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NEW QUESTION: 1
インポートウィザードを使用して、既存のフィールド値を消去できます。
カスタムフィールドを削除したら、復元できますか?
A. いいえ
B. はい
Answer: B
NEW QUESTION: 2
Refer to the exhibit.
All HQ phones are configured to use HQ_MRGL and all BR phones are configured to use BR_MRGL. For the HQ phones always to use the hardware conference bridge as a first choice, which configuration should be implemented?
A. Assign the hardware conference bridge to HQ_MRG.
Configure a second HQ_MRG_2 and assign the software conference bridge to it.
Add both the HQ_MRG and HQ_MRG_2 to the HQ_MRGL and list the HQ_MRG first.
B. Ensure that both the hardware and software conference bridges are listed in the HQ_MRG.
The hardware conference bridge must be configured first.
C. Ensure that both the hardware and software conference bridges are listed in the HQ_MRG.
Ensure that the instance ID for the hardware conference bridge is 0.
D. Assign the hardware conference bridge to HQ_MRG.
Configure a second HQ_MRG_2 and assign the software conference bridge to it.
Configure an additional HQ_MRGL_2.
Add the HQ_MRG to HQ_MRGL. Add HQ_MRG_2 to HQ_MRGL_2.
The HQ_MRGL should be assigned to the HQ phones.
The HQ_MRGL_2 should be assigned to the HQ device pool.
Answer: A
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
To ensure that the hardware bridge is utilized first with all its resources BEFORE the software bridge is used ... you need to have two separate MRG's and list the hardware MRG 1st in the MRGL ...
NEW QUESTION: 3
Which of the following is the GREATEST risk to a company by allowing employees to physically bring their
personal smartphones to work?
A. Increases the attack surface by having more target devices on the company's campus
B. Company cannot automate patch management on personally-owned devices.
C. Installing soft token software to connect to the company's wireless network.
D. Taking pictures of proprietary information and equipment in restricted areas.
Answer: D
NEW QUESTION: 4
You have a Python data frame named salesData in the following format:
The data frame must be unpivoted to a long data format as follows:
You need to use the pandas.melt() function in Python to perform the transformation.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: dataFrame
Syntax: pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)[source] Where frame is a DataFrame Box 2: shop Paramter id_vars id_vars : tuple, list, or ndarray, optional Column(s) to use as identifier variables.
Box 3: ['2017','2018']
value_vars : tuple, list, or ndarray, optional
Column(s) to unpivot. If not specified, uses all columns that are not set as id_vars.
Example:
df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
... 'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
... 'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})
pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C'])
A variable value
0 a B 1
1 b B 3
2 c B 5
3 a C 2
4 b C 4
5 c C 6
References:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.melt.html