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NEW QUESTION: 1
Which two statements are true of contexts?
There are 2 correct answers to this question.
Response:
A. You can combine any object within the same context to create a query.
B. You can combine objects in different contexts.
C. You can combine only measures within the same context to create a query.
D. You cannot combine objects in different contexts.
Answer: A,B

NEW QUESTION: 2

A. Option C
B. Option A
C. Option D
D. Option B
Answer: A,B,C
Explanation:
Explanation
This is clearly given in the aws documentation.
Amazon EBS Encryption
Amazon CBS encryption offers a simple encryption solution for your CBS volumes without the need to build, maintain, and secure your own key management infrastructure. When you create an encrypted CBS volume and attach it to a supported instance type, the following types of data are encrypted:
* Data at rest inside the volume
* All data moving between the volume and the instance
* All snapshots created from the volume
* All volumes created from those snapshots
For
more information on CBS encryption, please refer to the below url http://docs.aws.amazon.com/AWSCC2/latest/UserGuide/CBSCncryption.html

NEW QUESTION: 3
Refer to the exhibit.

What does the snippet of code achieve?
A. It opens an ncclient connection to a Cisco Nexus device and maintains it for the duration of the context.
B. It creates a temporary connection to a Cisco Nexus device and retrieves a token to be used for API calls.
C. It opens a tunnel and encapsulates the login information, if the host key is correct.
D. It creates an SSH connection using the SSH key that is stored, and the password is ignored.
Answer: A
Explanation:
Explanation
ncclient is a Python library that facilitates client-side scripting and application development around the NETCONF protocol.
The above Python snippet uses the ncclient to connect and establish a NETCONF session to a Nexus device (which is also a NETCONF server).

NEW QUESTION: 4
You have a dataset that contains information about taxi journeys that occurred during a given period.
You need to train a model to predict the fare of a taxi journey.
What should you use as a feature?
A. the number of taxi journeys in the dataset
B. the trip distance of individual taxi journeys
C. the fare of individual taxi journeys
D. the trip ID of individual taxi journeys
Answer: B
Explanation:
Explanation
The label is the column you want to predict. The identified Features are the inputs you give the model to predict the Label.
Example:
The provided data set contains the following columns:
vendor_id: The ID of the taxi vendor is a feature.
rate_code: The rate type of the taxi trip is a feature.
passenger_count: The number of passengers on the trip is a feature.
trip_time_in_secs: The amount of time the trip took. You want to predict the fare of the trip before the trip is completed. At that moment, you don't know how long the trip would take. Thus, the trip time is not a feature and you'll exclude this column from the model.
trip_distance: The distance of the trip is a feature.
payment_type: The payment method (cash or credit card) is a feature.
fare_amount: The total taxi fare paid is the label.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/tutorials/predict-prices