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Ganz knapp, so daß die dünnen rötlichen Kindshaare seine Marketing-Cloud-Personalization Fragenpool Nüstern kitzelten, schnoberte er über den Kopf des Säuglings, in der Erwartung, einen Geruch aufzusaugen.
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Sam gibt ihnen einen Freibrief.
NEW QUESTION: 1
Which statement about the Business Connector proxy account is true?
A. The account is used to run the Microsoft Office Project synchronization service.
B. The account must not be a Microsoft Dynamics AX 2012 user account.
C. The account does not connect to the Application Object Server (AOS).
D. The account has direct access to the SharePoint content database.
Answer: B
NEW QUESTION: 2
Scenario: The company is considering replacing the Windows XP computers with new devices as part of the new solution. The new devices should require minimal support and administration, while providing a centrally managed desktop solution.
Which two methods should an architect consider to meet these requirements? (Choose two.)
A. Server OS application delivery group accessed from Windows-based physical desktops by using Citrix Receiver
B. Server OS desktop delivery group accessed from thin-client devices by using Citrix Receiver
C. Client OS desktop delivery group accessed from thin-client devices by using Citrix Receiver
D. Client OS desktop delivery group accessed from Windows-based physical desktops by using Citrix Receiver
Answer: B,C
NEW QUESTION: 3
Azure MachineLearningのリモートコンピューティングでトレーニング実験を実行しています。
実験は、mlflowおよびazureml-contrib-runパッケージを含むconda環境を使用するように構成されています。
実験で生成されたメトリックを追跡するためのロギングパッケージとしてMLflowを使用する必要があります。
実験用のスクリプトを完了する必要があります。
コードをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: import mlflow
Import the mlflow and Workspace classes to access MLflow's tracking URI and configure your workspace.
Box 2: mlflow.start_run()
Set the MLflow experiment name with set_experiment() and start your training run with start_run().
Box 3: mlflow.log_metric(' ..')
Use log_metric() to activate the MLflow logging API and begin logging your training run metrics.
Box 4: mlflow.end_run()
Close the run:
run.endRun()
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-mlflow