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NEW QUESTION: 1

A. Create a TaskCompletionSource<T> object.
B. Apply the async modifier to the method signature.
C. Apply the following attribute to the method signature: [MethodImpl(MethodImplOptions.Synchronized)]
D. Call the component by using the TaskFactory.FromAsync() method.
Answer: A,D
Explanation:
Explanation
A: TaskFactory.FromAsync Method
Creates a Task that represents a pair of begin and end methods that conform to the Asynchronous Programming Model pattern. Overloaded.
Example:
TaskFactory.FromAsync Method (IAsyncResult, Action<IAsyncResult>)
Creates a Task that executes an end method action when a specified IAsyncResult completes.
B: In many scenarios, it is useful to enable a Task<TResult> to represent an external asynchronous operation.
TaskCompletionSource<TResult> is provided for this purpose. It enables the creation of a task that can be handed out to consumers, and those consumers can use the members of the task as they would any other.
However, unlike most tasks, the state of a task created by a TaskCompletionSource is controlled explicitly by the methods on TaskCompletionSource. This enables the completion of the external asynchronous operation to be propagated to the underlying Task. The separation also ensures that consumers are not able to transition the state without access to the corresponding TaskCompletionSource.
Note:
* System.Threading.Tasks.Task
Represents an asynchronous operation.

NEW QUESTION: 2
You are evaluating a Python NumPy array that contains six data points defined as follows:
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
You must generate the following output by using the k-fold algorithm implantation in the Python Scikit-learn machine learning library:
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
You need to implement a cross-validation to generate the output.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate code segment in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: k-fold
Box 2: 3
K-Folds cross-validator provides train/test indices to split data in train/test sets. Split dataset into k consecutive folds (without shuffling by default).
The parameter n_splits ( int, default=3) is the number of folds. Must be at least 2.
Box 3: data
Example: Example:
>>>
>>> from sklearn.model_selection import KFold
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
>>> y = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> kf = KFold(n_splits=2)
>>> kf.get_n_splits(X)
2
>>> print(kf)
KFold(n_splits=2, random_state=None, shuffle=False)
>>> for train_index, test_index in kf.split(X):
print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]
References:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html

NEW QUESTION: 3
Due to an error, it is necessary to recover a Matrix CMS from the prior day's backup. "Mxsync" id used to place the restored backup in a consistent state. A physical logical server created prior to the crash is not present in Matrix OE visualization logical server view.
Which action recovers the missing logical server?
A. Replay actions from the logical server log files
B. Copy actions form the secondary CMS
C. Import the blade with its existing Virtual Connect profile as logical server
D. Restore actions from the hourly Matrix OE automatic snapshots
Answer: C