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Wir näherten uns nämlich einer jener Stromschnellen, welche, mehr OH-Life-Agent-Series-11-44 Deutsch oder weniger gefahrdrohend für den Schiffer, dem Verkehre auf dem Nile fast unüberwindliche Hindernisse entgegenstellen.

Das Spiel gegen Ravenclaw rückte immer näher, doch Harry DP-420 Vorbereitung hatte immer noch keinen neuen Besen bestellt, Er klang amüsiert und weiterhin freundlich, Ich bitt euch, Meister!

Heute Nacht werden die wahren Wächter wieder ihr Amt übernehmen.

NEW QUESTION: 1
Which two statements are true about recursive nameservers that are supported by Oracle Linux?
A. They may be authoritative.
B. They may forward requests to authoritative name servers on some occasions.
C. They may be primary nameservers.
D. They may be secondary nameservers.
E. They cache replies from previous name resolution requests.
Answer: B,C

NEW QUESTION: 2
OSPF directly runs over the IP protocol as protocol number 89.
A. FALSE
B. TRUE
Answer: B

NEW QUESTION: 3

A. Option B
B. Option D
C. Option A
D. Option C
Answer: A

NEW QUESTION: 4
You deploy a model in Azure Container Instance.
You must use the Azure Machine Learning SDK to call the model API.
You need to invoke the deployed model using native SDK classes and methods.
How should you complete the command? To answer, select the appropriate options in the answer areas.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: from azureml.core.webservice import Webservice
The following code shows how to use the SDK to update the model, environment, and entry script for a web service to Azure Container Instances:
from azureml.core import Environment
from azureml.core.webservice import Webservice
from azureml.core.model import Model, InferenceConfig
Box 2: predictions = service.run(input_json)
Example: The following code demonstrates sending data to the service:
import json
test_sample = json.dumps({'data': [
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
]})
test_sample = bytes(test_sample, encoding='utf8')
prediction = service.run(input_data=test_sample)
print(prediction)
Reference:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/machine-learning/how-to-deploy-azure-container-instance
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-troubleshoot-deployment