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NEW QUESTION: 1
カナリアデプロイメントを使用したサービスの新しいリリースのデプロイメント中のデータベースに関する記述はどれですか？ （正解を2つ選択してください。）
A. コンテンツがカナリアデータベースにコピーされている間、データベースはロックされます。
B. データベーススキーマは、実行中のすべてのバージョンのサービスと互換性がある必要があります。
C. データベーススキーマの変更には時間がかかり、データベースのパフォーマンスが低下する可能性があります。
D. 追加のサービスインスタンスにより、データベースへのトラフィックが大幅に増加します。
E. Canaryデプロイメントでは、各データベースの2つの同期されたインスタンスが必要です。
Answer: D,E

NEW QUESTION: 2
You need to correct the model fit issue.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Step 1: Augment the data
Scenario: Columns in each dataset contain missing and null values. The datasets also contain many outliers.
Step 2: Add the Bayesian Linear Regression module.
Scenario: You produce a regression model to predict property prices by using the Linear Regression and Bayesian Linear Regression modules.
Step 3: Configure the regularization weight.
Regularization typically is used to avoid overfitting. For example, in L2 regularization weight, type the value to use as the weight for L2 regularization. We recommend that you use a non-zero value to avoid overfitting.
Scenario:
Model fit: The model shows signs of overfitting. You need to produce a more refined regression model that reduces the overfitting.
Incorrect Answers:
Multiclass Decision Jungle module:
Decision jungles are a recent extension to decision forests. A decision jungle consists of an ensemble of decision directed acyclic graphs (DAGs).
L-BFGS:
L-BFGS stands for "limited memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno". It can be found in the wwo-Class Logistic Regression module, which is used to create a logistic regression model that can be used to predict two (and only two) outcomes.
References:
<https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/linear-regr ession>

NEW QUESTION: 3



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

NEW QUESTION: 4
You need to ensure that the picking workbench suggests which boxes to use to package picked items.
Which two configurations should you perform? Each correct answer presents part of the solution.
A. Link boxing definitions to each item before you run the picking workbench.
B. From the Released products form, select Apply boxing logic for picking work bench for each item.
C. Create a new workbench profile and apply the profile when you run the picking workbench.
D. From the Inventory and warehouse management parameters form, select Boxing logic for picking workbench.
Answer: B,D
Explanation:
Boxing logic is a part of the process of releasing items for picking and grouping items on a picking route. If an item requires packaging, then boxing logic can help determine the smallest box for the items to most efficiently fit into. Boxing logic is designed to select a suitably-sized box, and optimize the maximum capacity of that box, for the set of items on a picking route.
To enable boxing logic, follow these steps: - Click Inventory management > Setup > Inventory and warehouse management parameters. - (A)On the General tab, in the Boxing logic group, select the Boxing logic for
picking workbench check box.
Click Inventory management > Setup > Boxing logic > Box definitions.
Select the Active check box to enable the box definition.
Click Product information management > Common > Released products.
Select a product. Click Edit.
(C)On the Deliver FastTab, select the Apply boxing logic for picking work
bench check box.
Etc.
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