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Der Geruch von Blut.
NEW QUESTION: 1
Sie entwickeln eine Azure-Webanwendung mit dem Namen WebApp1. WebApp1 verwendet einen Azure App Service-Plan mit dem Namen Plan1, der die B1-Preisstufe verwendet.
Sie müssen WebApp1 so konfigurieren, dass zusätzliche Instanzen der App hinzugefügt werden, wenn die CPU-Auslastung 10 Minuten lang 70 Prozent überschreitet.
Welche drei Aktionen sollten Sie nacheinander ausführen? Verschieben Sie zum Beantworten die entsprechenden Aktionen aus der Liste der Aktionen in den Antwortbereich und ordnen Sie sie in der richtigen Reihenfolge an.
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: From the Scale up (App Service Plan) settings blade, change the pricing tier The B1 pricing tier only allows for 1 core. We must choose another pricing tier.
Box 2: From the Scale out (App Service Plan) settings blade, enable autoscale
1.
Log in to the Azure portal at http://portal.azure.com
1. Navigate to the App Service you would like to autoscale.
2. Select Scale out (App Service plan) from the menu
3. Click on Enable autoscale. This activates the editor for scaling rules.
Box 3: From the Scale mode to Scale based on metric, add a rule, and set the instance limits.
Click on Add a rule. This shows a form where you can create a rule and specify details of the scaling.
References:
https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/app-service/windows/
https://blogs.msdn.microsoft.com/hsirtl/2017/07/03/autoscaling-azure-web-apps/
NEW QUESTION: 2
A. Option B
B. Option D
C. Option E
D. Option A
E. Option C
Answer: B,C,E
NEW QUESTION: 3
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ロジスティック回帰アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングします。
各機能の重要度を、全体的なグローバル相対重要度値として、および特定の予測セットのローカル重要度の尺度として計算することにより、モデルの予測を説明できる必要があります。
必要なグローバルおよびローカルの特徴重要度値を取得するために使用できる説明を作成する必要があります。
解決策：PFIExplainerを作成します。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: A
Explanation:
Explanation
Permutation Feature Importance Explainer (PFI): Permutation Feature Importance is a technique used to explain classification and regression models. At a high level, the way it works is by randomly shuffling data one feature at a time for the entire dataset and calculating how much the performance metric of interest changes. The larger the change, the more important that feature is. PFI can explain the overall behavior of any underlying model but does not explain individual predictions.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-machine-learning-interpretability