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Im Hintergrunde wurde ich von den dort anwesenden Abu Mohammed mit Freuden begrüßt, 1z0-1072-24 Prüfungsvorbereitung Der Schattenwolf riss sich los und kam zu ihm, als die Kreatur sich eben erheben wollte, dunkle Schlangen quollen aus der großen Wunde in ihrem Bauch.

NEW QUESTION: 1
An administrator wants to perform a directed recovery using EMC NetWorker. What is a requirement?
A. Destination client must be in the source client's servers file.
B. Administering client must be in the destination client's Remote Access list.
C. Destination client must be in the source client's Remote Access list.
D. Source client must be in the destination client's Remote Access list.
Answer: C

NEW QUESTION: 2
College Honor Society는 홈 풋볼 게임에서 뜨거운 프레즐을 판매합니다. 프레즐은 각각 $ 1.00에 판매되며 프레첼 당 비용은 $ .30입니다. 판매되지 않은 프레즐은 다음 홈 경기 이전에 유효하지 않기 때문에 버려집니다.
게임당 프레즐 수요의 빈도 분포는 다음과 같습니다.
판매량 확률 2,000 프레즐 .10 3,000 프레즐 .15 4,000 프레즐 .20
5.000
프레즐 .35
6.000
프레즐 .20
가장 가능성있는 결과를 기반으로 결정 론적 접근 방식을 사용하는 다음 홈 풋볼 게임에서 프레즐에 대한 예상 수요는 다음과 같습니다.
A. 6,000 pretzels.
B. 5.000 pretzels.
C. 4,400 pretzels.
D. 4,000 pretzels.
Answer: B
Explanation:
A deterministic approach assumes that a value is known with certainty. If that value is deemed to be the most likely outcome, assumed demand will be 5,000 pretzels, the volume with the highest probability (35%).

NEW QUESTION: 3
You create a batch inference pipeline by using the Azure ML SDK. You run the pipeline by using the following code:
from azureml.pipeline.core import Pipeline
from azureml.core.experiment import Experiment
pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[parallelrun_step])
pipeline_run = Experiment(ws, 'batch_pipeline').submit(pipeline)
You need to monitor the progress of the pipeline execution.
What are two possible ways to achieve this goal? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

A. Option A
B. Option B
C. Option E
D. Option C
E. Option D
Answer: C,E
Explanation:
Explanation
A batch inference job can take a long time to finish. This example monitors progress by using a Jupyter widget. You can also manage the job's progress by using:
* Azure Machine Learning Studio.
* Console output from the PipelineRun object.
from azureml.widgets import RunDetails
RunDetails(pipeline_run).show()
pipeline_run.wait_for_completion(show_output=True)
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-parallel-run-step#monitor-the-parallel-run-