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Euer Gnaden sagte Brynden Schwarzfisch, vielleicht GitHub-Copilot Fragenpool setzen wir dieses Gespräch lieber unter uns fort, Bin ich denn wie ein Tier?

NEW QUESTION: 1
Which of the following statements are true about ground resistance?
A. Less than 5 ohms at a common telecom office/site
B. Less than 1 ohm at an integrated telecom building
C. At an area where soil resistivity is high, the ground resistance can be 10 ohms
D. The higher ground resistance is, the better.
Answer: A,B,C

NEW QUESTION: 2
You are the administrator of your company's AWS infrastructure. Your manager asked you to set up the ability to determine how much each Cloud Volumes ONTAP Instance costs on a monthly basis.
In this scenario, which three components must be configured to obtain these reports? (Choose three.)
A. The AWS payer accounts must be set up to store billing reports.
B. AWS report tags must be enabled after your first Cloud Volumes ONTAP instance is deployed.
C. You can download the report because AWS Billing reports exist by default.
D. AWS report tags must be enabled after all of your Cloud Volumes ONTAP instances are deployed.
E. OnCommand Cloud Manager must have permissions to access the S3 bucket that stores AWS billing reports.
Answer: A,B,E

NEW QUESTION: 3


Answer:
Explanation:

Explanation

From scenario: Topics are considered to be trending if they generate many mentions in a specific country during a 15-minute time frame.
Box 1: TimeStamp
Azure Stream Analytics (ASA) is a cloud service that enables real-time processing over streams of data flowing in from devices, sensors, websites and other live systems. The stream-processing logic in ASA is expressed in a SQL-like query language with some added extensions such as windowing for performing temporal calculations.
ASA is a temporal system, so every event that flows through it has a timestamp. A timestamp is assigned automatically based on the event's arrival time to the input source but you can also access a timestamp in your event payload explicitly using TIMESTAMP BY:
SELECT * FROM SensorReadings TIMESTAMP BY time
Box 2: GROUP BY
Example: Generate an output event if the temperature is above 75 for a total of 5 seconds SELECT sensorId, MIN(temp) as temp FROM SensorReadings TIMESTAMP BY time GROUP BY sensorId, SlidingWindow(second, 5) HAVING MIN(temp) > 75 Box 3: SlidingWindow Windowing is a core requirement for stream processing applications to perform set-based operations like counts or aggregations over events that arrive within a specified period of time. ASA supports three types of windows: Tumbling, Hopping, and Sliding.
With a Sliding Window, the system is asked to logically consider all possible windows of a given length and output events for cases when the content of the window actually changes - that is, when an event entered or existed the window.