About TeraData TDVCL2 Exam Questions

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Das Haus gehört, antwortete dieser, dem Advokaten N.

NEW QUESTION: 1
You are processing streaming data from vehicles that pass through a toll booth.
You need to use Azure Stream Analytics to return the license plate, vehicle make, and hour the last vehicle passed during each 10-minute window.
How should you complete the query? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: MAX
The first step on the query finds the maximum time stamp in 10-minute windows, that is the time stamp of the last event for that window. The second step joins the results of the first query with the original stream to find the event that match the last time stamps in each window.
Query:
WITH LastInWindow AS
(
SELECT
MAX(Time) AS LastEventTime
FROM
Input TIMESTAMP BY Time
GROUP BY
TumblingWindow(minute, 10)
)
SELECT
Input.License_plate,
Input.Make,
Input.Time
FROM
Input TIMESTAMP BY Time
INNER JOIN LastInWindow
ON DATEDIFF(minute, Input, LastInWindow) BETWEEN 0 AND 10
AND Input.Time = LastInWindow.LastEventTime
Box 2: TumblingWindow
Tumbling windows are a series of fixed-sized, non-overlapping and contiguous time intervals.
Box 3: DATEDIFF
DATEDIFF is a date-specific function that compares and returns the time difference between two DateTime fields, for more information, refer to date functions.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/tumbling-window-azure-stream-analytics

NEW QUESTION: 2
People are having intermittent quality issues during a live meeting via web application.
A. Use QoS profile to define QoS Classes
B. Use QoS Classes to define QoS Profile
C. Use QoS Classes to define QoS Profile and a QoS Policy
D. Use QoS Profile to define QoS Classes and a QoS Policy
Answer: D

NEW QUESTION: 3
You are developing a site-provisioning engine for a company. You create a site request page that employees use to specify the site template, title, and URL for a site. The site request page stores site requests in a list named Site Requests that is at the root of the site collection. You configure an approval workflow for the list.
Site creation must start at 3:00 AM each day. You must create sites in batches of no more than 10 sites.
You must not create sites until they are approved.
You need to create the site-provisioning engine.
Which two actions would you perform? Each correct answer presents part of the solution.
A. Create an ItemAdded event receiver for the Site Requests list. Initiate site provisioning if the value of the ModerationInformation property is set to the value SPModerationStatusType.Approved.
B. Create a new timer job that derives from SPWorkItemJobDefinition. Schedule the timer job to run at
3:00 AM.
C. Create a new timer job that derives from SPJobDefinition. Schedule the timer job to run at 3:00 AM.
D. Create an ItemUpdated event receiver for the Site Requests list. Initiate site provisioning if the value of the ModerationInformation property is set to the value SPModerationStatusType.Approved.
E. Create an ItemUpdated event receiver for the Site Requests list. Create a new work item if the value of the ModerationInformnation property is set to the value SPModerationStatusType.Approved.
Answer: B,D
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
A: Site provivison only initiated if it is approved.
B: A Work Item Job can be scheduled to run operations in SharePoint. A Work Item Timer Job is essentially a queue where you add list items that need to be processed. When the Work Item Timer Job runs, it pulls items from the queue and process the item.
Incorrect:
Not C: An SP Job would not be able to process items from a queue.
Reference: All About Sharepoint Work Item Timer Jobs
http://www.ericgregorich.com/blog/2014/1/25/using-work-item-timer-jobs-in-sharepoint

NEW QUESTION: 4
You have a multi-class image classification deep learning model that uses a set of labeled photographs. You create the following code to select hyperparameter values when training the model.

For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: Yes
Hyperparameters are adjustable parameters you choose to train a model that govern the training process itself. Azure Machine Learning allows you to automate hyperparameter exploration in an efficient manner, saving you significant time and resources. You specify the range of hyperparameter values and a maximum number of training runs. The system then automatically launches multiple simultaneous runs with different parameter configurations and finds the configuration that results in the best performance, measured by the metric you choose. Poorly performing training runs are automatically early terminated, reducing wastage of compute resources. These resources are instead used to explore other hyperparameter configurations.
Box 2: Yes
uniform(low, high) - Returns a value uniformly distributed between low and high Box 3: No Bayesian sampling does not currently support any early termination policy.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters