这里的图数据特指布局后的图数据，主要包括顶点信息（ID和坐标等）以及边信息，先前已经写过如何使用Gephi来进行数据的可视化，具体文章见：
曾经写了一个web app，后端没有用数据库，而是文件系统，体验还不错，文件系统的索引也很快，有时候一个网站不需要什么SQL。
通过阅读 awesome-nodejs 库的收录，我抽取其中一些应用场景比较多的分类，通过分类涉及的应用场景跟大家分享工具
newman是为Postman而生， 专门用来运行Postman编写好的脚本；使用newman， 你可以很方便的用命令行来执行postman collections
对于各种编程语言，代码组织是很重要的。而模块是node中的代码组织机制，node中的很多功能都以模块划分，而模块中又封装了许多方法，而且不会改变全局作用域，极大的方便了各开发者的需求。
StreamSaver.js 可用于实现在Web浏览器中直接将大文件流式传输到用户设备的功能。
node操作Excel的例子 # 安装依赖 npm install一下以下模块 node-xlsx(基于Node.js解析excel文件数据及生成excel文件，仅支持xlsx格式文件) excel-export(基于Node.js将数据生成导出excel文件，生成文件格式为xlsx) fs # 示例代码 demo.js const fs = require('fs') const xlsx = require('node-xlsx') const nodeExcel = require('excel-e
在计算机科学中，文件是一种资源，用于在计算机的存储设备中离散地记录数据。Node.js不会以任何方式覆盖它，并且可以与文件系统中被视为文件的任何文件一起使用。
message : UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xa1 in position 0: invalid start byte.
大家好我是费老师，就在几天前，经过六年多的持续开发迭代，著名的开源高性能分析型数据库DuckDB发布了其1.0.0正式版本。
Nodesub是一款功能强大的子域名扫描与发现工具，该工具是一个命令行接口工具，可以帮助广大研究人员在漏洞奖励任务或渗透测试任务过程中完成子域名扫描方面的工作。当前版本的支持各种子域名枚举技术，并且提供了大量灵活的参数选项实现定制化任务执行。
fs.exists()这个了解一下就好了，Node.js官方现在都不建议使用这个东西了，建议用 fs.stat() 或 fs.access()来替换。这个方法的功能就是检查给定的文件系统路径是否存在。此方法只返回一个布尔值，这是为什么不推荐使用这个方法，而推荐使用fs.access()的一个重要原因。fs.stat()可以查看文件或文件夹的属性，stats.isFile()判断这个是不是文件。fs.readFile()是用来读取文件的。与fs.readFile()功能差不多的还有，fs.readFileSync(),只是前者是异步的，而后者是同步的。同步操作的好处是简单，但是当读文件时就不能再进行其他操作了，而异步读取不需要等待，但是代码比较复杂。
TiddlyWiki 是一个「非线性个人 Web 笔记本」，由「 javascript + CSS 样式 + HTML 语法 」组成 html 文档，你用户可以在浏览器中使用 wiki 语法直接编辑页面内容。非常适合用作个人记录想法、日记、备忘录、知识管理，还可以创建任务清单、策划安排项目等。
下载help.mdx词典后，我们无法直接查看，我们可以使用readmdict库来完成对mdx文件的读取。
先了解各个命令的用法 创建一个节点 CREATE (ee:Person { name: "Emil", from: "Sweden", klout: 99 }) 创建一个节点，三个属性 MATCH (ee:Person) WHERE ee.name = "Emil" RETURN ee; 用于连接节点和关系 创造更多节点
在当今的数字化时代，电子文档已成为信息存储和交流的基石。从简单的文本文件到复杂的演示文档，各种格式的电子文档承载着丰富的知识与信息，支撑着教育、科研、商业和日常生活的各个方面。随着信息量的爆炸性增长，如何高效、准确地处理和分析这些电子文档，已经成为信息技术领域面临的一大挑战。在这一背景下，电子文档解析技术应运而生，并迅速发展成为智能文档处理技术中的一个关键组成部分。
某天，我发现了Shiny这个东西，当时兴冲冲的尝试官网上各种各样的例子，最后发现这个东西似乎只能充当一个“玩具”。如果要在本地运行，它需要一个完整的R环境，这对相当一部分用户来说是极度不友好的。另外，Rstudio主张将Shiny部署在https://www.shinyapps.io/，但是看到这个价格以及资源限制以后进一步被劝退了。
在这里，我整理了一些我最喜欢的 NPM 包的列表。我也将它们分类，因此信息更加结构化，更易于浏览。
选自：hackernoon 作者：Abhishek Soni 参与：李泽南 目前，机器学习领域建模的主要语言是 Python 和 R，前不久腾讯推出的机器学习框架 Angel 则支持 Java 和 S
https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph
在日常开发中，我们常常会遇到一些耗时较长的任务，比如文件处理、数据下载或者代码编译等。为了让用户在等待过程中不至于感到无聊或者不安，提供一些视觉上的反馈就显得尤为重要。今天我们要介绍的这个NPM包——Ora，就是为了解决这个问题而生的。
英文 | https://dev.to/madza/73-awesome-npm-packages-for-productivity-19p8
这些框架都是开源的，可以自由使用和修改，适合于创建各种类型的在线电子表格应用程序。
作者 | Abhinav 译者：王庆 摘要：本文我们将学习如何使用Apache Spark streaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。 问题描述 电子商务门户希望构建一个实时分析仪表盘，对每分钟发货的订单数量做到可视化，从而优化物流的效率。 解决方案 解决方案之前，先快速看看我们将使用的工具： Apache Spark – 一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比Hadoop MapReduce快近10倍
在这里，我整理出一份个人最喜欢的 NPM 软件包清单。为了便于浏览，我还对它们进行了分类，希望呈现出更加清晰的结构。
公司在2017年3月的时候开发过一个「数据中心」，是将有赞的用户和订单信息通过API拉取到自己开发的网站上，再结合我们自己和用户沟通的信息，组成一个简单的用户管理中心。数据中心虽然简单，但对我们意义非常大，它的出现标志着我们想要定位一个用户的时候告别了“办公室吼一吼”的纯人肉方法。
2023 年，我们发布了 Node.js v20[1]。这是一项重要的成就，本文旨在使用科学数据评估 Node.js 性能的状况。
近期公司开始做绩效，某一天上午 HR 妹纸发了份 Excel 模板过来，让我下发给小组内成员填写。当天下午下班前，组内的绩效表就收齐了，接下来我就开始进入下一个环节，逐一打开每个 Excel 表为每个人打分。由于只有十几份绩效表，所以很快就打完分了。 不过问题来了，虽然已经打完分了，但我对小组内成员的每个考核项得分和总分的情况却还是一片空白。想要一目了然，当然得简单做个统计报表咯。那么如何收集每个人的数据呢？当然最简单的方式就一个个打开组内成员的绩效表，然后一个个统计，不过对于这种方式，我是拒绝的。作为一个小小的程序猿，还是得施展一下雕虫小技 —— “自动提取数据”。
图神经网络（Graph Neural Network）是一种专门处理图结构数据的神经网络，目前被广泛应用于推荐系统、金融风控、生物计算中。图神经网络的经典问题主要有三种，包括节点分类、连接预测和图分类三种，本次比赛是主要让同学们熟悉如何图神经网络处理节点分类问题。
newman时一款基于Node.js开发的可以运行postman的工具，使用Newman可以直接从命令行运行postman集合。更多介绍可以参看这里。
前言 本文包含在Openshift上部署六种开发环境的步骤，分别是： OpenShift for Fuse Developers Eclipse Vert.x development Spring Boot development WildFly Swarm development Node.js development Java EE Batch Processing with OpenShift, WildFly 文中实验源自：https://learn.openshift.com/middlewar
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有两个 JavaScript 插件可用于读取和处理 CSV 和 Excel 文件，之后仅对自己的脚本进行编码即可。
今天，一起用 Python 来理一理红楼梦里的那些关系 不要问我为啥是红楼梦，而不是水浒三国或西游，因为我也鉴定的认为，红楼才是无可争议的中国古典小说只巅峰，且不接受反驳！而红楼梦也是我多次反复品读的为数不多的小说，对它的感情也是最深的。 好了，不酸了，开干。
今天新来的实习生需要对部分分类文本进行多标签的检测，即根据已构建好的一、二级标签Excel文档，对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测。 此情此景，让我想起了曾经在实验做的文本多标签分类的工作，所以就想用Echart 或D3.js实现层级标签可视化为一个Tree的结构，方便实习生们查阅，提高工作效率。 说干就干！
今天新来的实习生需要对部分分类文本进行多标签的检测，即根据已构建好的一、二级标签Excel文档，对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测。
由于微信不允许外部链接，你需要点击页面尾部左下角的阅读原文，才能访问文中的链接。 距离上一次更新这个系列，过去了两天。最近实在是有点忙，没有挤出时间整理。感觉日更还真是困难以下是正文。 管理资源 如果看过之前的系列文章，应该会有一个学习项目webpackStudy，可以从文章下方找到之前的链接。官网给出的示例都是在一个项目中的html页面、package.json和webpack.config.js中进行修改。我为了保留每一小节的代码，并没有按照官网给出的方案处理，而是重新新建的配置文件。可以通过腾讯云开发
本章将围绕Label Correcting Algorithms展开。首先，3.1小节介绍了最短路径最优性条件，这些条件允许我们评估一组距离标签是否达到最优，以及什么时候我们应该结束算法。基于这一最优性条件，3.2-3.5小节介绍了基本的Label Correcting Algorithms用于求解不含有负环的单源最短路径问题。对于多源最短路径问题将在3.6小节进行讨论，3.7小节将对本章内容进行总结。（小编注：限于篇幅原因，本章将分为三期，详细介绍相关算法）
我们知道 JavaScript 这门语言诞生之初主要是为了完成网页上表单的一些规则校验以及动画制作，所以布兰登.艾奇（Brendan Eich）只花了一周多就把 JavaScript 设计出来了。可以说 JavaScript 从出生开始就带着许多缺陷和缺点，这一点一直被其他语言的编程者所嘲笑。随着 BS 开发模式渐渐地火了起来，JavaScript 所要承担的责任也越来越大，ECMA 接手标准化之后也渐渐的开始完善了起来。
这是全文第三章label correcting algorithm的第二节。本章围绕Label Correcting Algorithms展开。上一节已经介绍了最短路径算法Generic Label Correcting Algorithm以及Modified Label Correcting Algorithm，本节将介绍在前两个算法上改进得到的FIFO Label Correcting Algorithm以及Deque Label Correcting Algorithm。点击下方链接回顾往期内容：
newman时一款基于Node.js开发的可以运行postman的工具，使用Newman可以直接从命令行运行postman集合。
从https://nodejs.org/en/下载并安装Nodejs，安装完后可通过终端命令node -v检验是否安装成功。
这是一个面向编程新手、热爱编程、对开源社区感兴趣 人群的月刊，月刊的内容包括：各种编程语言的项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习笔记、教程等，这些开源项目大多都是非常容易上手，而且非常 Cool。主要是希望大家能动手用起来，加入到开源社区中。
需求背景： 项目中有多处下载数据的地方，有时候遇到几百万条数据，一口气返回的话，可能会导致内存不够用。
通过回显可以得到貌似是只有admin用户名，题目说了不用爆破，通过审计js代码得知密码是md5加密形式，爆破了也没找到密码
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