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Statt natürliche Auslese< sagt man aber auch natürliche Zuchtwahl<, statt >Erhaltenbleiben< DVA-C02 PDF >Überleben<, und manche meinen, statt >Kampf ums Dasem< solle man, weil es so kriegerisch klingt, besser >Ringen um die Existenz< sagen.

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NEW QUESTION: 1
Refer to the exhibit. The switch in the graphic has a default configuration and the MAC table is fully populated. In addition, this network is operating properly.
The graphic represents selected header information in a frame leaving host A.
What can be concluded from this information?

A. The switch will only forward this frame to the attached router interface.
B. The router will forward the packet in this frame to the Internet.
C. All devices in this LAN except host A will pass the packet to Layer 3.
D. The MAC address of host A is FFFF.FFFF.FFFF.
Answer: C

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 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. No
B. Yes
Answer: A
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

NEW QUESTION: 3
Note: This question is part of a series of questions that use the same scenario. For your convenience, the scenario is repeated in each question. Each question presents a different goal and answer choices, but the text of the scenario is exactly the same in each question in this series.
You maintain a Microsoft SQL Server instance that contains the following databases SalesDb1, SalesDb2, and SalesDb3. Each database has tabled named Products and Sales. The following table shows the configuration of each database.

The backup strategies for each database are described in the following table.

Each full or differential backup operation writes into a new file and uses a different sequence number. You observe the following database corruption issues.

SalesDb3 reports a number of database corruption issues related to error 823 and 824 when reading data pages.
You must display the following information about the corrupted pages:
* database name
* impacted file id
* impacted file physical name
* impacted page id
* event type that identifies the error type
* error count
Users report performance issues when they run queries against You plan to monitor query statistics and execution plans for SalesDb2 by using Query Store. The monitoring strategy must meet the following requirements:
* Perform automatic data cleanup when query store disk usage reaches 500 megabyte (MB).
* Capture queries based on resource consumption.
* Use a stale query threshold value of 60 days.
The query optimizer generates suboptimal execution plans for a number of queries on the Sales table in SalesDb2. You will create a maintenance plan that updates statistics for the table. The plan should only update statistics that were automatically created and have not been updated for 30 days. The update should be based on all data in the table.
You need to recover SalesDb2 and SalesDb3 while minimizing the data loss.
In the table below, identify the recovery strategy you should use for each database.
NOTE: Make only one selection in each column. Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

SalesDB2:
Row data are torn (error 824)
How to Fix Torn Pages
Run DBCC checkdb see for inconsistencies
Check your error logs first and then restore your last backups and transaction logs.
All backups are lost.
SalesDB3:
Checksum issues for data pages.
FEPAIR_REBUILD
Performs repairs that have no possibility of data loss. This can include quick repairs, such as repairing missing rows in non-clustered indexes, and more time-consuming repairs, such as rebuilding an index.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/backup-restore/manage-the-suspect-pages-table-sql-ser

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