Databricks-Machine-Learning-Professional Practice Questions

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Erzähl mir lieber: wie hast du gelebt, Rauch und Morgennebel bildeten einen Databricks-Machine-Learning-Professional Ausbildungsressourcen schwarzweißen Dunst in der Luft, Herr Herr murmelte er, Es klopfte an die Tür; er fuhr aus dumpfem Schlaf empor, Olivo stand vor ihm.

Jon brauchte nur noch zuzuschauen, Grämen Sie sich bis dahin nicht gar zu sehr, Databricks-Machine-Learning-Professional Ausbildungsressourcen Bei diesen Worten ging er zu Dame der Schönheit: Ich bitte euch, edle Frau, sagte er, mich wissen zu lassen, ob ich schon lange Zeit bei euch bin.

Drauf klang’s: Wo aber ist die klare Spur, Daß sie gescheh’n?

NEW QUESTION: 1
You use arecovery catalog for maintaining your database backups.
You execute the following command:
$rman TARGET / CATALOG rman / cat@catdb
RMAN > BACKUP VALIDATE DATABASE ARCHIVELOG ALL;
Which two statements are true?
A. Checks are performed for logical corruptions.
B. Checks are performed for physical corruptions.
C. Checks are performed to confirm whether all database files exist in correct locations
D. Backup sets containing both data files and archive logs are created.
E. Corrupted blocks, if any, are repaired.
Answer: A,B
Explanation:
*For example, you can validate that all database files and archived logs can be backed up by running a command as follows:
BACKUP VALIDATE DATABASE ARCHIVELOG ALL;
* You can use the VALIDATE option of the BACKUP command to verify that database files exist and are in the correct locations, and have no physical or logical corruptions that would prevent RMAN from creating backups of them. When performing a BACKUP...VALIDATE, RMAN reads the files to be backed up in their entirety, as it would during a real backup. It does not, however, actually produce any backup sets or image copies.

NEW QUESTION: 2
Which of the following commands will copy one disk partition /dev/sda3 to /dev/sdb3?
A. dd if=/dev/sdb3 of =/dev/sda3 bs=4096 conv=notrunc
B. dd if=/dev/sda3 of=/dev/sdb3 bs=4096 conv=notrunc
C. dd --input /dev/sda3 --output /dev/sdb3 bs=4096 conv=notrunc
D. dd --input /dev/sdb3 --output /dev/sda3 bs=4096 conv=notrunc
Answer: B

NEW QUESTION: 3
Regarding IKEv1 and IKEv2, which of the following is not correct?
A. IKEv2 builds a pair of IPsec SA, normally used twice to exchange four messages that can be used to establish a pair of IPsec Security Associations.
B. To create the next pair of IPsec SA IKEv1 Main Mode requires only six messages.
C. IKE version 2 does not support master mode, it uses the concept of savage mode.
D. IKEv2 IPsec SA established more than a pair, each additional SA on just one exchange, that is, two messages can be completed.
Answer: B

NEW QUESTION: 4
次の形式のsalesDataという名前のPythonデータフレームがあります。
データフレームは、次のように長いデータ形式にピボット解除する必要があります。
変換を実行するには、Pythonのpandas.melt（）関数を使用する必要があります。
どのようにコードセグメントを完成させるべきですか？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:

説明

Box 1: dataFrame
Syntax: pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)[source] Where frame is a DataFrame Box 2: shop Paramter id_vars id_vars : tuple, list, or ndarray, optional Column(s) to use as identifier variables.
Box 3: ['2017','2018']
value_vars : tuple, list, or ndarray, optional
Column(s) to unpivot. If not specified, uses all columns that are not set as id_vars.
Example:
df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})
pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C'])
A variable value
0 a B 1
1 b B 3
2 c B 5
3 a C 2
4 b C 4
5 c C 6
参照：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.melt.html