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NEW QUESTION: 1
You are developing a Web application that has two distinct UIs. One UI is targeted to desktop browsers.
The other UI is targeted to mobile devices.
The mobile devices might or might not support cookies and relative URLs.
Users request the Default.aspx page.
You need to redirect users to the appropriate UI, depending on whether they are using a mobile device or a desktop browser.
What are two possible ways to achieve this goal? (Each correct answer presents a complete solution. Choose two.)
A. Add the following node to the <system.web> element of the Web.config file. <httpRuntime useFullyQualifiedRedirectUrl="true" />
B. Add the following code segment to the Page_Load event of Default.aspx. If Request.Browser.Type = "MobileDevice" Then Response.Redirect("MobileDefault.aspx") Else Response.Redirect("DesktopDefault.aspx") End If
C. Add the following code segment to the Page_Load event of Default.aspx. If Request.Browser("IsMobileDevice") = "true" Then Response.Redirect("MobileDefault.aspx") Else Response.Redirect("DesktopDefault.aspx") End If
D. Add the following node to the <system.web> element of the Web.config file. <httpRuntime useFullyQualifiedRedirectUrl="false" />
Answer: A,C

NEW QUESTION: 2
The same security policy has been redundantly implemented as part of the service contracts for Web services A, B and C.
In order to reduce the effort of maintaining multiple redundant service policies, it has been decided to centralize policy enforcement across these three services. Which of the following industry standards will need to be used for Web services A, B and C in order for their service contracts to share the same security policy document?
A. WS-PolicyAttachment
B. WS-SecureConversation
C. WS-Security
D. WS-Trust
Answer: A

NEW QUESTION: 3
来月販売されるギフトカードの数を予測するには、どのタイプの機械学習を使用する必要がありますか？
A. 分類
B. クラスタリング
C. 回帰
Answer: B
Explanation:
Explanation
Clustering, in machine learning, is a method of grouping data points into similar clusters. It is also called segmentation.
Over the years, many clustering algorithms have been developed. Almost all clustering algorithms use the features of individual items to find similar items. For example, you might apply clustering to find similar people by demographics. You might use clustering with text analysis to group sentences with similar topics or sentiment.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/machine-learning-initialize-m