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NEW QUESTION: 1
소프트웨어 개발의 폭포 수명주기 모델은 다음과 같은 경우에 가장 적절하게 사용됩니다.
A. 시스템이 작동 할 비즈니스 환경과 마찬가지로 요구 사항도 잘 이해되어 안정적으로 유지 될 것으로 예상됩니다.
B. 요구 사항을 잘 이해하고 있으며 프로젝트는 시간 압박을 받습니다.
C. 프로젝트는 새로운 기술의 사용을 포함 할 것입니다.
D. 프로젝트는 객체 지향 디자인 및 프로그래밍 접근법을 적용하려고 합니다.
Answer: A
Explanation:
설명:
역사적으로, 폭포 모형은 선택에서 기술 된 안정되어 있는 조건에 가장 적합했다
A. 전달 될 시스템의 불확실성의 정도와 그것이 사용될 조건이 증가 할 때, 폭포 모델은 성공적이지 못하다. 이러한 상황에서 다양한 형태의 반복적 인 개발 라이프 사이클은 전달할 전체 시스템의 범위를 세분화하여 요구 사항 수집 및 디자인 활동을보다 관리하기 쉽게 만듭니다. 작업 소프트웨어를 조기에 제공 할 수있는 능력은 불확실성을 완화시키는 역할을하며 이점을 조기에 실현시킬 수 있습니다. 설계 및 프로그래밍 방식의 선택은 그 자체로 적절한 소프트웨어 개발 라이프 사이클 유형의 결정 요인이 아닙니다. 프로젝트에서 신기술을 사용하면 상당한 위험 요소가 발생합니다. 반복적 인 개발 형태, 특히 실제 작업 소프트웨어의 초기 개발에 중점을 둔 민첩한 방법 중 하나가 이러한 불확실성을 관리하는 더 나은 옵션 일 수 있습니다.
NEW QUESTION: 2
The SQL statements executed in a user session are as follows:
Which two statements describe the consequences of issuing the ROLLBACK TO SAVE POINT a command in the session? (Choose two.)
A. The rollback generates an error.
B. No SQL statements are rolled back.
C. Only the second DELETEstatement is rolled back.
D. Both the DELETEstatements and the UPDATEstatement are rolled back.
E. Only the DELETEstatements are rolled back.
Answer: A,B
NEW QUESTION: 3
あなたはAzureのアプリをデザインしています。ヨーロッパのAzure地域と西ヨーロッパ地域にWebアプリケーションをデプロイする予定です。
あなたはWebアプリのための解決策を推薦する必要があります。解決策は、以下の要件を満たす必要があります。
地域に障害が発生した場合を除き、ユーザーは常に北地域のWebアプリフォームにアクセスする必要があります。
Azureリージョンが利用できない場合、Webアプリはユーザーが利用できる必要があります。
展開コストを最小限に抑える必要があります。
あなたは推薦に何を含めるべきですか？回答するには、その領域で適切なオプションを選択します。
注：それぞれ正しい選択は1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
NEW QUESTION: 4
You have a model with a large difference between the training and validation error values.
You must create a new model and perform cross-validation.
You need to identify a parameter set for the new model using Azure Machine Learning Studio.
Which module you should use for each step? To answer, drag the appropriate modules to the correct steps. Each module may be used once or more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: Split data
Box 2: Partition and Sample
Box 3: Two-Class Boosted Decision Tree
Box 4: Tune Model Hyperparameters
Integrated train and tune: You configure a set of parameters to use, and then let the module iterate over multiple combinations, measuring accuracy until it finds a "best" model. With most learner modules, you can choose which parameters should be changed during the training process, and which should remain fixed.
We recommend that you use Cross-Validate Model to establish the goodness of the model given the specified parameters. Use Tune Model Hyperparameters to identify the optimal parameters.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/partition-and-sample