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NEW QUESTION: 1
You enable Flashback Data Archive for a table for which you want to track and save all transactions for four years. After some time, the requirement changes for keeping transactions from four to two years.
You execute the following command to change the requirement:
SQL> ALTER FLASHBACK ARCHIVE fdal MODIFY RETENTION 2 YEAR;
What is the outcome?
A. An error is returned because the retention period cannot be reduced
B. All historical data older than two years, if any, is archived to flashback logs and the flashback archive is set to new retention time
C. All the flashback data archives are purged and the subsequently created flashback archives are maintained for two years
D. All historical data older than two years, if any, is purged from the flashback archive FDA1.
Answer: D

NEW QUESTION: 2
ニューヨークオフィスから移行される仮想マシンをサポートするには、Azureでリソースをプロビジョニングする必要があります。
ソリューションに何を含めるべきですか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：各正しい選択には1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: 10.20.0.0/16
Scenario: The New York office an IP address of 10.0.0.0/16. The Los Angeles office uses an IP address space of 10.10.0.0/16.
Box 2: Storage (general purpose v1)
Scenario: The New York office has a virtual machine named VM1 that has the vSphere console installed.

NEW QUESTION: 3
Azure Machine Learning Studioで実験を作成します。 10,000行を含むトレーニングデータセットを追加します。最初の9,000行はクラス0（90パーセント）を表します。
残りの1,000行はクラス1（10パーセント）を表します。
トレーニングセットは、2つのクラス間の不均衡です。 5つのデータ行を使用して、クラス1のトレーニング例の数を4,000に増やす必要があります。 Synthetic Minority Oversampling Technique（SMOTE）モジュールを実験に追加します。
モジュールを構成する必要があります。
どの値を使用する必要がありますか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: 300
You type 300 (%), the module triples the percentage of minority cases (3000) compared to the original dataset (1000).
Box 2: 5
We should use 5 data rows.
Use the Number of nearest neighbors option to determine the size of the feature space that the SMOTE algorithm uses when in building new cases. A nearest neighbor is a row of data (a case) that is very similar to some target case. The distance between any two cases is measured by combining the weighted vectors of all features.
By increasing the number of nearest neighbors, you get features from more cases.
By keeping the number of nearest neighbors low, you use features that are more like those in the original sample.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote