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Sie soll nicht der Sündenbock für die Vergehen anderer sein.
NEW QUESTION: 1
A. GET
B. DELETE
C. POST
D. PUT
Answer: B
NEW QUESTION: 2
You are creating an application that reads from a database.
You need to use different databases during the development phase and the testing phase by using conditional compilation techniques.
What should you do?
A. Configure the Define DEBUG constant setting in Microsoft Visual Studio.
B. Disable the strong-name bypass feature of Microsoft .NET Framework in the registry.
C. Decorate the code by using the [assembly:AssemblyDelaySignAttribute(true)] attribute.
D. Configure the assembly metadata to use the pre-existing public key for the assembly identity by using the AssemblySignatureKeyAttribute attribute.
Answer: A
Explanation:
Use one debug version to connect to the development database, and a
standard version to connect to the live database.
NEW QUESTION: 3
Azure Machine Learning Serviceを使用して、ニューラルネットワーク分類モデルのハイパーパラメーター探索を自動化しています。
次の要件に従ってランダムサンプリングを使用してハイパーパラメーターを自動的に調整するには、ハイパーパラメーター空間を定義する必要があります。
*学習率は、平均値が10、標準偏差が3の正規分布から選択する必要があります。
*バッチサイズは16、32、64でなければなりません。
*維持確率は、0.05から0.1の範囲の均一な分布から選択された値でなければなりません。
Azure Machine Learning ServiceのPython APIのparam_samplingメソッドを使用する必要があります。
コードセグメント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、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation:
In random sampling, hyperparameter values are randomly selected from the defined search space. Random sampling allows the search space to include both discrete and continuous hyperparameters.
Example:
from azureml.train.hyperdrive import RandomParameterSampling
param_sampling = RandomParameterSampling( {
"learning_rate": normal(10, 3),
"keep_probability": uniform(0.05, 0.1),
"batch_size": choice(16, 32, 64)
}
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters
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