing any information in the predictors.
What should you do?
A. Use concat() to create a single array variable named Features, and then specify a new formula named Outcome ~ Features.
B. Use selectFeatures() to select the features that provide the most information about the outcome variable.
C. Use princomp() on the correlation matrix of Features, and then use only the first 100 principle components to reduce the number of input variables.
D. Use stepControl() to perform stepwise regression to limit the number of variables that contribute to the model.
Answer: A
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