2025 GitHub-Copilot Prüfungsaufgaben - GitHub-Copilot Probesfragen, GitHub CopilotCertification Exam Online Praxisprüfung - Assogba
GitHub CopilotCertification Exam
- Exam Number/Code : GitHub-Copilot
- Exam Name : GitHub CopilotCertification Exam
- Questions and Answers : 213 Q&As
- Update Time: 2019-01-10
- Price:
$ 99.00$ 39.00
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NEW QUESTION: 1
BPDUガードは、PortFastが有効になっているインターフェイスに設定されます。
インターフェイスがBPDUを受信すると、どの状態になりますか?
A. シャットダウン
B. Errdisable
C. 聞く
D. ブロッキング
Answer: B
NEW QUESTION: 2
Refer to the exhibit.
Refer to the exhibit. A customer wants to use HSRP as a First Hop Redundancy Protocol. Both routers are currently running and all interfaces are active. Which factor determines which router becomes the active HSRP device?
A. the router with the highest MAC address for the respective group
B. the router with the highest IP address for the respective group
C. the router that boots up last
D. the router with the highest interface bandwidth for the respective group
Answer: B
NEW QUESTION: 3
You create a binary classification model to predict whether a person has a disease.
You need to detect possible classification errors.
Which error type should you choose for each description? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: True Positive
A true positive is an outcome where the model correctly predicts the positive class Box 2: True Negative A true negative is an outcome where the model correctly predicts the negative class.
Box 3: False Positive
A false positive is an outcome where the model incorrectly predicts the positive class.
Box 4: False Negative
A false negative is an outcome where the model incorrectly predicts the negative class.
Note: Let's make the following definitions:
"Wolf" is a positive class.
"No wolf" is a negative class.
We can summarize our "wolf-prediction" model using a 2x2 confusion matrix that depicts all four possible outcomes:
Reference:
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/true-false-positive-negative