#array操作

[clonecoding-ja]

JavaScriptのスプレッド構文：ArrayとObjectsの効率的な操作方法

この記事は、現代のJavaScriptにおけるスプレッド構文の重要性と使用方法に焦点を当てています。スプレッド構文は、ArrayやObjectsの効率的な操作手法を提供し、コードの簡潔性と効率性を向上させます。記事はスプレッド構文の基本的な理解から、ArrayやObjectsにおける使用方法、一般的なエラーの解決策までを詳細に解説しています。

スプレッド構文を使うことで、ArrayやObjectsを展開し、結合する方法、オブジェクトのプロパティを効率的に操作する方法、関数引数として活用する方法などが具体的なコード例とともに説明されています。また、スプレッド構文の使用に伴う一般的なエラーやその解決策も紹介されており、読者はスムーズなプログラミング体験を得るためのポイントを押さえることができます。

この記事を通じて、読者はJavaScriptでスプレッド構文を使いこなすための手法やベストプラクティスを学び、ArrayやObjectsの操作を効率的に行うスキルを向上させることができるでしょう。

[chilin99999-blog]

[JS] 陣列操作實務範例

Array操作系列文：http://chilin99999.tumblr.com/tagged/array%E6%93%8D%E4%BD%9C

這篇文章，舉幾個比較貼近實務的case，與大家分享。

如果大家想對Array做什麼害羞的事(?)，可以在底下留言。

版主會的話就將其補上～

let data = { title: 'Javascript超級大亂鬥', players: { teamA: [ { name: 'David', age: 18, score: 6688, }, { name: 'Peter', age: 16, score: 5689, } ], teamB: [ { name: 'Kelly', age: 62, score: 7566, }, { name: 'Diana', age: 24, score: 4089 } ] }, };

情境１：找出Diana是否為玩家

data.players.teamA.concat(data.players.teamB).some(d => d.name === 'Diana'); // true

情境２：從players清單中刪除Peter

Object.keys(data.players).forEach((key) => { let team = data.players[key]; let index = team.map(d => d.name).indexOf('Peter'); if(index > 0) team.splice(index, 1); });

情境３：找出分數最高的玩家

data.players.teamA.concat(data.players.teamB).reduce((pre, cur) => { return pre < cur ? pre : cur; }); // {name: "Diana", age: 24, score: 4089}

情境４：將新成員Tom隨機加入某隊

let playerTom = { name: 'Tom', age: 87, score: 8787, }; let randomTeam = Math.floor((Math.random()) + 1) ? 'teamA' : 'teamB'; data.players[randomTeam].push(playerTom);

[o-2-s]

モディファイア

モディファイアとは オブジェクトのメッシュ構造に手を加えずに装飾可能になるため、非破壊的な操作とも呼ばれます。 モディファイアの操作はは主に4つ（Modify、Generate、Deform、Physics）のカテゴリに分けられます。 ※作業しながら理解していっているので正直全ての説明ができない状態なので追々加筆していきたいと思っています。（理解してから書きたいので） Generate 形状をう変更する時に使われます。 Array配列BevelベベルBooleanブーリアンBuildビルドDecimateポリゴン数削減Edge Split辺分離Geometry NodesジオメトリノードMaskマスクMirrorミラーMultiresolutionマルチレゾリューションRemeshリメッシュScrewスクリューSkinスキンSolidify厚みづけSubdivision…

[ginggotisga]

Vmware fusion pro 10 key 無料ダウンロード.Mac用のVMWare Fusion Pro

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Apple iMovie Apple iMovieを使用すると、見事なHDムービーやハリウッドスタイルの予告編を作成できます。ビデオライブラリを参照して、お気に入りのビデオを簡単に共有できます。ビデオは外部デバイスからインポートして、簡単に微調整、再配置、編集してから、共有したりDVDに書き込んだりできます。 機能が含まれます： 日付でサイドバーのイベントをソートするオプション新しいタイトルのフォント、サイズ、色を変更す.

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Download Microsoft Visual Studio Service Pack 1 for Windows to update Visual Studio to the latest service pack ing System: Windows May 12,  · A security issue has been identified leading to a vulnerability in MFC applications that are built with Visual Studio and ship the Microsoft Visual C++ Service Pack 1 Redistributable Package Oct 30,  · このリリースには、Microsoft テスト マネージャーでのコード化された UI テストと操作の記録を、KB がインストールされた Internet Explorer 9 または Internet Explorer 10 を実行するコンピューターで正常に実行できるようにする、Visual Studio SP1 の更新プログラムが含まれています。         

 ナレッジベース記事: KB Windows 7, Windows 8, Windows Server R2 Bit x86 , Windows Server R2 x64 editions, Windows Server Service Pack 2, Windows Server R2, Windows Server Service Pack 2, Windows Vista Service Pack 2, Windows XP Service Pack 3.

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Download Microsoft Visual Studio Service Pack 1 の更新プログラム KB from Official Microsoft Download Center. Surface デバイス オリジナルで、あり続ける 今すぐ購入. Microsoft Visual Studio Service Pack 1 の更新プログラム KB ここで言語を選択すると、そのページのすべてのコンテンツが選択した言語に変更されます。 言語を選択:.

イタリア語 スペイン語 ドイツ語 フランス語 ロシア語 中国語（簡体） 中国語 繁体 日本語 英語 韓国語. ダウンロード DirectX End-User Runtime Web Installer ダウンロード. このリリースには、Visual Studio SP1 テスト ツールに対する更新プログラムと Windows 8 および Visual Studio の互換性の修正が含まれています。. 詳細 バージョン:. ファイル サイズ:. システム要件 サポートされるオペレーティング システム. インストール方法 このページの [ダウンロード] をクリックしてダウンロードを開始するか、 [言語の変更] ドロップダウン リスト ボックスの一覧で別の言語をクリックし、[変更] をクリックします。 次のいずれかの操作を実行します。 すぐにインストールを開始するには、[ 実行 ] をクリックします。 コンピューターにファイルをダウンロードして後でインストールする場合は、[ 保存 ] をクリックします。 インストールを取り消す場合は、[ キャンセル ] をクリックします。.

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[chacha666666]

501

今年我的复习资料。全部熟读于心，结果一道题都没考😂

今年考试的形式完全改变了。

网络协议：协议一个路由协议用于路由器之间引导用户流量

允许一个数据包根据寻址方案从一个主机转发到另一个主机，例子IP

NB并非所有的网络层协议都是可路由的一个路由协议允许路由器相互通信来更新和维护路由表。

RIP(路由信息协议)增强型内部网关路由协议

OSPF开放最短路径优先

集线器，交换机和路由器

集线器和交换机用于在局域网内交换数据。集线器和交换机不用于在自己的网络之外交换数据． 要在自己的网络之外交换数据，设备需要能够读取IP地址，路由器是网络的网关集线器和交换机用于“创建”本地网络，路由器用于将本地网络连接在一起。

VLAN的5种类型

1. VLAN数据只承载用户生成的流量。(不是语音或管理数据)

2.本机VLAN802.1Q trunk端口配置本地VLAN一个802.1Q trunk端口支持来自多个VLAN的流量(“tagged”流量)以及不来自VLAN的流量(“untagged”流量)维护与旧局域网的向后兼容性(未标记)802.1Q trunk端口将不带标签的流量放在本机VLAN上最好不要使用VLAN 1

3.管理VLAN—用于访问管理能力���您通过这个VLAN与交换机进行对话(配置)． 通过HTTP、Telnet、SSH、SNMP等方法． 为该VLAN配置IP地址+子网掩码•缺省情况下是VLAN 1

4. 默认的VLAN

•最初所有交换机端口都在VLAN 1内

•VLAN 1不能被重命名和删除

•CDP和STP数据始终通过VLAN 1传输

•将默认VLAN更改为VLAN other是一种最佳安全实践

比VLAN 1;这需要将交换机上的所有端口配置为

关联VLAN 1以外的缺省VLAN

1. 对RIP和OSPF路由协议进行了深入的比较和对比。

rip有最大跳数限制，适用于中小网络，

ospf适用于中性和大型网络。

2. 紧挨着网络层之上和之下的OSI层中的协议都承担错误校正。描述来自每一层的示例，并比较和对比在这两层中发生的错误纠正目标。

3. 传输层的差错控制主要针对ip包的内容，数据链路层的差错控制主要针对二层帧结构

4. 区块链 共享数据库

5. 操作系统的七个主要组成部分。

· 进程管理（Processing management）

· 内存管理（Memory management）

· 文件系统（File system）

· 网络通信（Networking）

· 安全机制（Security）

· 用户界面（User interface）

· 驱动程序（Device drivers

6. 描述两种不同形式的内存碎片。

外部碎片，由于物理内存持续分配和释放过程中，造成空闲物理内存太小，难以利用。

内部碎片，进程申请后而不使用，操作系统也无法收回的碎片。

7. 分页是如何工作的，以及它如何解决其中一种形式的碎片。分页是在分段的基础上，为了避免外部碎片，引入页的概念，将物理内存划分为和一页大小相同的小块，通过页和物理内存的映射，来间接将进程与物理内存联系在一起。

8. 在基于分页的架构中，共享框架的目的是什么?分页结构中，共享是为了节省物理内存，将不同进程共同使用的只读片段只保留一份在物理内存中。

9. 讨论密码算法最好公开的原因，以及我们如何仍然能够确定通过使用我们的私钥实现的安全性。

10. 非对称密码算法，私钥依然保密，成为解密的关键。公钥则用来公开，用于将内容加密为只本人可解的内容。

11. NAT，用于隐藏内部网络状态，只暴露统一的出口地址用于外部访问。同时能够节省ip地址。

12. 什么是端口地址转换?它能在我们的私人网络中发生什么? 端口地址转换（PAT，Port Address Translation）是对网络地址转换（NAT）的扩展，它允许本地网（LAN）上的多个设备映射到一个单一的公共IP地址。端口地址转换旨在保存IP地址。

13. 互联网协议被描述为无连接。这意味着什么?它对更高层次的内容交付有什么影响？

其实互联网服务概念分三层：

1、应用服务（互联网存在的根本目的），

2、传输协议层（用户与互联网之间的契约），

3、物理连接层（完成以上任务必须的物理支撑）。

最底层，在互联网协议定义里说的是：不可靠的、尽最大努力交付的、无连接分组交付系统。注意是“无连接分组交付系统”，

无连接的数据报交付服务提供了其他服务赖以生存的基础。

服务：

1、 不可靠，不能保证交付；

2、 服务无连接，每个分组被独立处理；

3、 努力交付，是由于互联网软件努力尝试发送每个分组

互联网不会随便丢弃哪个分组；只有资源耗尽或底层网络出现故障时才可能不可靠性。

这种定义不可靠、无连接交付机制的协议称为网际协议就是Internet Protocol及IP。

这里的IP与你所认为的Ip地址没有关系。

IP地址只是支撑Internet Protocol手段，就像邮政服务需要邮政编码一样，邮政编码不是邮政服务。

描述TCP和UDP传输层协议的区别。tcp协议面向连接，注重差错控制。udp无连接，尽可能交付。

14. 数据封装的概念是什么意思?

数据封装（Data Encapsulation）是把业务数据映射到某个封装协议，填充对应协议的包头，形成封装协议的数据包并完成速率适配。

解封装就是封装的逆过程，拆解协议包，处理包头中的信息，取出净荷中的业务信息数据封装和解封装是一对逆过程。

15. 文件分配磁盘空间的主要方法

连续分配，最简单的方式，按顺序将文件放入存储。文件发生删除，新增等操作，容易产生碎片。

连接存储使用头尾链表的形式，将文件分块分散在存储中，缺点在于一旦出现意外，后续空间无法收回利用。

索引存储，将链接信息进一步集中存储，便于查找。

16. 什么是Key Decay?

数码签名用于认证，防止篡改���抵赖。

17. 帧间间隙��以太网中起什么作用?

协议标准化，保证了互联互通的可用性

18. ARP协议的目的是什么?

Arp只在局域网里使用。用于将ip地址翻译成mac地址。

19. 为什么协议是由标准组织定义的?

1）ISO(International Standards Organization,国际标准化组织)

2）ITU-T（International Telecommunications Union-Telecommunication Standardization Sector,国际电联-电信标准部）

3）ANSI（American National Standards Institute,美国国家标准化局）

4）IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineering,电气电子工程师学会）

5）EIA（Electronic Industries Association,电子工业协会

20. 关于数据传输，衰减是什么? 衰减指物理介质上电平信号在传输过程中发生的变化。

21. 列出三种主要的加密算法。

sha，rsa，des

22. Split Horizon在路由协议中实现了什么?用来在路由协议中，通过避免同端口下接收到的路由信息再在同端口下发送出来，防止出现环

23. 中央处理单元的高速缓存的目的是什么? cache用于加速cpu提取常用的内存数据。

24. 什么是过程控制块? 是操作系统专门用来管理所有进程的数据结构。

25. 设备驱动程序的目的是什么? 驱动程序是一个小型的系统级程序，它能够使特定的硬件和软件与操作系统建立联系，让操作系统能够正常运行并启用该设备。如果您正准备添加某些新的设备，操作系统不会知道如何处理它。但是当您安装了驱动程序后，操作系统就可以正确的判断出它是什么设备，更重要的是：它知道了如何使用这个新设备。

26. FCFS代表什么? Fcfs（First Come，First Served）先来先服务

27. 相对于图像文件，位深是如何度量的?位深表示描述一个像素所需要的bit数量，越大表示颜色越丰富。

28. 描述十六进制数字系统的角色和结构。分组 比二进制更加适合人类阅读

29. 这是计算机系统使用的四种最常见的按位逻辑运算。

逻辑与（And）0&0=0; 0&1=0; 1&0=0; 1&1=1

逻辑或(Or) 运算规则：0|0=0； 0|1=1； 1|0=1； 1|1=1

逻辑非(Not)、运算规则：全部反过来

逻辑异或(Xor)，运算规则：0^0=0； 0^1=1； 1^0=1； 1^1=0

30. 缓存与中央处理器之间的作用是什么? 解释计算机指令以及处理计算机软件��的数据。CPU（缓存）是计算机中负责读取指令，指令译码。中央处理器主要包括两个部分，控制器、运算器。其中还包括高速缓冲存储器，联系数据、控制的总线。电子计算机三大核心部件就是CPU、内部存储器、输入/输出设备。中央处理器的功效主要为处理指令、执行操作、控制时间、处理数据。

31.RAID (Redundant Arrays of Independent Disks)磁盘阵列。

32. 与流程执行相关，定义 “thrashing”一词的含义。当计算机会发生虚拟内存资源被过度使用，从而导致的持续状态分页和页面错误，从而抑制大多数应用程序处理。这会导致计算机性能下降或崩溃。这种情况可以无限期地持续，直到用户关闭应用程序释放内存。

页面工作集。

33. OSPF（Open Shortest Path First）开放最短路径算法，开放式最短路径优先。

34. 物联网（IOT）是指通过各种信息传感器、频射识别技术，全球定位系统，红外线感应器，激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集信息定位，通过网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，物品感知、识别和管理。

35. Ransomvare：网络攻击方式。2020盗窃用户数据的勒索病毒软件。被攻击者拒绝为加密的数据缴纳赎金的话，网络攻击者将泄漏被盗者的个人数据以增加被攻击者的损失。

36. 内容过滤：Web网页信息屏蔽和拒绝存取或使用。内容过滤作为网络防火墙的一部分，内容过滤通常使用特征字符串进行工作，如果内容和字符串相符，则会把这部分内容屏蔽掉。尤其是父母可以为他们的孩子屏蔽掉那些不想让其访问的内容。

37. 对称密钥算法：双方的密钥一样，加密和解密一样

38. 非对称密钥算法：双方的密钥不一样，一个公钥，一个私钥

39. 哈希的源头是hash散列思想。哈希算法的目的是为了解决随机存取问题和校验文件。有人用哈希算法提炼文件6个奇怪字母，如果文件已经被篡改，另一个就无法用一样的哈希算法提炼出一样的字母。

40. 深入描述OSI和TCP/IP模型，对比它们的差异和它们在理解数据如何���两个主机之间传输的效用。

41. 物理层才能解读两个主机。两个主机是一样的模式只有（图）

tcp/ip有四层，osi有七层

42. ASCII的意义是为了把人认识的字母对应到2进制，让计算机认识人类字母。

43. SSL用在TTTP转HDS里面的加密体系。发送方使用公钥把发送的信息加密，服务器用私钥解密，保证传输的信息不被篡改。

44. 第二因素身份认证：普通的网站输入用户名密码可以登录。特殊的安全网站需要叠认证，比如，手机验证码，还有邮箱动态密码。

45. 将二进制数01011011左移四(4)位。10110000

[774]

[[0 1] [2 3] [4 5]] それでは、軸(axis)を指定して結果を見てみましょう。 a.sum(axis=0) 実行結果は以下のようになります。縦方向に集計された結果が表示されます。 array([6, 9]) 軸(axis)を1に変更してみます。 a.sum(axis=1) 実行結果は以下のようになります。 array([1, 5, 9])

PythonのNumPyにおける軸（axis）の操作方法【初心者向け】 | TechAcademyマガジン

[craftloading57]

Neo4j Python

要通过python来操作Neo4j，首先需要安装py2neo，可以直接使用pip安装。 pip install py2neo 在完成安装之后，在python中调用py2neo即可，常用的有Graph,Node,Relationship。 from py2neo import Graph,Node,Relationship 连接Neo4j的方法很简单：. The Python Driver 1.7 supports older versions of python, Neo4j 4.1 will work in fallback mode with that driver. Neo4j Cypher Tutorial With Python. In this course student will learn what is graph database, how it is different from traditional relational database, why graph database is important today, what is neo4j, why neo4j is the best graph database available in the market, students will also get the idea about cypher query and uses of cypher query(all CRUD operations and complete sets of uses cases.

Neo4j Python Book

Neo4jDeveloper(s)Neo4jInitial release2007; 14 years ago(1)Stable releaseRepositoryWritten inJavaTypeGraph databaseLicense

Source code:GPLv3 and AGPLv3

Binaries:Freemiumregisterware

Websiteneo4j.com

Neo4j (Network Exploration and Optimization 4 Java) is a graph database management system developed by Neo4j, Inc. Described by its developers as an ACID-compliant transactional database with native graph storage and processing,(3) Neo4j is available in a GPL3-licensed open-source 'community edition', with online backup and high availability extensions licensed under a closed-source commercial license.(4) Neo also licenses Neo4j with these extensions under closed-source commercial terms.(5)

Neo4j is implemented in Java and accessible from software written in other languages using the Cypher query language through a transactional HTTP endpoint, or through the binary 'bolt' protocol.(6)(7)(8)(9)

History(edit)

Version 1.0 was released in February 2010.(10)

Neo4j version 2.0 was released in December 2013.(11)

Neo4j version 3.0 was released in April 2016.(12)

In November 2016 Neo4j successfully secured $36M in Series D Funding led by Greenbridge Partners Ltd.(13)

In November 2018 Neo4j successfully secured $80M in Series E Funding led by One Peak Partners and Morgan Stanley Expansion Capital, with participation from other investors including Creandum, Eight Roads and Greenbridge Partners.(14)

Release history(edit)

Release historyReleaseFirst release(15)Latest

minor version(16)

Latest release(16)End of Support Date(15)Milestones1.02010-02-23Old version, no longer maintained: 1.0N/A2011-08-23Kernel, Index, Remote-graphdb, Shell(17)1.12010-07-30Old version, no longer maintained: 1.1N/A2012-01-30Graph-algo, Online-backup(17)1.22010-12-29Old version, no longer maintained: 1.2N/A2012-06-29Server including Web Admin, High Availability, Usage Data Collection(17)1.32011-04-12Old version, no longer maintained: 1.3N/A2012-09-12Neo4j Community now licensed under GPL, 256 Billion database primitives, Gremlin 0.8(17)1.42011-07-08Old version, no longer maintained: 1.4N/A2013-01-08The first iteration of the Cypher Query Language, Experimental support for batch operations in REST1.52011-11-09Old version, no longer maintained: 1.5N/A2013-03-09Store Format Change, Added DISTINCT to all aggregate functions in Cypher,

New layout of the property store(s), Upgraded to Lucene version 3.5(17)

1.62012-01-22Old version, no longer maintained: 1.6N/A2013-07-22Cypher allShortestPaths, management bean for the diagnostics logging SPI, gremlin 1.4(17)1.72012-04-18Old version, no longer maintained: 1.7N/A2013-10-18Moved BatchInserter to a different package, lock free atomic array cache, GC monitor(17)1.82012-09-28Old version, no longer maintained: 1.8N/A2014-03-28Bidirectional traversals, Multiple start nodes(17)1.92013-05-21Old version, no longer maintained: 1.9.92014-10-132014-11-21Performance improvement on initial loading of relationship types during startup,

Pulled out Gremlin as separate plugin to support different versions(17)

2.02013-12-11Old version, no longer maintained: 2.0.42014-07-082015-06-11Extending model to “labeled” property graph and introduced visual IDE(17)(18)2.12014-05-29Old version, no longer maintained: 2.1.82015-04-012015-11-29Cypher new cost based planner, Fixes issue in ReferenceCache, potential omission, potential lock leak(17)2.22015-03-25Old version, no longer maintained: 2.2.102016-06-162016-09-25Massive Write Scalability, Massive Read Scalability, Cost-based query optimizer,

Query plan visualization(19)

2.32015-10-21Old version, no longer maintained: 2.3.122017-12-122017-04-21Break free of JVM-imposed limitations by moving the database cache off-heap,

Spring Data Neo4j 4.0, Neo4j-Docker Image, Windows Powershell Support, Mac Installer, and Launcher(20)

3.02016-04-16Old version, no longer maintained: 3.0.122017-10-032017-10-31user-defined/stored procedures called APOC (Awesome Procedures on Cypher),

Bolt binary protocol, in-house language drivers for Java, .NET, JavaScript and Python(21)(18)

3.12016-12-13Old version, no longer maintained: 3.1.92018-06-052018-06-13Causal Clustering, Enterprise-Class Security and Control, User-Defined Functions,

Neo4j IBM POWER8 CAPI Flash, User and role-based security and directory integrations(22)(18)

3.22017-05-11Old version, no longer maintained: 3.2.142019-02-262018-11-31Multi-Data Center Support, Causal Clustering API, Compiled Cypher Runtime, Node Keys,

Query Monitoring, Kerberos Encryption, Clustering on CAPI Flash, Schema constraints,

new indexes and new Cypher editor with syntax highlights and autocompletion(23)(18)

3.32017-10-24Old version, no longer maintained: 3.3.92018-11-022019-04-28Write performance is 55% faster than Neo4j 3.2, Neo4j Data Lake Integrator toolkit, Neo4j ETL(24)3.42018-05-17Old version, no longer maintained: 3.4.172019-11-192020-03-31Multi-Clustering, New Data Types for Space and Time, Performance Improvements(25)3.52018-11-29Older version, yet still maintained: 3.5.282021-04-202021-11-28Native indexing, Full-text search, The recommended index provider to use is native-btree-1.0(26)4.02020-01-15Older version, yet still maintained: 4.0.112021-01-112021-07-14Java 11 is required, Multiple databases, Internal metadata repository “system” database,

Schema-based security and Role-Based Access Control, Role and user management capabilities,

Sharding and federated access, A new neo4j:// scheme(27)(28)

4.12020-06-23Older version, yet still maintained: 4.1.82021-03-192021-12-23Graph privileges in Role-Based Access Control (RBAC) security, Database privileges for transaction management, Database management privileges, PUBLIC built-in role, Cluster Leadership Control, Cluster Leadership Balancing, Cypher Query Replanning Option, Cypher PIPELINED Runtime operators, Automatic routing of administration commands(29)4.22020-11-17Current stable version:4.2.5 2021-04-092022-05-16(Administration) ALIGNED store format, Procedures to observe the internal scheduler, Dynamic settings at startup, WAIT/NOWAIT in Database Management, Index and constraint administration commands, Filtering in SHOW commands, Backup/Restore improvements, Compress metrics on rotation, Database namespace for metrics, neo4j-admin improvements, HTTP port selective settings (Causal Cluster) Run/Pause Read Replicas, Database quarantine (Cypher) Planner improvements, Octal literals (Functions and Procedures) round() function, dbms.functions() procedure (Security) Procedures and user defined function privileges, Role-Based Access Control Default graph, PLAINTEXT and ENCRYPTED password in user creation, SHOW CURRENT USER, SHOW PRIVILEGES as commands, OCSP stapling support for Java driver(30)

Old version

Latest version

Future release

Licensing and editions(edit)

Neo4j comes in 2 editions: Community and Enterprise. It is dual-licensed: GPL v3 and a commercial license. The Community Edition is free but is limited to running on one node only due to the lack of clustering and is without hot backups.(31)

The Enterprise Edition unlocks these limitations, allowing for clustering, hot backups, and monitoring. The Enterprise Edition is available under a closed-source Commercial license.

Data structure(edit)

In Neo4j, everything is stored in the form of an edge, node, or attribute. Each node and edge can have any number of attributes. Both nodes and edges can be labelled. Labels can be used to narrow searches. As of version 2.0, indexing was added to Cypher with the introduction of schemas.(32) Previously, indexes were supported separately from Cypher.(33)

Neo4j, Inc.(edit)

Neo4j is developed by Neo4j, Inc., based in the San Francisco Bay Area, United States, and also in Malmö, Sweden. The Neo4j, Inc. board of directors consists of Michael Treskow (Eight Roads), Emmanuel Lang (Greenbridge), Christian Jepsen, Denise Persson (CMO of Snowflake), David Klein (One Peak), and Emil Eifrem (CEO of Neo4j).(34)

See also(edit)

References(edit)

^Neubauer, Peter (@peterneubauer) (17 Feb 2010). '@sarkkine #Neo4j was developed as part of a CMS SaaS 2000-2007, became released OSS 2007 when Neo Technology spun out' (Tweet) – via Twitter.

^https://neo4j.com/release-notes/neo4j-4-2-5/.

^Neo Technology. 'Neo4j Graph Database'. Retrieved 2015-11-04.

^Philip Rathle (November 15, 2018). 'Simplicity Wins: We're Shifting to an Open Core Licensing Model for Neo4j Enterprise Edition'. Retrieved 2019-01-16.

^Emil Eifrem (April 13, 2011). 'Graph Databases, Licensing and MySQL'. Archived from the original on 2011-04-26. Retrieved 2011-04-29.

^'Bolt Protocol'.

^Todd Hoff (June 13, 2009). 'Neo4j - a Graph Database that Kicks Buttox'. High Scalability. Possibility Outpost. Retrieved 2010-02-17.

^Gavin Terrill (June 5, 2008). 'Neo4j - an Embedded, Network Database'. InfoQ. C4Media Inc. Retrieved 2010-02-17.

^'5.1. Transactional Cypher HTTP endpoint'. Retrieved 2015-11-04.

^'The top 10 ways to get to know Neo4j'. Neo4j Blog. February 16, 2010. Retrieved 2010-02-17.

^'Neo4j 2.0 GA - Graphs for Everyone'. Neo4j Blog. December 11, 2013. Retrieved 2014-01-10.

^'Neo4j 3.0.0 - Neo4j Graph Database Platform'. Release Date. April 26, 2016. Retrieved 2020-04-23.

^'Neo Technology closes $36 million in funding as graph database adoption soars'. SiliconANGLE. Retrieved 2016-11-21.

^'Graph database platform Neo4j locks in $80 mln Series E'. PE Hub Wire. Archived from the original on 2019-04-26. Retrieved 2018-11-01.

^ ab'Neo4j Supported Versions'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-11-26.

^ ab'Release Notes Archive'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2021-04-20.

^ abcdefghijk'neo4j/neo4j'. GitHub. Retrieved 2020-01-28.

^ abcd'Neo4j Open Source Project'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-01-28.

^'Neo4j 2.2.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-01-28.

^'Neo4j 2.3.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-01-28.

^'Neo4j 3.0.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-01-28.

^'Neo4j 3.1.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-01-28.

^'Neo4j 3.2.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-01-28.

^'Neo4j 3.3.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-01-28.

^'Neo4j 3.4.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-01-28.

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^'Neo4j 4.0.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-01-28.

^'2.1. System requirements - Chapter 2. Installation'. neo4j.com. Retrieved 2020-01-28.

^'Neo4j 4.1.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-06-23.

^'Neo4j 4.2.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-11-26.

^'The Neo4j Editions'.

^'The Neo4j Manual v2.1.5'.

^'The Neo4j Manual v1.8.3'.

^Neo4j. 'Staff - Neo4j Graph Database'. Retrieved 2020-06-19.

External links(edit)

Official website

Neo4j Python Book

Retrieved from 'https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Neo4j&oldid=1020554218'

[chilin99999-blog]

[JS] Array資料組裝與查詢

Array操作系列文：http://chilin99999.tumblr.com/tagged/array%E6%93%8D%E4%BD%9C

不熟悉的朋友可以先翻閱前兩篇。

---

這篇文章，將介紹Array組裝與查詢的幾個語法：map, some, every, find, filter, reduce。

這些方法很具實務性，適合將DB提取的資料加工處理後渲染到View。

從DB提取的資料：

let array = [ { id: 1, name: '小明', age: 20 }, { id: 2, name: '小華', age: 26 }, { id: 3, name: '大雄', age: 13 }, { id: 4, name: '小夫', age: 15 } ];

(1) map : 將Array以特定規則組裝成新的Array

// 提取所有人的名字並組成陣列 array.map(d => d.name); // ['小明', '小華', '大雄', '小夫']

(2) some : 查詢Array中是否有符合特定規則的元素

// 是否有25歲以上的老屁股 array.some(d => d.age > 25); // true

(3) every : 查詢Array中是否每個元素都符合特定規則

// 是否沒有15歲以下小鮮肉 array.every(d => d.age >= 15); // false

(4) find : 查詢符合特定規則的第一筆資料

// 大雄，查水表囉 array.find(d => d.name === '大雄'); // {id:3, name:'大雄', age:13}

(5) filter : 篩選出符合特定規則的所有資料

// 18歲以下屁孩滾出來 array.filter(d => d.age < 18); // [{id:3, name:'大雄', age:13}, {id:4, name:'小夫', age:15}]

(6) reduce : 以特定規則進行累計運算

// 班長，統計班上所有人年紀總和 array.reduce((total, cur) => { return total + cur.age }, 0); // 74

reduce的進階用法，之後有空另撰文章介紹。

[suzukiapple]

ABC178F - Contrast

500人も通している && 1時間以上使える時間があったのに解けなかったのは不甲斐ない… 本番では作戦3の折り返すやつは思いついていたのに、Aの要素同士、Bの要素同士のペアができたときの扱いで手が止まってしまった。 あと一歩踏み込んで考える力が足りてないのかな… 解き方いろいろあるなら方針転換して違う角度から攻めるとか考えてもよかったかも。

問題リンク

https://atcoder.jp/contests/abc178/tasks/abc178_f

考え方

Bを並び替えて任意のiについてA[i]!=B[i]にできるか？という問題。 ここでは5通りの作戦でそれぞれ解いてみた。

作戦1：いくつスライドさせればよいか求める

公式解説の方式。 数学的な証明は公式解説をご覧ください。 かつっぱさんの絵がとても分かりやすかった。 各数字についていくつスライドさせれば衝突しないかをそれぞれ求めて、そのうちの最大値分スライドさせればOK。

あー　Fはこう左右からドガーンをして　ピタッとくっついたところで止めるて後ろにまわりこませる絵を考えると「ずらせばええやん」という気持ちになれるんやな　同時に必要十分条件もみえる pic.twitter.com/VMjiEfpQVp

— かつっぱ@競プロYouTuber (@catupper) September 13, 2020

本番ではスライドすればOKなことにすら気付いていなかった。 サンプルが全てスライドしかしていない優しさがあったのに、サンプルをまともに読み解けていないのは反省点。

提出コード

作戦2：要素数の多いものから貪欲

構築可能な条件は「任意の数xについて、(A+Bのxの要素数) ≦ (全要素数)/2」なので、ペアを作っている途中も常にこの条件を満たしておく必要がある。 (A+Bの要素数)の多い数が条件違反を起こすことになるので、その上位2つでペアを作ればよい。 証明はmaspyさんの記事に詳しく記載されている。

ポイントは、(A+Bの要素数)上位2つからペアを「1つだけ」作ること。 入れ替えも含めて目一杯作ってしまうと、サンプル3のときに 1 1 3 2 3 3 1 2 になってしまって2が違反してしまう。

提出コード

作戦3：折り返して並べる

似たような問題で、要素を昇順ソート→2行に折り返して並べる→縦に並んだ2個をペアとして組む というのがある。

Codeforces Round #577 (Div. 2) B. Zero Array - ARMERIA https://t.co/gwKktbDabm

— アルメリア (@armeria_betrue) September 2, 2019

十分性の証明で前に見かけたやつ(熨斗袋くんだったと思う) 例えば a1=2, a2=5, a_3=9, a4=3, a5=1 だとして、それぞれ必要な操作回数を sum/2 = 10列に以下のように並べて、縦に並んだ2個を操作すればOK 1122222333 3333334445

— てんぷら (@tempura_cpp) September 2, 2019

それをこの問題にも適用してみる。 A,Bをひとつの配列に結合して、要素を昇順ソート→2行に折り返して並べる→縦に並んだ2個をペアとして組んでみる。 ただ、Aの要素同士、Bの要素同士のペアができている場合がある。 そのときは、Aの要素同士、Bの要素同士を1つずつ取り出して、1要素をswapしてあげるとよい。 swapして同じ数字のペアができてしまわないように注意。

提出コード

作戦4：乱択

とりあえず適当にペアを作って、条件違反しているペアがある限りswapし続ける。 提出コードでは下記の通り実装してみた。

Bをshuffle →配列の左側に条件OKなペアを、右側に条件NGなペアを集める →OK/NGの境界を調べて、NG側のインデックスiを持っておく →インデックスiのペアと残り(N-1)個からランダムに選んだペアについてBの要素をswapし、 OK/NGの整頓が維持されるようにうまく並び替え →i==N(全ペア条件OK)になるまで上記swapを繰り返す

提出コードの実行時間が1801msなので、shuffleとかの乱数の引きが悪いとTLEするかも。 shuffleではなくreverseするとそこそこ早く終わる。 乱択の作法を全く分かってないので、この実装でよいのかあまり自信がありません…

提出コード：shuffle 提出コード：reverse

作戦5：Bをreverseする

乱択作戦でreverseするとよいと書いたけど、 そもそもBをreverseすると条件に違反している数は高々1種類しかない。

[条件違反していないパターン：サンプル1] A：1 1 1 2 2 3 B：3 2 2 1 1 1 [条件違反が1種類(2)だけあるパターン：サンプル3] A：1 1 2 3 B：3 3 2 1

条件違反しているペアは、適当な別のペアとswapして違反を解消すればよい。 特に乱択することもなく構築できる。

提出コード

[tak4hir0]

Googleは、企業がクラウド上で簡単かつ迅速にビジネスアプリケーションを実現するためのプラットフォーム「Business Application Platform」を発表しました。 Business Application Platformはおもに、Google CloudのサービスをAPI経由で利用しやすくする「API Gateway」、ノーコード開発ツールのAppSheetのデータソースを拡張する「Apigee data source for AppSheet」、そしてAppSheetの新機能としてノーコードでプロセスオートメーションを実現する「AppSheet Automation」の3つから構成されます。 Google CloudをAPI経由で容易に再利用 「API Gateway」は、Google Compute Engine、Google Kubernetes Engine、Google Cloud Functions、Google Cloud Runなどを用い、Google Cloud上でユーザーが構築したサービスやアプリケーションに対して、統一したAPIのエンドポイントを設定するためのサービスです。 これにより、プログラマがクラウド上で開発したロジックやデータソースを、APIを通じて容易にアプリケーションから呼び出して利用できるようになります。 ノーコードツールのデータソースを豊富に AppSheetは、2020年1月にGoogleが買収したノーコード開発ツールです。Google SpredsheetやExcelのようなスプレッドシート、MySQLやSQL Server、PostgreSQL、AWS DynamoDBなどのデータベース、Salesforceなどをデータソースとし、簡単なGUI操作でWebブラウザやスマートフォン、タブレットに対応した業務アプリケーションを生成できます。 最大の特徴は、AppSheetがデータソースのフィールド名などを基にアプリケーションの種類などを機械学習により推測し、こんなアプリケーションがよいのではないか？ というユーザーインターフェイスやプロトタイプアプリケーションが自動生成されるというもの。 AppSheetではデータソースを設定すると、自動的に画面右のプロトタイプが生成される 機械学習のアドバイスなどを参考にプロトタイプをカスタマイズしていけば、アプリケーションができてしまいます。 参考：Googleはなぜノーコード開発ツールのAppSheetを買収し、1年半前に正式版になったばかりのApp Makerを終了させるのか？ 「Apigee data source for AppSheet」は、このAppSheetで利用できるデータソースを柔軟に拡大する機能を提供します。下記は「Accelerate digital transformation with business application platform」からの引用です。 By enabling employees to build apps that leverage Apigee APIs and require no coding, enterprises can both empower line-of-business employees without technical experience to create innovative apps and reduce traditional IT backlog. 従業員がApigee APIを活用しノーコードでアプリケーションを開発できるようにすることで、技術的な経験のない現場の従業員であっても革新的なアプリケーション開発が可能になり、従来のIT部門のバックログを減らすことができます。 ノーコードでプロセスオートメーションを構築 「AppSheet Automation」は、ノーコード開発ツールのAppSheetの新機能で、コードを書かずにプロセスオートメーションを実現するというもの。 まだアーリーアクセスの段階のため、機能の詳細は明らかにされていませんが、以下の説明を読むかぎり、人間が手作業で行っていた作業などを自動化する、いわゆる「RPA」（Robot Process Automation）に分類されるもののようです。 Powered by Google Cloud’s AI products and now available for early access, AppSheet Automation serves this need by helping businesses build and run automations faster, without having to write code. Google CloudのAI製品を搭載し、今回アーリーアクセス版として提供するAppSheet Automationは、コードを書くことなく、迅速にオートメーションを構築、実行できるようにすることで、ビジネスのニーズに応えます。 It is easily governed, ensuring data security across the entire organization, and can address a vast array of use cases, including human-centric processes, application integration, and document-based processes. これは管理が容易で、組織全体のデータセキュリティを確保しつつ、人間が行っていたプロセス、アプリケーション統合、文書ベースのプロセスなど、さまざまなユースケースに対応することができます。 これらはいずれも、職業プログラマではなく、業務の現場で働く一般の従業員などがビジネスの効率化や自動化を行うためのツール、あるいはそれを補助するためのプラットフォームといえます。 今年1月のAppSheetの買収でもそうだったように、Googleは明確に、非プログラマあるいは「シチズンデベロッパー」と呼ばれる新しい層に向けて、G SuiteやAppSheet、Google Cloudなどを訴求しようとしています。 それが今回発表された「Business Application Platform」と言え、今後もGoogleはこの分野でのさらなる強化を進めていくことでしょう。 関連記事

[clonecoding-ja]

JavaScriptのスプレッド構文：ArrayとObjectsの効率的な操作方法

この記事は、現代のJavaScriptにおけるスプレッド構文の重要性と使用方法に焦点を当てています。スプレッド構文は、ArrayやObjectsの効率的な操作手法を提供し、コードの簡潔性と効率性を向上させます。記事はスプレッド構文の基本的な理解から、ArrayやObjectsにおける使用方法、一般的なエラーの解決策までを詳細に解説しています。

スプレッド構文を使うことで、ArrayやObjectsを展開し、結合する方法、オブジェクトのプロパティを効率的に操作する方法、関数引数として活用する方法などが具体的なコード例とともに説明されています。また、スプレッド構文の使用に伴う一般的なエラーやその解決策も紹介されており、読者はスムーズなプログラミング体験を得るためのポイントを押さえることができます。

この記事を通じて、読者はJavaScriptでスプレッド構文を使いこなすための手法やベストプラクティスを学び、ArrayやObjectsの操作を効率的に行うスキルを向上させることができるでしょう。