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Aber sag's nicht weiter, Wood will es geheim halten, Und er hat sich verändert.

NEW QUESTION: 1
Sie müssen die Anforderungen für die Versandlogik-App unterstützen.
Was solltest du verwenden?
A. Azure Active Directory-Anwendungsproxy
B. Site-to-Site (S2S) -VPN-Verbindung
C. Lokales Datengateway
D. P2S-VPN-Verbindung (Point-to-Site)
Answer: C
Explanation:
Explanation
Before you can connect to on-premises data sources from Azure Logic Apps, download and install the on-premises data gateway on a local computer. The gateway works as a bridge that provides quick data transfer and encryption between data sources on premises (not in the cloud) and your logic apps.
The gateway supports BizTalk Server 2016.
Note: Microsoft have now fully incorporated the Azure BizTalk Services capabilities into Logic Apps and Azure App Service Hybrid Connections.
Logic Apps Enterprise Integration pack bring some of the enterprise B2B capabilities like AS2 and X12, EDI standards support Scenario: The Shipping Logic app must meet the following requirements:
* Support the ocean transport and inland transport workflows by using a Logic App.
* Support industry standard protocol X12 message format for various messages including vessel content details and arrival notices.
* Secure resources to the corporate VNet and use dedicated storage resources with a fixed costing model.
* Maintain on-premises connectivity to support legacy applications and final BizTalk migrations.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/logic-apps/logic-apps-gateway-install

NEW QUESTION: 2
What are the MINIMUM SQL Server privileges needed for a CA UIM installation?
A. dbcreator
B. sa
C. sysadmin
D. dbo
Answer: B
Explanation:
Explanation
sa in Microsoft SQL Server

NEW QUESTION: 3
次の形式のsalesDataという名前のPythonデータフレームがあります。

データフレームは、次のように長いデータ形式にアンピボットする必要があります。

変換を実行するには、Pythonでpandas.melt（）関数を使用する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答領域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は1ポイントの価値があります。

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