250-586 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
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A. 外向きのインターフェイスは任意のData Domainプロトコルを受け入れます
B. リソースはプロダクションと共有されていません
C. 実装コストが安い
D. セキュリティ目的のファイアウォールが含まれています
Answer: D

NEW QUESTION: 2

Refer to the exhibit. The enterprise has decided to use the network address 172.16.0.0. The network administrator needs to design a classful addressing scheme to accommodate the three subnets, with 30, 40, and 50 hosts, as shown. Which subnet mask would accommodate this network?
A. 255.255.255.252
B. 255.255.255.240
C. 255.255.255.248
D. 255.255.255.224
E. 255.255.255.192
Answer: E

NEW QUESTION: 3
グローバルペナルティ検出モデルのサンプリング戦略を構築するには、Python言語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:
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Explanation:
Box 1: import pytorch as deeplearninglib
Box 2: ..DistributedSampler(Sampler)..
DistributedSampler(Sampler):
Sampler that restricts data loading to a subset of the dataset.
It is especially useful in conjunction with class:`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`. In such case, each process can pass a DistributedSampler instance as a DataLoader sampler, and load a subset of the original dataset that is exclusive to it.
Scenario: Sampling must guarantee mutual and collective exclusively between local and global segmentation models that share the same features.
Box 3: optimizer = deeplearninglib.train. GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.10) Incorrect Answers: ..SGD..
Scenario: All penalty detection models show inference phases using a Stochastic Gradient Descent (SGD) are running too slow.
Box 4: .. nn.parallel.DistributedDataParallel..
DistributedSampler(Sampler): The sampler that restricts data loading to a subset of the dataset.
It is especially useful in conjunction with :class:`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`.
References:
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/distributed.py