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Was sollen wir denn im Norden?

NEW QUESTION: 1
You administer a Microsoft SQL Server 2012 database. The database is currently configured to log ship to a secondary server.
You are preparing to cut over to the secondary server by stopping log-shipping and bringing the secondary database online. You want to perform a tail-log backup.
You need to leave the primary database in a restoring state.
Which option of the BACKUP LOGcommand should you use?
A. NO_TRUNCATE
B. STANDBY
C. FORMAT
D. NORECOVERY
Answer: D
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
It is recommended that you take a tail-log backup in the following scenarios:
If the database is online and you plan to perform a restore operation on the database, begin by backing

up the tail of the log. To avoid an error for an online database, you must use the ... WITH NORECOVERY option of the BACKUP Transact-SQL statement.
Note: A tail-log backup captures any log records that have not yet been backed up (the tail of the log) to prevent work loss and to keep the log chain intact. Before you can recover a SQL Server database to its latest point in time, you must back up the tail of its transaction log. The tail-log backup will be the last backup of interest in the recovery plan for the database.
References: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/backup-restore/tail-log-backups-sql- server

NEW QUESTION: 2
An AIX customer is running AIX 5.3 on a POWER7 machine and wants to run this workload on a POWER8 server without upgrading their operating system.
What is their best option to migrate their workload?
A. Power VC
B. Versioned WPAR
C. Live Partition Mobility
D. Power HA failover
Answer: C

NEW QUESTION: 3
AccessibilityToHighway列の欠落データを置き換える必要があります。
Clean Missing Dataモジュールをどのように構成する必要がありますか?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: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: Replace using MICE
Replace using MICE: For each missing value, this option assigns a new value, which is calculated by using a method described in the statistical literature as "Multivariate Imputation using Chained Equations" or "Multiple Imputation by Chained Equations". With a multiple imputation method, each variable with missing data is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Scenario: The AccessibilityToHighway column in both datasets contains missing values. The missing data must be replaced with new data so that it is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Box 2: Propagate
Cols with all missing values indicate if columns of all missing values should be preserved in the output.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean-missing-data

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