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NEW QUESTION: 1
which phase of dmpvn spoke to spoke communications?
A. phase1
B. phase4C
C. phase6
D. phase2
E. phase5
Answer: D

NEW QUESTION: 2
Bank of Timbuktu is a medium-sized, regional financial institution in Timbuktu. The bank has deployed a new Internet-accessible Web application recently. Customers can access their account balances, transfer money between accounts, pay bills and conduct online financial business using a Web browser.
John Stevens is in charge of information security at Bank of Timbuktu. After one month in production, several customers have complained about the Internet enabled banking application. Strangely, the account balances of many of the bank's customers had been changed! However, money hasn't been removed from the bank; instead, money was transferred between accounts. Given this attack profile, John Stevens reviewed the Web application's logs and found the following entries:

What kind of attack did the Hacker attempt to carry out at the bank?
A. The Hacker attempted Session hijacking, in which the Hacker opened an account with the bank, then logged in to receive a session ID, guessed the next ID and took over Jason's session.
B. The Hacker used a generator module to pass results to the Web server and exploited Web application CGI vulnerability.
C. The Hacker first attempted logins with suspected user names, then used SQL Injection to gain access to valid bank login IDs.
D. Brute force attack in which the Hacker attempted guessing login ID and password from password cracking tools.
Answer: C

NEW QUESTION: 3
Azure Machine Learningで機械学習モデルをトレーニングします。ハイパードライブを使用して、ハイパーパラメータを調整します。以前のモデルのトレーニングとチューニングの実行では、多くのモデルが同様のパフォーマンスを示しました。次の要件を満たす早期終了ポリシーを選択する必要があります。
*現在の実行を評価するときに、以前のすべての実行のパフォーマンスを考慮します
*現在の実行とこれまでで最高のパフォーマンスの実行のみを比較するのを避けますそれぞれの正解がソリューションの一部を示しています。
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. Truncation selection
B. Median stopping
C. Default
D. Bandit
Answer: B,C
Explanation:
Explanation
The Median Stopping policy computes running averages across all runs and cancels runs whose best performance is worse than the median of the running averages.
If no policy is specified, the hyperparameter tuning service will let all training runs execute to completion.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-core/azureml.train.hyperdrive.medianstoppingpolicy
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-core/azureml.train.hyperdrive.truncationselectionpolic
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-core/azureml.train.hyperdrive.banditpolicy