H19-435_V1.0 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
You executed the following query:
SELECT oldest_flashback_scn, oldest_flashback_time
FROM V$FLASHBACK_DATABASE_LOG;
Considering that all the redo logs are available, what information can you derive from the output of the preceding query?
A. The time when the last flashback operation in your database was performed
B. The approximate time and the lowest system change number (SCN) to which you can flash back your database
C. The time when the first flashback operation in your database was performed
D. The system change number (SCN) and the time when the Flashback Database was enabled in the database instance
Answer: B
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
V$FLASHBACK_DATABASE_LOG displays information about the flashback data. Use this view to help estimate the amount of flashback space required for the current workload.

NEW QUESTION: 2

A. Option C
B. Option B
C. Option D
D. Option A
Answer: C
Explanation:
/Reference:
http://www.cisco.com/c/en/us/support/docs/switches/catalyst-6500-series-switches/24330-185.html

NEW QUESTION: 3
You are using a decision tree algorithm. You have trained a model that generalizes well at a tree depth equal to
10.
You need to select the bias and variance properties of the model with varying tree depth values.
Which properties should you select for each tree depth? To answer, select the appropriate options in the answer area.

Answer:
Explanation:

Explanation

In decision trees, the depth of the tree determines the variance. A complicated decision tree (e.g. deep) has low bias and high variance.
Note: In statistics and machine learning, the bias-variance tradeoff is the property of a set of predictive models whereby models with a lower bias in parameter estimation have a higher variance of the parameter estimates across samples, and vice versa. Increasing the bias will decrease the variance. Increasing the variance will decrease the bias.
References:
https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-to-the-bias-variance-trade-off-in-machine-learning/

NEW QUESTION: 4

A. Option A
B. Option B
Answer: B
Explanation:

http://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_Defining_constraints.html