L3M4 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
Scenario: A Citrix Administrator has received complaints from users who have mistakenly closed published applications prematurely. These users report that it takes significant time to relaunch the application.
The administrator needs a solution that will reduce application launch times in these situations.
Which feature should the administrator enable?
A. Session Reliability
B. Session Linger
C. Session Sharing
D. Session Pre-Launch
Answer: D
Explanation:
Explanation/Reference:
Reference: https://docs.citrix.com/en-us/receiver/windows/4-7/optimize/receiver-windows-session-pre- launch.html

NEW QUESTION: 2
You are determining the sample size for a quality study. Which of the following factors should you consider first?
A. cost
B. confidentiality of the record
C. size of the target population
D. personnel
Answer: C

NEW QUESTION: 3
Match the types of machine learning to the appropriate scenarios.
To answer, drag the appropriate machine learning type from the column on the left to its scenario on the right. Each machine learning type may be used once, more than once, or not at all.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: Regression
In the most basic sense, regression refers to prediction of a numeric target.
Linear regression attempts to establish a linear relationship between one or more independent variables and a numeric outcome, or dependent variable.
You use this module to define a linear regression method, and then train a model using a labeled dataset. The trained model can then be used to make predictions.
Box 2: Classification
Classification is a machine learning method that uses data to determine the category, type, or class of an item or row of data.
Box 3: Clustering
Clustering, in machine learning, is a method of grouping data points into similar clusters. It is also called segmentation.
Over the years, many clustering algorithms have been developed. Almost all clustering algorithms use the features of individual items to find similar items. For example, you might apply clustering to find similar people by demographics. You might use clustering with text analysis to group sentences with similar topics or sentiment.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/linear-regression

NEW QUESTION: 4

A. Option B
B. Option A
C. Option D
D. Option C
Answer: B,C
Explanation:
Explanation
A: "include pre-processor directives that are specific to the system configuration" system configuration here refers to bitness ie 32-bit or 64-bit so the developer wants to use in code different pre-processor directives for 32/64 bit, this is achieved by defining and using conditional compilation symbols for different platform targets (platform target is VS term for bitness ie for 32/64 bit).
D (not B): The question about testing, debugging, stack trace, line numbers etc. There is not a single word about release