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Wie geschah es denn, daß ich nicht die Besinnung verlor, daß ich es C1000-162 Fragen&Antworten fühlte, wie sie sanft mich an sich drückte, daß ich sie aus meinen Armen ließ und, schnell mich emporrichtend, an das Instrument trat?
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NEW QUESTION: 1
The Cisco Finesse supervisor features extend the agent desktop with additional gadgets. Which three additional features are provided? (Choose three.)
A. barge-in and intercept
B. gadget to park calls
C. queue statistics gadget to view queue (skill group) statistics for the supervisor's queues
D. Cisco Unified Communications Manager Remote Silent Monitoring
E. team performance gadget to view agent status
F. transcoder gadget for recording
Answer: A,C,E
NEW QUESTION: 2
Which of the following controls would be the MOST comprehensive in a remote access network with multiple and diverse subsystems?
A. Network administrator
B. Proxy server
C. Password implementation and administration
D. Firewall installation
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
The most comprehensive control in this situation is password implementation and administration. While firewall installations are the primary line of defense, they cannot protect all access and, therefore, an element of risk remains. A proxy server is a type of firewall installation; thus, the same rules apply. The network administrator may serve as a control, but typically this would not be comprehensive enough to serve on multiple and diverse systems.
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ピボット解除する必要があります。
変換を実行するには、Pythonの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: 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
NEW QUESTION: 4
You administer a Microsoft SQL Server 2012 instance that has several SQL Server Agent jobs configured.
When SQL Server Agent jobs fail, the error messages returned by the job steps do not provide the required detail.
The following error message is an example error message:
"The job failed. The Job was invoked by User CONTOSO\ServiceAccount. The last step to run was step 1 (Subplan_1)."
You need to ensure that all available details of the job step failures for SQL Server Agent jobs are retained.
What should you do?
A. Configure output files.
B. Disable the Limit size of job history log feature.
C. Expand agent logging to include information from all events.
D. Configure event forwarding.
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
Reference: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms175488.aspx