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NEW QUESTION: 1
You are attempting to configure source IP enforcement from the TRUST zone to the DATABASE zone on an SRX Series device. You would like to create a policy allowing the administrators to reach the database servers.
Which configuration would accomplish your objective?
A. security {
policies {
from-zone TRUST to-zone DATABASE {
policy admins {
match {
source-address any;
destination-address any;
application any;
}
then {
permit {
application-services;
}
} } } } }
B. security {
policies {
from-zone TRUST to-zone DATABASE {
policy admins {
match {
source-address any;
destination-address any;
application any; } then { permit; } } } } }
C. security {
policies {
from-zone TRUST to-zone DATABASE {
policy admins {
match {
source-address any;
destination-address any;
application any;
}
then {
permit {
application-services {
uac-policy;
}
}
}
}
}
}
}
D. security {
policies {
from-zone TRUST to-zone DATABASE {
policy admins {
then {
permit {
application-services {
uac-policy;
}
}
}
}
}
}
}
Answer: C

NEW QUESTION: 2
A company with thousands of customers is designing a log-aggregation platform to track customer interactions. The platform will store user interaction data in Amazon S3.
Which of the following strategies will provide improved performance for both data upload and data query?
A. Arrange the data in S3 using a random hash prefix followed by a randomly-generated customer ID (mybucket c34a/a42d113&), and use Amazon CloudFront to access it.
B. Separate each log file as it comes in by date and time using AWS Lambda, and arrange it in S3 according to a timestamp prefix (mybucket/part1/YYYY-MM-DD-hh-mm).
C. Create a separate bucket in S3 for each customer and use Amazon Athena to query it as needed, to provide maximum flexibility for users
D. Arrange the data in S3 by customer name and date
(mybucketcustomer1/YYYY-MM-DD/). so that it can be retrieved in an ordered manner
Answer: A

NEW QUESTION: 3
自動機械学習を使用して回帰モデルをトレーニングする予定です。欠損値のある特徴と、明確な値がほとんどないカテゴリー特徴を持つデータがあります。
トレーニングタスクの一部として、欠損値を自動的に代入し、カテゴリカル機能をエンコードするように自動機械学習を構成する必要があります。
AutoMLConfigクラスで使用するパラメーターと値のペアはどれですか。
A. exclude_nan_labels = True
B. enable_tf = True
C. featurization = 'auto'
D. enable_voting_ensemble = True
E. task = 'classification'
Answer: C
Explanation:
Featurization str or FeaturizationConfig
Values: 'auto' / 'off' / FeaturizationConfig
Indicator for whether featurization step should be done automatically or not, or whether customized featurization should be used.
Column type is automatically detected. Based on the detected column type preprocessing/featurization is done as follows:
Categorical: Target encoding, one hot encoding, drop high cardinality categories, impute missing values.
Numeric: Impute missing values, cluster distance, weight of evidence.
DateTime: Several features such as day, seconds, minutes, hours etc.
Text: Bag of words, pre-trained Word embedding, text target encoding.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-automl-client/azureml.train.automl.automlconfig.automlconfig