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NEW QUESTION: 1
You are creating a console application named Appl.
App1 retrieves data from the Internet by using JavaScript Object Notation (JSON).
You are developing the following code segment (line numbers are included for reference only):

You need to ensure that the code validates the JSON string.
Which code should you insert at line 03?

A. Option D
B. Option B
C. Option C
D. Option A
Answer: A
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
The JavaScriptSerializer Class Provides serialization and deserialization functionality for AJAX-enabled applications.
The JavaScriptSerializer class is used internally by the asynchronous communication layer to serialize and deserialize the data that is passed between the browser and the Web server. You cannot access that instance of the serializer. However, this class exposes a public API. Therefore, you can use the class when you want to work with JavaScript Object Notation (JSON) in managed code.

NEW QUESTION: 2
VMware vSphere 6.x管理者には、esxtopで次の出力が表示されます。

％RDY列は何を表していますか？
A. CPU Utilization
B. CPU Cycle Wait Percentage
C. CPU Ready
D. Idle CPU Percentage
Answer: C

NEW QUESTION: 3
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 in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You create a model to forecast weather conditions based on historical data.
You need to create a pipeline that runs a processing script to load data from a datastore and pass the processed data to a machine learning model training script.
Solution: Run the following code:

Does the solution meet the goal?
A. Yes
B. No
Answer: B
Explanation:
Note: Data used in pipeline can be produced by one step and consumed in another step by providing a PipelineData object as an output of one step and an input of one or more subsequent steps.
Compare with this example, the pipeline train step depends on the process_step_output output of the pipeline process step:
from azureml.pipeline.core import Pipeline, PipelineData
from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep
datastore = ws.get_default_datastore()
process_step_output = PipelineData("processed_data", datastore=datastore) process_step = PythonScriptStep(script_name="process.py", arguments=["--data_for_train", process_step_output], outputs=[process_step_output], compute_target=aml_compute, source_directory=process_directory) train_step = PythonScriptStep(script_name="train.py", arguments=["--data_for_train", process_step_output], inputs=[process_step_output], compute_target=aml_compute, source_directory=train_directory) pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[process_step, train_step]) Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.pipelinedata?view=azure-ml-py

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