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NEW QUESTION: 1
Refer to the exhibit. What is the simplest way to configure routing between the regional office network 10.89.0.0/20 and the corporate network?

A. router2(config)#ip route 0.0.0.0 0.0.0.0 10.89.16.1
B. router1(config)#ip route 10.89.0.0 255.255.240.0 10.89.16.2
C. router2(config)#ip route 10.89.3.0 255.255.0.0 10.89.16.2
D. router1(config)#ip route 10.89.0.0 255.255.240.0 10.89.16.1
Answer: A
Explanation:
The fourth command makes it possible for all hosts beyond R2 and all hosts beyond R1 to interact with each other, hence it is the most simplest technique.

NEW QUESTION: 2
開発者は、読み取り/書き込みが非常に多い小さなデータベース用の新しいオンライントランザクション処理（OLTP）アプリケーションを作成しています。データベース内の1つのテーブルは1日を通して継続的に更新され、開発者はデータベースのパフォーマンスの一貫性を確保したいと考えています。アプリケーションのパフォーマンスを維持するために、どのAmazon EBSストレージオプションがMOSTの一貫したパフォーマンスを達成しますか？
A. 汎用SSD
B. コールドHDD
C. スループット最適化HDD
D. プロビジョニングされたIOPS SSD
Answer: D

NEW QUESTION: 3
シミュレーション
概要
試験の次のセクションはラボです。このセクションでは、ライブ環境で一連のタスクを実行します。ほとんどの機能はライブ環境と同様に使用できますが、一部の機能（コピーと貼り付け、外部Webサイトへの移動機能など）は設計上不可能です。
スコアは、ラボで述べられているタスクを実行した結果に基づいています。言い換えれば、タスクをどのように達成するかは問題ではありません。タスクを正常に実行すると、そのタスクのクレジットを獲得できます。
ラボの時間は個別ではなく、この試験には複数のラボが必要な場合があります。各ラボを完了するのに必要な時間を使用できます。ただし、与えられた時間内にラボと試験の他のすべてのセクションを完了することができるように、時間を適切に管理する必要があります。
ラボ内で[次へ]ボタンをクリックして作業を送信すると、ラボに戻ることはできません。
ラボを開始するには
[次へ]ボタンをクリックして、ラボを開始できます。
ユーザーが誤ってAzureからBLOBデータを削除しないようにする予定です。
管理者は、削除後14日間、storagelod8095859ストレージアカウントから誤って削除されたblobデータを回復できるようにする必要があります。
Azureポータルから何をすべきですか？
A. タスクA：Recovery Servicesボールトを作成します（ボールトが既に存在する場合、このタスクをスキップして、下のタスクBに進みます）
A1。 Azure Portalの[ハブ]メニューで[すべてのサービス]をクリックし、リソースのリストで「Recovery Services」と入力して、[Recovery Services vaults]をクリックします。

サブスクリプションにリカバリサービスボールトがある場合、ボールトがリストされます。
A2。 [復旧サービスの格納域]メニューで、[追加]をクリックします。

A3。 Recovery Servicesの格納域ブレードが開き、名前、サブスクリプション、リソースグループ、および場所を指定するように求められます
タスクB.バックアップ目標を作成する
B1。 （作成したボールトの）Recovery Servicesボールトブレードの[はじめに]セクションで、[バックアップ]をクリックし、[バックアップの開始]ブレードで[バックアップの目標]を選択します。

バックアップ目標ブレードが開きます。 Recovery Services格納域が以前に構成されている場合、Recovery Services格納域ブレードで[バックアップ]をクリックすると、バックアップ目標ブレードが開きます。
B2。ワークロードはどこで実行されていますか？ドロップダウンメニューから[Azure]を選択します。

B3。何をバックアップしますか？メニューで[Blob Storage]を選択し、[OK]をクリックします。
B4。ウィザードを終了します。
タスクC.バックアップスケジュールを作成する
C1。 Microsoft Azure Backupエージェントを開きます。マシンでMicrosoft Azure Backupを検索して見つけることができます。
C2。バックアップエージェントの[操作]ウィンドウで、[バックアップのスケジュール]をクリックして、バックアップのスケジュールウィザードを起動します。

C3。バックアップスケジュールウィザードの[はじめに]ページで、[次へ]をクリックします。
C4。 [バックアップするアイテムの選択]ページで、[アイテムの追加]をクリックします。
[アイテムの選択]ダイアログが開きます。
C5。保護するBlob Storageを選択し、[OK]をクリックします。
C6。[バックアップするアイテムの選択]ページで、[次へ]をクリックします。
[バックアップスケジュールの指定]ページで、[毎日バックアップをスケジュールする]を指定し、[次へ]をクリックします。
C7。 [保持ポリシーの選択]ページで、14日間に設定し、[次へ]をクリックします。

C8。ウィザードを終了します。
B. タスクA：Recovery Servicesボールトを作成します（ボールトが既に存在する場合、このタスクをスキップして、下のタスクBに進みます）
A1。 Azure Portalの[ハブ]メニューで[すべてのサービス]をクリックし、リソースのリストで「Recovery Services」と入力して、[Recovery Services vaults]をクリックします。

サブスクリプションにリカバリサービスボールトがある場合、ボールトがリストされます。
A2。 [復旧サービスの格納域]メニューで、[追加]をクリックします。

A3。 Recovery Servicesの格納域ブレードが開き、名前、サブスクリプション、リソースグループ、および場所を指定するように求められます
タスクB.バックアップ目標を作成する
B1。 （作成したボールトの）Recovery Servicesボールトブレードの[はじめに]セクションで、[バックアップ]をクリックし、[バックアップの開始]ブレードで[バックアップの目標]を選択します。

バックアップ目標ブレードが開きます。 Recovery Services格納域が以前に構成されている場合、Recovery Services格納域ブレードで[バックアップ]をクリックすると、バックアップ目標ブレードが開きます。
B2。ワークロードはどこで実行されていますか？ドロップダウンメニューから[Azure]を選択します。

B3。何をバックアップしますか？メニューで[Blob Storage]を選択し、[OK]をクリックします。
B4。ウィザードを終了します。
タスクC.バックアップスケジュールを作成する
C1。 Microsoft Azure Backupエージェントを開きます。マシンでMicrosoft Azure Backupを検索して見つけることができます。

C2。バックアップエージェントの[操作]ウィンドウで、[バックアップのスケジュール]をクリックして、バックアップのスケジュールウィザードを起動します。

C3。バックアップスケジュールウィザードの[はじめに]ページで、[次へ]をクリックします。
C4。 [バックアップするアイテムの選択]ページで、[アイテムの追加]をクリックします。
[アイテムの選択]ダイアログが開きます。
C5。保護するBlob Storageを選択し、[OK]をクリックします。
C6。[バックアップするアイテムの選択]ページで、[次へ]をクリックします。
[バックアップスケジュールの指定]ページで、[毎日バックアップをスケジュールする]を指定し、[次へ]をクリックします。

C7。 [保持ポリシーの選択]ページで、14日間に設定し、[次へ]をクリックします。

C8。ウィザードを終了します。
Answer: B
Explanation:
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/backup/backup-configure-vault

NEW QUESTION: 4
You need to use the Python language to build a sampling strategy for the global penalty detection models.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: import pytorch as deeplearninglib
Box 2: ..DistributedSampler(Sampler)..
DistributedSampler(Sampler):
Sampler that restricts data loading to a subset of the dataset.
It is especially useful in conjunction with class:`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`. In such case, each process can pass a DistributedSampler instance as a DataLoader sampler, and load a subset of the original dataset that is exclusive to it.
Scenario: Sampling must guarantee mutual and collective exclusively between local and global segmentation models that share the same features.
Box 3: optimizer = deeplearninglib.train. GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.10) Incorrect Answers: ..SGD..
Scenario: All penalty detection models show inference phases using a Stochastic Gradient Descent (SGD) are running too slow.
Box 4: .. nn.parallel.DistributedDataParallel..
DistributedSampler(Sampler): The sampler that restricts data loading to a subset of the dataset.
It is especially useful in conjunction with :class:`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`.
References:
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/distributed.py