GitHub-Foundations Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
お客様は、Dell EMC Isolated Recovery Solutionの予算が限られています。その予算では、共有または専用のスイッチトポロジのみが許可されます。共有スイッチトポロジに対する専用スイッチの利点は何ですか？
A. 実装コストが安い
B. リソースはプロダクションと共有されていません
C. 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
D. 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
Answer: C

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. 255.255.255.224
B. 255.255.255.252
C. 255.255.255.248
D. 255.255.255.192
E. 255.255.255.240
Answer: D

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:
Explanation:

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