GitHub-Foundations Online Tests & GitHub GitHub-Foundations Pruefungssimulationen - GitHub-Foundations Buch - Assogba
GitHub FoundationsExam
- Exam Number/Code : GitHub-Foundations
- Exam Name : GitHub FoundationsExam
- Questions and Answers : 213 Q&As
- Update Time: 2019-01-10
- Price:
$ 99.00$ 39.00
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NEW QUESTION: 1
会社は、Microsoft Azure Cosmos DBをアプリケーションのデータストアとして使用することを計画しています。次のAzure CLIコマンドがあります。
az cosmosdb create --name "cosmosdbdev1" --resource-group "rgdev"
遅延を最小限に抑え、SQL APIを公開する必要があります。コマンドをどのように完了する必要がありますか?回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
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: Eventual
With Azure Cosmos DB, developers can choose from five well-defined consistency models on the consistency spectrum. From strongest to more relaxed, the models include strong, bounded staleness, session, consistent prefix, and eventual consistency.
The following image shows the different consistency levels as a spectrum.
Box 2: GlobalDocumentDB
Select Core(SQL) to create a document database and query by using SQL syntax.
Note: The API determines the type of account to create. Azure Cosmos DB provides five APIs: Core(SQL) and MongoDB for document databases, Gremlin for graph databases, Azure Table, and Cassandra.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/consistency-levels
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/create-sql-api-dotnet
NEW QUESTION: 2
Which attribute of data poses the biggest challenge for data discovery?
A. Format
B. Quality
C. Volume
D. Labels
Answer: B
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
The main problem when it comes to data discovery is the quality of the data that analysis is being performed against. Data that is malformed, incorrectly stored or labeled, or incomplete makes it very difficult to use analytical tools against.
NEW QUESTION: 3
次の表に示すデバイスを含むMicrosoft365E5テナントがあります。
攻撃対象領域削減(ASR)ルールを実装することを計画しています。どのデバイスがASRルールをサポートしますか?
A. Device1、Device2、DevicesおよびDevice4
B. Device2とDevice3のみ
C. デバイス1、デバイス2、およびデバイス3のみ
D. Device3onry
Answer: B
NEW QUESTION: 4
You are designing an AI solution that will provide feedback to teachers who train students over the Internet.
The students will be in classrooms located in remote areas. The solution will capture video and audio data of the students in the classrooms.
You need to recommend Azure Cognitive Services for the AI solution to meet the following requirements:
Alert teachers if a student seems angry or distracted.
Identify each student in the classrooms for attendance purposes.
Allow the teachers to log the text of conversations between themselves and the students.
Which Cognitive Services should you recommend?
A. Video Indexer, Face API, and Text Analytics
B. Text Analytics, QnA Maker, and Computer Vision
C. Computer Vision, Speech to Text, and Text Analytics
D. Video Indexer, Speech to Text, and Face API
E. Computer Vision, Text Analytics, and Face API
Answer: D
Explanation:
Explanation
Azure Video Indexer is a cloud application built on Azure Media Analytics, Azure Search, Cognitive Services (such as the Face API, Microsoft Translator, the Computer Vision API, and Custom Speech Service). It enables you to extract the insights from your videos using Video Indexer video and audio models.
Face API enables you to search, identify, and match faces in your private repository of up to 1 million people.
The Face API now integrates emotion recognition, returning the confidence across a set of emotions for each face in the image such as anger, contempt, disgust, fear, happiness, neutral, sadness, and surprise. These emotions are understood to be cross-culturally and universally communicated with particular facial expressions.
Speech-to-text from Azure Speech Services, also known as speech-to-text, enables real-time transcription of audio streams into text that your applications, tools, or devices can consume, display, and take action on as command input. This service is powered by the same recognition technology that Microsoft uses for Cortana and Office products, and works seamlessly with the translation and text-to-speech.