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Sie kicherten ausgelassen über etwas, das Harry nicht sehen konnte, Er fand SIAMF-German Zertifizierungsantworten auch Nahrung, nämlich kleine Salamander und Ringelnattern, die er, nachdem er ihnen den Kopf abgeknipst hatte, mit Haut und Knochen verschlang.

NEW QUESTION: 1
Your network contains a server named Server1 that runs Windows Server 2008 R2. Server1 has the Windows Deployment Services (WDS) server role installed.
You need to ensure that WDS only responds to computers that are prestaged in Active Directory.
Which WDS properties should you modify?
A. DHCP Authorization
B. Transfer Settings
C. PXE Boot Policy
D. PXE Response Policy
Answer: D
Explanation:


.
Source: http://technet.microsoft.com/en-us/library/cc732360(WS.10).aspx

NEW QUESTION: 2
You are evaluating a Python NumPy array that contains six data points defined as follows:
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
You must generate the following output by using the k-fold algorithm implantation in the Python Scikit-learn machine learning library:
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
You need to implement a cross-validation to generate the output.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate code segment in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

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: 3
When prioritizing platforms for which to provide an adapter which of the following criteria would cause you to exclude a platform from an initial deployment?
A. Access is limited due to sensitive content.
B. Users are added and deleted dynamically.
C. User auditing is required.
D. A large user population is defined on the system.
Answer: B