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Mir fiel auf, dass sich das Ganze eher wie eine Tagebucheintragung las als wie ein https://echtefragen.it-pruefung.com/ICCGO.html Brief, In der Mitte befand sich ein Springbrunnen, in einer Vertiefung eine kleine Türe, die sie öffnete, und dahinter ein marmornes Badezimmer entdeckte.
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So genossen die Liebenden, durch die Gunst ICCGO Demotesten des Sultans und ihrer Familie beglückt, jeder Erdenfreude, bis der Todesengel siein die Ewigkeit rief, Tausend junge Gefühle H19-427_V1.0-ENU Fragenpool schossen aus meinem Herzen, wie die Blumen aus dem Erdreich, wenn’s Frühling wird.
NEW QUESTION: 1
Which project gives you a distributed, Scalable, data store that allows you random, realtime read/write access to hundreds of terabytes of data?
A. HBase
B. Flume
C. Oozie
D. Hue
E. Pig
F. Sqoop
G. Hive
Answer: A
Explanation:
Use Apache HBase when you need random, realtime read/write access to your Big
Data.
Note: This project's goal is the hosting of very large tables -- billions of rows X millions of columns
-- atop clusters of commodity hardware. Apache HBase is an open-source, distributed, versioned,
column-oriented store modeled after Google's Bigtable: A Distributed Storage System for
Structured Data by Chang et al. Just as Bigtable leverages the distributed data storage provided
by the Google File System, Apache HBase provides Bigtable-like capabilities on top of Hadoop
and HDFS.
Features
Linear and modular scalability.
Strictly consistent reads and writes.
Automatic and configurable sharding of tables
Automatic failover support between RegionServers.
Convenient base classes for backing Hadoop MapReduce jobs with Apache HBase tables.
Easy to use Java API for client access.
Block cache and Bloom Filters for real-time queries. Query predicate push down via server side Filters Thrift gateway and a REST-ful Web service that supports XML, Protobuf, and binary data encoding options Extensible jruby-based (JIRB) shell Support for exporting metrics via the Hadoop metrics subsystem to files or Ganglia; or via JMX
Reference: http://hbase.apache.org/ (when would I use HBase? First sentence)
NEW QUESTION: 2
Bubba opens an account at a broker/dealer with instructions to "transfer and ship". This means that:
A. securities purchased must be registered in Bubba's name and then delivered to him
B. transactions for Bubba will be transferred to another broker for processing
C. each trade report must note Bubba's certificate registration instructions
D. all correspondence to Bubba must be sent registered mail
Answer: A
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation: securities purchased must be registered in Bubba's name and then delivered to him. Bubba is requesting delivery of securities in his name instead of being held by the broker.
NEW QUESTION: 3
You are solving a classification task.
The dataset is imbalanced.
You need to select an Azure Machine Learning Studio module to improve the classification accuracy.
Which module should you use?
A. Permutation Feature Importance
B. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)
C. Filter Based Feature Selection
D. Fisher Linear Discriminant Analysis.
Answer: B
Explanation:
Use the SMOTE module in Azure Machine Learning Studio (classic) to increase the number of underepresented cases in a dataset used for machine learning. SMOTE is a better way of increasing the number of rare cases than simply duplicating existing cases.
You connect the SMOTE module to a dataset that is imbalanced. There are many reasons why a dataset might be imbalanced: the category you are targeting might be very rare in the population, or the data might simply be difficult to collect. Typically, you use SMOTE when the class you want to analyze is under-represented.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote
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