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In der Wüste wohnten von je die Wahrhaftigen, die freien FCSS_SASE_AD-24 Simulationsfragen Geister, als der Wüste Herren; aber in den Städten wohnen die gutgefütterten, berühmten Weisen, die Zugthiere.
Asem setzte nun die Kappe auf den Kopf, knüpfte FCSS_SASE_AD-24 Zertifizierungsfragen die Trommel an seinen Gürtel, warf den Ball auf den Boden, und sprach denOrt aus, wohin er wollte, und der folgsame FCSS_SASE_AD-24 Zertifikatsfragen Ball rollte sogleich fort, und durchflog mit ihm den Raum mit Windesschnelle.
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Sie brauchte nichts zu sagen, ich wusste auch so, was sie meinte.
NEW QUESTION: 1
Refer to the exhibit. Which three steps must be taken to add NFS storage to the Cisco UCS domain?
(Choose three.)
A. Configure fabric interconnect A and B to Ethernet switching mode.
B. Create an appliance VLAN on fabric A and fabric B.
C. Configure a QoS policy for NFS storage.
D. Create a LAN cloud VLAN on fabric A and fabric B.
E. Configure Eth1/17 as an appliance port.
F. Configure Eth1/17 as a unified storage port.
Answer: A,D,E
NEW QUESTION: 2
Your corporation has a security requirement that Microsoft Office documents may notcontain macros. Lotus Symphony is the company standard for opening these documents. Which of the following is the best choice for restricting macros from being run by users?
A. Enable the macros filter in the desktop settings document
B. Disable macros in a security settings document
C. Apply a default Lotus Symphony settings document
D. Select to disable the use of macros in a Lotus Symphony settings document
Answer: C
NEW QUESTION: 3
기계 학습 전문가는 회사의 판매를 개선하기 위한 시스템을 설계하고 있습니다. 회사의 사용자 행동 및 제품 선호도에 관한 많은 양의 정보를 사용하여 사용자가 다른 사용자와의 유사성을 기반으로 사용자가 원하는 제품을 예측하는 것이 목표입니다.
이 목표를 달성하기 위해 전문가는 어떻게 해야 합니까?
A. Amazon EMR에서 Apache Spark ML을 사용하여 모델 기반 필터링 권장 엔진을 빌드하십시오.
B. Amazon EMR에서 Apache Spark ML을 사용하여 협업 필터링 권장 엔진을 구축하십시오.
C. Amazon EMR에서 Apache Spark ML을 사용하여 컨텐츠 기반 필터링 권장 엔진을 구축하십시오.
D. Amazon EMR에서 Apache Spark ML과 결합 필터링 권장 엔진을 구축하십시오.
Answer: B
Explanation:
Many developers want to implement the famous Amazon model that was used to power the
"People who bought this also bought these items" feature on Amazon.com. This model is based on a method called Collaborative Filtering. It takes items such as movies, books, and products that were rated highly by a set of users and recommending them to other users who also gave them high ratings. This method works well in domains where explicit ratings or implicit user actions can be gathered and analyzed.
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