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Dieses Phänomen beendet jedoch nicht die Tragödie Chinas, Er war Data-Driven-Decision-Making PDF Testsoftware gerade auf den Fenstersims gestiegen, als Onkel Vernon gegen die offene Tür schlug, die mit einem lauten Krachen aufflog.

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NEW QUESTION: 1
Unter den Anforderungen für Korrespondenzkonten im USA PATRIOT Act bezieht sich das Wort "Zertifizierung" auf eine schriftliche Vertretung durch a
A. Korrespondenzbank, die bestätigt, dass sie keine Korrespondenzkonten für alternative Überweisungsunternehmen eröffnet.
B. Befragte Bank, die bestätigt, dass sie keine Geschäfte mit Shell-Banken tätigt.
C. Bundesempfänger ", der bestätigt, dass er nicht der wirtschaftliche Eigentümer des Korrespondenzkontos ist.
D. Befragte Bank, die bestätigt, dass sie keine Geschäfte mit politisch exponierten Personen tätigt.
Answer: A

NEW QUESTION: 2
次のトリガーの実装があるとします。
trigger leadTrigger on Lead (before update){
final ID BUSINESS_RECORDTYPEID = '012500000009Qad';
for(Lead thisLead : Trigger.new){
if(thisLead.Company != null && thisLead.RecordTypeId != BUSINESS_RECORDTYPEID){ thisLead.RecordTypeId = BUSINESS_RECORDTYPEID;
}
}
}
サンドボックスから本番環境へのデプロイメントが試行されるたびに、開発者はデプロイメントエラーを受け取ります。
展開を成功させるために開発者は何をすべきですか？
A. BUSINESS_RECORDTYPEIDがデプロイメントコンポーネントの一部としてプッシュされていることを確認します。
B. 本番環境のシステム管理者ユーザーによってデプロイメントが検証されていることを確認します。
C. BUSINESS_RECORDTYPEIDがSchema.Describe呼び出しを使用して取得されることを確認します。
D. デプロイ前に、IDがBUSINESS_RECORDTYPEIDのレコードタイプが本番環境に存在することを確認します。
Answer: A

NEW QUESTION: 3
Azure ML SDKを使用してバッチ推論パイプラインを作成します。次のコードを使用してパイプラインを実行します。
azureml.pipeline.coreからのインポートパイプライン
azureml.core.experiment import Experimentから
pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[parallelrun_step])
pipeline_run = Experiment(ws, 'batch_pipeline').submit(pipeline)
パイプライン実行の進行状況を監視する必要があります。
この目標を達成するための2つの可能な方法は何ですか？それぞれの正解は完全なソリューションを示します。
注：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。

A. オプションA
B. オプションB
C. オプションC
D. オプションD
E. オプションE
Answer: D,E
Explanation:
Explanation
A batch inference job can take a long time to finish. This example monitors progress by using a Jupyter widget. You can also manage the job's progress by using:
* Azure Machine Learning Studio.
* Console output from the PipelineRun object.
from azureml.widgets import RunDetails
RunDetails(pipeline_run).show()
pipeline_run.wait_for_completion(show_output=True)
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-parallel-run-step#monitor-the-parallel-run-