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NEW QUESTION: 1
Your network contains two Active Directory domains named contoso.com and fabrikam.com.
Each domain contains several domain controllers. All of the domain controllers are configured
as DNS servers for their respective domain.
From a client computer in contoso.com, you discover that you cannot resolve host names in
fabrikam.com.
You need to ensure that the client computers in contoso.com can resolve host names in
fabrikam.com.
What should you do in contoso.com?
A. Create a conditional forwarder.
B. Modify the DNS suffix search order on all of the DNS servers.
C. Disable forwarders.
D. Create a reverse lookup zone.
Answer: A
Explanation:
Explanation/Reference:
A forwarder is a Domain Name System (DNS) server on a network used to forward DNS
queries for external DNS names to DNS servers outside of that network. You can also forward
queries according to specific domain names using conditional forwarders.
A DNS server on a network is designated as a forwarder by having the other DNS servers in
the network forward the queries they cannot resolve locally to that DNS server. By using a
forwarder, you can manage name resolution for names outside of your network, such as
names on the Internet, and improve the efficiency of name resolution for the computers in
your network.
NEW QUESTION: 2
Your Azure Machine Learning workspace has a dataset named real_estate_data. A sample of the data in the dataset follows.
You want to use automated machine learning to find the best regression model for predicting the price column.
You need to configure an automated machine learning experiment using the Azure Machine Learning SDK.
How should you complete the code? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: training_data
The training data to be used within the experiment. It should contain both training features and a label column (optionally a sample weights column). If training_data is specified, then the label_column_name parameter must also be specified.
Box 2: validation_data
Provide validation data: In this case, you can either start with a single data file and split it into training and validation sets or you can provide a separate data file for the validation set. Either way, the validation_data parameter in your AutoMLConfig object assigns which data to use as your validation set.
Example, the following code example explicitly defines which portion of the provided data in dataset to use for training and validation.
dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files(data)
training_data, validation_data = dataset.random_split(percentage=0.8, seed=1) automl_config = AutoMLConfig(compute_target = aml_remote_compute, task = 'classification', primary_metric = 'AUC_weighted', training_data = training_data, validation_data = validation_data, label_column_name = 'Class' ) Box 3: label_column_name label_column_name:
The name of the label column. If the input data is from a pandas.DataFrame which doesn't have column names, column indices can be used instead, expressed as integers.
This parameter is applicable to training_data and validation_data parameters.
Incorrect Answers:
X: The training features to use when fitting pipelines during an experiment. This setting is being deprecated. Please use training_data and label_column_name instead.
Y: The training labels to use when fitting pipelines during an experiment. This is the value your model will predict. This setting is being deprecated. Please use training_data and label_column_name instead.
X_valid: Validation features to use when fitting pipelines during an experiment.
If specified, then y_valid or sample_weight_valid must also be specified.
Y_valid: Validation labels to use when fitting pipelines during an experiment.
Both X_valid and y_valid must be specified together.
exclude_nan_labels: Whether to exclude rows with NaN values in the label. The default is True.
y_max: y_max (float)
Maximum value of y for a regression experiment. The combination of y_min and y_max are used to normalize test set metrics based on the input data range. If not specified, the maximum value is inferred from the data.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-automl-client/azureml.train.automl.automlconfig.automlconfig?view=azure-ml-py
NEW QUESTION: 3
Which two statements about authentication settings for DCNM-LAN are true? (Choose two.)
A. Each DCNM-LAN server will have the same device credentials.
B. If none of the authentication servers that are configured for the current authentication mode responds to an authentication request, the DCNM-LAN server falls back to local authentication.
C. DCNM-LAN only supports TACACS+.
D. Administering DCNM-LAN authentication settings requires an authentication license.
E. DCNM-LAN server users are local to the DCNM-LAN server.
Answer: B,E
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