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Und doch hat kein einziger Ökonom es C-THR81-2405 PDF Testsoftware gibt weltweit rund eine Million davon ihren genauen Ablauf vorausgesagt.
NEW QUESTION: 1
A. Option C
B. Option D
C. Option A
D. Option B
Answer: A,B,C
Explanation:
NetFlow traditionally enables several key customer applications including:
+
Network Monitoring - NetFlow data enables extensive near real time network monitoring capabilities. Flow-based analysis techniques may be utilized to visualize traffic patterns associated with individual routers and switches as well as on a network-wide basis (providing aggregate traffic or application based views) to provide proactive problem detection, efficient troubleshooting, and rapid problem resolution.
+
Application Monitoring and Profiling - NetFlow data enables network managers to gain a detailed, time-based, view of application usage over the network. This information is used to plan, understand new services, and allocate network and application resources (e.g. Web server sizing and VoIP deployment) to responsively meet customer demands.
+
User Monitoring and Profiling - NetFlow data enables network engineers to gain detailed understanding of customer/user utilization of network and application resources. This information may then be utilized to efficiently plan and allocate access, backbone and application resources as well as to detect and resolve potential security and policy violations.
+
Network Planning - NetFlow can be used to capture data over a long period of time producing the opportunity to track and anticipate network growth and plan upgrades to increase the number of routing devices, ports, or higher- bandwidth interfaces. NetFlow services data optimizes network planning including peering, backbone upgrade planning, and routing policy planning. NetFlow
helps to minimize the total cost of network operations while maximizing network performance, capacity, and reliability. NetFlow detects unwanted WAN traffic, validates bandwidth and Quality of Service (QOS) and allows the analysis of new network applications. NetFlow will give you valuable information to reduce the cost of operating your network.
+
Security Analysis - NetFlow identifies and classifies DDOS attacks, viruses and worms in real-time. Changes in network behavior indicate anomalies that are clearly demonstrated in NetFlow data. The data is also a valuable forensic tool to understand and replay the history of security incidents.
+
Accounting/Billing - NetFlow data provides fine-grained metering (e.g. flow data includes details such as IP addresses, packet and byte counts, timestamps, type-of-service and application ports, etc.) for highly flexible and detailed resource utilization accounting. Service providers may utilize the information for billing based on time-of-day, bandwidth usage, application usage, quality of service, etc. Enterprise customers may utilize the information for departmental charge-back or cost allocation for resource utilization.
NEW QUESTION: 2
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、指定された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
スクリプトという名前のローカルフォルダーにtrain.pyという名前のPythonスクリプトがあります。スクリプトは、scikit-learnを使用して回帰モデルをトレーニングします。スクリプトには、やはりスクリプトフォルダーにあるトレーニングデータファイルを読み込むコードが含まれています。
スクリプトは、aml-computeという名前の計算クラスターでAzure ML実験として実行する必要があります。
モデルトレーニングに必要なパッケージが環境に含まれるように、実行を構成する必要があります。ターゲットの計算クラスターを参照するaml-computeという名前の変数をインスタンス化しました。
解決策：次のコードを実行します。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: A
Explanation:
Explanation
The scikit-learn estimator provides a simple way of launching a scikit-learn training job on a compute target. It is implemented through the SKLearn class, which can be used to support single-node CPU training.
Example:
from azureml.train.sklearn import SKLearn
}
estimator = SKLearn(source_directory=project_folder,
compute_target=compute_target,
entry_script='train_iris.py'
)
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-scikit-learn
NEW QUESTION: 3
On a Layer 2 switching network devices forward data based on MAC addresses. Therefore, data filtering can be performed based on MAC addresses, and a firewall in transparent cannot filter out Layer 3 information in data packets.
A. FALSE
B. TRUE
Answer: A