5V0-23.20 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
In the P FAT AP's SSID "H3C" upper rate limit enable wireless users, the configuration shown in FIG.
Based on the above configuration, which of the following statements are correct? (Multiple choice)
A. If the number of current access users of this FAT AP is 10, and 5 of them have no traffic, the bandwidth per user cannot exceed 20000/5=4000Kbps.
B. If the number of current access users of this FAT AP is 10, the bandwidth per user cannot exceed 20000/10=2000Kbps.
C. If the number of currently connected users of this FAT AP is 10, the maximum bandwidth per user cannot exceed 2000Kbps.
D. The wireless user speed limit function of FAT AP is divided into static speed limit and dynamic speed limit. The above configuration achieves dynamic speed limit.
Answer: A,B,C,D

NEW QUESTION: 2
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You have Azure IoT Edge devices that generate streaming data.
On the devices, you need to detect anomalies in the data by using Azure Machine Learning models.
Once an anomaly is detected, the devices must add information about the anomaly to the Azure IoT Hub stream.
Solution: You deploy Azure Stream Analytics as an IoT Edge module.
Does this meet the goal?
A. Yes
B. No
Answer: A
Explanation:
Available in both the cloud and Azure IoT Edge, Azure Stream Analytics offers built-in machine learning based anomaly detection capabilities that can be used to monitor the two most commonly occurring anomalies:
temporary and persistent.
Stream Analytics supports user-defined functions, via REST API, that call out to Azure Machine Learning endpoints.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-machine-learning-anomaly- detection

NEW QUESTION: 3
spanning-tree portfastコマンドの主な効果は何ですか。
A. リスニング状態のポートをすぐに有効にします
B. スパニングツリーの収束時間を最小限に抑えます
C. BPDUメッセージを有効にします
D. スイッチがリロードされるとすぐにポートをフォワーディングステートにします
Answer: D
Explanation:
Portfast feature should only be used on edge ports (ports directly connected to end stations). Neither edge ports or PortFast enabled ports generate topology changes when the link toggles so we cannot say Portfast reduces the STP convergence time.
PortFast causes a switch or trunk port to enter the spanning tree forwarding state immediately, bypassing the listening and learning states so answer 'It immediately puts the port into the forwarding state when the switch is reloaded ' is the best choice.