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Nun waren die beiden Männer im Zug, Der Kern meiner 1z0-1054-25 Prüfungsunterlagen Existenz ist die Liebe, Gnaden, zu Bette, zu Bette, meine Gnädigste, sonst setzt es Hiebe, gewaltige Hiebe!< Ich wandte mich rasch um und erblickte 1z0-1054-25 Übungsmaterialien den alten Hausverwalter im bloßen Hemde, eine tüchtige Peitsche über dem Haupte schwingend.

NEW QUESTION: 1
次のように定義された6つのデータポイントを含むPython NumPy配列を評価しています。
データ= [10、20、30、40、50、60]
Python Scikit-learn機械学習ライブラリのk-foldアルゴリズムの埋め込みを使用して、次の出力を生成する必要があります。
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
出力を生成するには、相互検証を実装する必要があります。
どのようにコードセグメントを完成させるべきですか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なコードセグメントを選択します。
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: k-fold
Box 2: 3
K-Folds cross-validator provides train/test indices to split data in train/test sets. Split dataset into k consecutive folds (without shuffling by default).
The parameter n_splits ( int, default=3) is the number of folds. Must be at least 2.
Box 3: data
Example: Example:
>>>
>>> from sklearn.model_selection import KFold
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
>>> y = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> kf = KFold(n_splits=2)
>>> kf.get_n_splits(X)
2
>>> print(kf)
KFold(n_splits=2, random_state=None, shuffle=False)
>>> for train_index, test_index in kf.split(X):
print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]
References:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html

NEW QUESTION: 2
Which two mechanisms provide Cisco IOS XE Software with control plane and data plane separation? (Choose two.)
A. Forwarding Performance Management
B. Forwarding and Feature Manager
C. Forwarding Engine Driver
D. Forwarding Information Base
Answer: B,C

NEW QUESTION: 3
A bank is re-architecting its mainframe-based credit card approval processing application to a cloud-native application on the AWS cloud.
The new application will receive up to 1,000 requests per second at peak load. There are multiple steps to each transaction, and each step must receive the result of the previous step. The entire request must return an authorization response within less than 2 seconds with zero data loss.
Every request must receive a response. The solution must be Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS)- compliant.
Which option will meet all of the bank's objectives with the LEAST complexity and LOWEST cost while also meeting compliance requirements?
A. Create an Amazon API Gateway to process inbound requests using a single AWS Lambda task that performs multiple steps and returns a JSON object with the approval status. Open a support case to increase the limit for the number of concurrent Lambdas to allow room for bursts of activity due to the new application.
B. Create an Application Load Balancer with an Amazon ECS cluster on Amazon EC2 Dedicated instances in a target group to process incoming requests. Use Auto Scaling to scale the cluster out/in based on average CPU utilization. Deploy a web service that processes all of the approval steps and returns a JSON object with the approval status.
C. Deploy the application on Amazon EC2 on Dedicated Instances. Use an Elastic Load Balancer in front of a farm of application servers in an Auto Scaling group to handle incoming requests. Scale out/in based on a custom Amazon CloudWatch metric for the number of inbound requests per second after measuring the capacity of a single instance.
D. Create an Amazon API Gateway to process inbound requests using a series of AWS Lambda processes, each with an Amazon SQS input queue. As each step completes, it writes its result to the next step's queue. The final step returns a JSON object with the approval status. Open a support case to increase the limit for the number of concurrent Lambdas to allow room for bursts of activity due to the new application.
Answer: A
Explanation:
A: The process must complete within 2 seconds. This sounds like what Lambda can do.
B\C: Not the most cost efficient compared to Lambda. Scaling may also not be fast enough.
D: SQS may have data loss due to DLQ? SQS also does not process in order so this may be another problem unless you use FIFO.