استخدم تدوين ABC لكتابة لحن على طريقة الأغنية الشعبية.

استخدم الترميز ABC لكتابة لحن بأسلوب لحن شعبي.

استخدم تدوين ABC لكتابة لحن على غرار الأغنية الشعبية.


```
حل هذا باستخدام C++: هناك ثلاث بطاقات تحتوي على الأحرف a و b و c موضوعة في صف بترتيب ما. يمكنك تنفيذ العملية التالية مرة واحدة على الأكثر:

اختر بطاقتين وقم بتبديلهما.
هل من الممكن أن يصبح الصف abc بعد العملية؟ اطبع "YES" إذا كان ذلك ممكنًا، و "NO" خلاف ذلك.

**الإدخال**
السطر الأول يحتوي على عدد صحيح t (1≤t≤6) — عدد حالات الاختبار.

السطر الوحيد لكل حالة اختبار يحتوي على سلسلة نصية واحدة مكونة من الأحرف الثلاثة a و b و c مرة واحدة فقط، تمثل البطاقات.

**الإخراج**
لكل حالة اختبار، اطبع "YES" إذا كان بإمكانك جعل الصف abc بعملية واحدة على الأكثر، أو "NO" خلاف ذلك.

يمكنك طباعة الإجابة بأي حالة (على سبيل المثال، السلاسل "yEs" و "yes" و "Yes" و "YES" سيتم التعرف عليها كإجابة إيجابية).

**مثال**
inputCopy
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba

outputCopy
YES
YES
YES
NO
NO
YES

**ملاحظة**
- في حالة الاختبار الأولى، لا نحتاج إلى تنفيذ أي عملية، لأن الصف بالفعل abc.
- في حالة الاختبار الثانية، يمكننا تبديل c و b: acb→abc.
- في حالة الاختبار الثالثة، يمكننا تبديل b و a: bac→abc.
- في حالة الاختبار الرابعة، من المستحيل جعل abc باستخدام عملية واحدة على الأكثر.
```

حل هذا في C++: هناك ثلاث بطاقات تحتوي على الأحرف a
, b
, c

مرتبة في صف بترتيب معين. يمكنك إجراء العملية التالية مرة واحدة على الأكثر:

اختر بطاقتين، وقم بتبديلهما.
هل من الممكن أن يصبح الصف abc
بعد العملية؟ أخرج "YES" إذا كان ذلك ممكنًا، و"NO" بخلاف ذلك.

الإدخال
يحتوي السطر الأول على عدد صحيح واحد t
(1≤t≤6
) — عدد حالات الاختبار.

يحتوي السطر الوحيد لكل حالة اختبار على سلسلة واحدة تتكون من كل من الأحرف الثلاثة a
, b
, وc
مرة واحدة بالضبط، تمثل البطاقات.

الإخراج
لكل حالة اختبار، أخرج "YES" إذا كان بإمكانك جعل الصف abc
بعملية واحدة على الأكثر، أو "NO" بخلاف ذلك.

يمكنك إخراج الإجابة في أي حالة (على سبيل المثال، سيتم التعرف على السلاسل "yEs" و"yes" و"Yes" و"YES" كإجابة إيجابية).

مثال
inputCopy
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
outputCopy
YES
YES
YES
NO
NO
YES
ملاحظة
في حالة الاختبار الأولى، لا نحتاج إلى إجراء أي عمليات، لأن الصف هو بالفعل abc
.

في حالة الاختبار الثانية، يمكننا تبديل c
وb
: acb→abc
.

في حالة الاختبار الثالثة، يمكننا تبديل b
وa
: bac→abc
.

في حالة الاختبار الرابعة، من المستحيل إنشاء abc
 باستخدام عملية واحدة على الأكثر.


اشرح كتاب "مشكلة المحاذاة" للكاتب براين كريستيان. قدم ملخصًا للموضوعات والتحليل. اقترح قائمة بالمراجع ذات الصلة.

قم بشرح كتاب;مشكلة المحاذاة للكاتب براين كريستيان. أعط ملخصًا للموضوعات والتحليل. اقترح فهرسا بالقراءات ذات الصلة.


قم بتصميم حامل شبه حركي لمنشور بزاوية قائمة مع تحميل مسبق يتم توفيره بواسطة وسادة مطاطية مضغوطة. يجب تصميم الحامل لضمان المحاذاة الصحيحة للمنشور مع سطح التثبيت الخاص به وتوفير شد كافٍ للحفاظ على نقل الحمل بشكل صحيح.

صمم حامل شبه حركي لمنشور بزاوية مستقيمة مع تحميل مسبق يوفر عن طريق وسادة مطاطية مضغوطة. يجب ان يتم تصميم الحامل حيث يضمن المحاذاة الملائمة للمنشور مع سطح التثبيت المتعلق به وتوفير شد كافٍ لإبقاء  نقل الحمل بشكل سليم.


لديّ مجموعة بيانات تحتوي على قائمة من الصور ثنائية الأبعاد، إذا أعطيت صورة جديدة، كيف يمكنني العثور على أقرب صورة في مجموعة البيانات

لدي مجموعة بيانات تحتوي على قائمة من الصور ثنائية الأبعاد، مع الأخذ في الاعتبار صورة جديدة، كيف يمكنني العثور على أقرب صورة في مجموعة البيانات

لدي مجموعة بيانات تحتوي على قائمة من الصور ثنائية الأبعاد، أعطيت صورة جديدة، كيف يمكنني العثور على أقرب صورة في مجموعة البيانات


لدي صور بالأبيض والأسود مع خطوط أفقية بيضاء بعرض بكسل واحد تمر عبر الصورة. كيف يمكنني اكتشاف الخطوط وإزالتها؟

املك صورا بالأبيض والأسود مع خطوط أفقية بيضاء بعرض بكسل واحد تمر من خلال الصورة. كيف بإمكاني أن أستشف الخطوط وأزيلها؟

لدي صور بالأبيض والأسود مع خطوط أفقية بيضاء بعرض بكسل 1 تمر عبر الصورة. كيف يمكنني اكتشاف الخطوط وإزالتها؟


إذا كنت محاميًا مؤسسيًا ولديك 15 عامًا من الخبرة في عمليات الدمج والاستحواذ، فكيف ستنتقل إلى إطلاق شركة ناشئة في مجال التكنولوجيا تدعم الذكاء الاصطناعي خطوة بخطوة وبالتفصيل؟

إذا كنت تعمل في مجال قانون الشركات ولديك 15 عاماً من الخبرة في عمليات الاندماج والاستحواذ، كيف ستقوم بالتحول إلى إطلاق شركة ناشئة في مجال التكنولوجيا تدعم الذكاء الاصطناعي خطوة بخطوة وبالتفصيل؟


صف كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في عملية البحث عن صفقات الأسهم الخاصة

وصف كيفية توظيف الذكاء الاصطناعي في عملية تحديد الصفقات في الأسهم الخاصة.

صف كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في عملية تحديد مصادر صفقات الأسهم الخاصة


كيف تؤثر الذاكرة على أداء AWS Lambda المكتوبة في NodeJS؟

كيف تؤثر الذاكرة على أداء aws lambda المكتوب بلغة nodejs؟


لدي نص برمجي بلغة بايثون يقوم باستخراج صفحة ويب باستخدام Playwright. والآن أريد تشغيل عشر نسخ من هذا النص البرمجي بالتوازي على نسخة واحدة من AWS EC2، ولكن بحيث يرتبط كل نص برمجي بعنوان IP مختلف. كيف يمكنني القيام بذلك باستخدام Terraform؟

عندي نص برمجي بلغة بايثون ييستخرج صفحة ويب مستخدما Playwright. أود الآن تشغيل عشر نسخ من هذا النص البرمجي بالمحاذاة مع نسخة واحدة من. AWS EC2، لكن  يرتبط كل نص برمجي بعنوان IP مختلف. كيف أستطيع القيام بذلك مستخدما Terraform؟


كيفية إضافة شريط الأدوات في جزء؟
كيف أضيف شريط أدوات في جزء ما؟
كيفية إضافة شريط الأدوات في جزء؟


مرحبًا. لدي عنوان URL هذا الذي يمكنني لصقه في متصفح Microsoft Edge الخاص بي، ويقوم بتنزيل ملف PDF لي من تقرير Power BI عبر الإنترنت. عنوان URL هو: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

بالطبع، يطلب مني أولاً تسجيل الدخول إلى حساب Power BI الخاص بي عندما أدخل عنوان URL لأول مرة، ثم ينتقل مباشرة إلى التقرير ويقوم بتنزيل ملف PDF. لقد كتبت كود بايثون للقيام بذلك من أجلي. نجح الكود في تنزيل ملف PDF. ومع ذلك، فإن ملف PDF الذي تم إنشاؤه بواسطة كود بايثون لن يفتح - فهو يعطي خطأ عندما أحاول فتحه "لم يتمكن Adobe acrobat reader من فتح 'AriaPark.pdf'...". لست متأكدًا من ماهية المشكلة. ربما تكون المشكلة أن كود بايثون لا يعرف تفاصيل تسجيل الدخول إلى Power-BI للوصول إلى ملف PDF، أو ربما يكون هناك شيء آخر؟ هل يمكنك مساعدتي من فضلك؟ الكود الذي أستخدمه في Python هو أدناه:

import requests
import os
# عنوان URL الرئيسي لتقرير Power BI
full_url = "https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF"

response = requests.get(full_url)
filename = f"AriaPark.pdf"
with open(filename, 'wb') as file:
    file.write(response.content)

print("تم تنزيل التقارير بنجاح.")

مرحبًا. لدي عنوان URL هذا الذي يمكنني لصقه في متصفح Microsoft Edge الخاص بي، ويقوم بتنزيل ملف PDF لي من تقرير Power BI عبر الإنترنت. عنوان URL هو: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

بالطبع، يطلب مني أولاً تسجيل الدخول إلى حساب Power BI الخاص بي عندما أدخل عنوان URL لأول مرة، ثم ينتقل مباشرة إلى التقرير ويقوم بتنزيل ملف PDF. لقد كتبت كود بايثون للقيام بذلك من أجلي. تمكن الكود من تنزيل ملف PDF. ومع ذلك، فإن ملف PDF الذي تم إنشاؤه بواسطة كود بايثون لن يفتح - فهو يعطي خطأ عندما أحاول فتحه "لم يتمكن Adobe acrobat reader من فتح 'AriaPark.pdf'...". لست متأكدًا من ماهية المشكلة. ربما تكون المشكلة أن كود بايثون لا يعرف تفاصيل تسجيل الدخول إلى Power-BI للوصول إلى ملف PDF، أو ربما يكون هناك شيء آخر؟ هل يمكنك مساعدتي من فضلك؟ الكود Python الذي أستخدمه موجود أدناه:

import requests
import os
# عنوان URL الرئيسي لتقرير Power BI
full_url = "https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF"

response = requests.get(full_url)
filename = f"AriaPark.pdf"
with open(filename, 'wb') as file:
    file.write(response.content)

print("تم تنزيل التقارير بنجاح")

مرحبًا. أملك عنوان URL  الذي بإمكاني لصقه في متصفح Microsoft Edge الخاص بي، ويقوم لتحميل ملف PDF لي خلال تقرير Power BI عبر الإنترنت. عنوان URL هو: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF حتما، يطلب مني أولاً أن أسجل الدخول إلى حساب Power BI الخاص بي عندما أدخل عنوان URL للمرة الأولى، ثم يقوم بالانتقال مباشرة إلى التقرير ويقوم بتحميل ملف PDF. لقد قمت بكتابة كود بايثون ليقوم بذلك من أجلي. الكود نجح في تنزيل ملف PDF. ومع ذلك، فإن ملف PDF الذي أُنشئ بكود بايثون لن يفتح - فهو يعطي خطأ عند محاولتي فتحه "لم يتمكن Adobe acrobat reader من فتح 'AriaPark.pdf'...". لست متأكدًا من ماهية المشكلة. من المحتمل أن المشكلة أن كود بايثون لا يعرف تفاصيل تسجيل الدخول إلى Power-BI للوصول إلى ملف PDF، أو من المحتمل أن هناك شيء آخر؟ هل بإمكانك مد يد العون لي من فضلك؟ الكود Python الذي أستخدمه موجود أسفله: import requests import os # عنوان URL الرئيسي لتقرير Power BI full_url = "https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86? rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF" response = requests.get(full_url) filename = f"AriaPark.pdf" with open(filename, 'wb') as file: file.write(response.content) print("تم تنزيل التقارير بنجاح.")


اعتبر الحالة:
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(a). احسب مصفوفة الكثافة المختزلة للكيوبت الثاني من $\ket{\psi}$.

خذ بعين الاعتبار الحالة:
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(ا). احسب مصفوفة الكثافة المختزلة للكيوبت الثاني من $\ket{\psi}$.

ضع في اعتبارك الحالة:
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(أ). احسب مصفوفة الكثافة المخفضة للبت الكمومي الثاني لـ $\ket{\psi}$.


إثبات أن Q(sqrt(-11)) هو مجال مثالي رئيسي


اكتب لي تسلسلًا وتريًا بمفتاح دو ماجور. اجعله يبدو حزينًا وبطيئًا.

اكتب لي نغمة وترية في مفتاح C الرئيسي. اجعلها تبدو حزينة وبطيئة.

اكتب لي تدرجًا وتريًا في مفتاح C Major. اجعلها تبدو حزينة وبطيئة.


هل يمكنك التوصل إلى تسلسل أوتار من 12 بار في نغمة C تعمل في النمط الليدي؟

هل يمكنك التوصل إلى تقدم وتر مكون من 12 مقياسًا في C يعمل في الوضع الليدي؟

هل يمكنك التوصل إلى تعاقب وتر مكون من 12 مقياسًا في C يعمل في الوضع الليدي؟


لدى أليس وبوب نردين.

يرميان النرد معًا، ويدونان مجموع القيمتين الموضحتين، ويكرران العملية.

لكي تفوز أليس، يجب أن تسفر دورتان متتاليتان (أي مجموعان متتاليان) عن 7. لكي يفوز بوب، يجب أن يرى الرقم ثمانية متبوعًا بسبعة. من نتوقع أن يفوز بهذه اللعبة؟

مطلوب منك تقديم تحليل يتوافق مع نتائج المحاكاة. يمكنك تقديم إجابات متعددة في تكرارات متتالية. يُسمح لك بتشغيل محاكاة بعد تكرارين. بعد كل تحليل، قدم انعكاسًا حول الدقة والاكتمال حتى نتمكن من التحسن في تكرار آخر. إذا كان الأمر كذلك، فقم بإنهاء الرد بـ "CONTINUE TO ITERATION [x]" وانتظر مدخلاتي. عندما لا توجد مشكلة أخرى تتعلق بالدقة أو الاكتمال متبقية لحلها ويتفق التحليل الرياضي مع نتائج المحاكاة، يرجى إنهاء الرد بكتابة "SOLVED". أنهِ دائمًا إما بـ "CONTINUE TO ITERATION [x]" أو "SOLVED".

لدى أليس وبوب حجرَي نرد.

يرميان حجر النرد معًا، ويلاحظان مجموع القيمتين الموضحتين، ثم يكرران.

لكي تفوز أليس، يجب أن ينتج عن دورتين متتاليتين (أي مجموعين متتاليين) العدد 7. ولكي يفوز بوب، عليه أن يرى ثمانية متبوعة بسبعة. من الذي نتوقع أن يفوز في هذه اللعبة؟

مطلوب منك تقديم تحليل يتطابق مع نتائج المحاكاة. يمكنك تقديم إجابات متعددة في التكرارات المتتالية. يُسمح لك بإجراء محاكاة بعد تكرارين. بعد كل تحليل، قدم انعكاسًا على الدقة والاكتمال حتى نتمكن من تحسينها في تكرار آخر.  إذا كان الأمر كذلك، قم بإنهاء الرد بـ
"CONTINUE TO ITERATION [x]"
وانتظر مدخلاتي. عندما لا يتبقى أي مشكلة أخرى تتعلق بالدقة أو الاكتمال لحلها ويتفق التحليل الرياضي مع نتائج المحاكاة، يُرجى إنهاء الرد بكتابة
"SOLVED".
 أنهِ دائمًا إما بـ
 "CONTINUE TO ITERATION [x]"
أو
 "SOLVED".

لدى أليس وبوب نردين.

يرميان النرد معًا، ويلاحظان مجموع القيمتين الموضحتين، ويكرران الأمر.

لكي تفوز أليس، يجب أن تسفر دورتان متتاليتان (أي مجموعان متتاليان) عن 7. ولكي يفوز بوب، يجب أن يرى الرقم ثمانية متبوعًا بسبعة. من نتوقع أن يفوز بهذه اللعبة؟

مطلوب منك تقديم تحليل يتوافق مع نتائج المحاكاة. يمكنك تقديم إجابات متعددة في تكرارات متتالية. يُسمح لك بتشغيل محاكاة بعد تكرارين. بعد كل تحليل، قدم انعكاسًا حول الدقة والاكتمال حتى نتمكن من التحسن في تكرار آخر. إذا كان الأمر كذلك، فقم بإنهاء الرد بـ "CONTINUE TO ITERATION [x]" وانتظر مدخلاتي. عندما لا توجد مشكلة أخرى تتعلق بالدقة أو الاكتمال متبقية لحلها ويتفق التحليل الرياضي مع نتائج المحاكاة، يرجى إنهاء الرد بكتابة "SOLVED". أنهِ دائمًا إما بـ "CONTINUE TO ITERATION [x]" أو "SOLVED".


بطولة تنس طاولة تضم $2^n$ لاعبًا تُنظم على شكل بطولة خروج المغلوب مكونة من $n$ جولات، الجولة الأخيرة منها هي النهائية. يتم اختيار لاعبين عشوائيًا. احسب احتمال أن يتقابلا:
(a) في الجولة الأولى،
(b) في الجولة النهائية،
(c) في أي جولة.

يتم تنظيم بطولة تنس الطاولة لـ 2^n لاعبًا على شكل بطولة خروج المغلوب مع n جولة، حيث تكون الجولة الأخيرة هي الجولة النهائية. يتم اختيار لاعبين عشوائيًا. احسب احتمالية لقائهما: (أ) في الجولة الأولى، (ب) في الجولة النهائية، (ج) في أي جولة.

يتم تنظيم بطولة تنس الطاولة لـ $2^n$ لاعبًا على شكل بطولة خروج المغلوب مع $n$ جولة، حيث تكون الجولة الأخيرة هي الجولة النهائية. يتم اختيار لاعبين عشوائيًا. احسب احتمالية لقائهما: (أ) في الجولة الأولى، (ب) في الجولة النهائية، (ج) في أي جولة.


كيف يمكنني إنشاء مخطط شريطي بحري يتضمن قيم ارتفاعات الأشرطة وفترات الثقة؟


هل يمكنك أن تعطيني بعض أكواد Seaborn لرسم ECDF لمجموعة بيانات معززة بـ KDE؟

هل يمكن أن تعطيني بعض أكواد Seaborn لرسم ECDF لمجموعة بيانات معززة ب KDE؟

هل يمكن أن تعطيني بعض أكواد سيبورن لتخطيط ECDF الخاص بمجموعة بيانات KDE المعززة؟


اكتب دالة لتوليد أرقام عشوائية آمنة تشفيريًا.

اكتب دالة لإنشاء أرقام عشوائية آمنة بطريقة مشفرة.


كيفية وضع بذور المولد العشوائي في بايثون في الخيوط؟

كيف يتم وضع بذور المولد العشوائي في بايثون في خيوط؟


يرجى استخدام Regex لحذف جميع عناصر <g> التي تحتوي على سلسلة `transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"`. يمكن أن تكون هناك فواصل للأسطر أيضًا.

Regex لاختيار الكل<g> من فضلك، العناصر التي تحتوي على سلسلة `transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"`. فضلًا، يمكن أن تكون هناك فواصل للأسطر أيضًا .

Regex لحذف جميع عناصر <g> التي تحتوي على string `transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"` من فضلك، يمكن أن يكون هناك فواصل أسطر أيضاً


اكتب تعبيرًا منظّمًا (regex) بتنسيق PCRE لعدم احتواء النص على C:\

اكتب pcre regex لعدم احتوائه على C:\

اكتب pcre regex لعدم احتوائه على C:\


اكتب لي كود JavaScript للعثور على كائن من خلال اسمه في عمق كائن معين، تأكد من أن هذا الكود لا يستخدم العودية ويمكنه إرجاع المسار المستخدم للوصول إلى الكائن

اصنع لي كود JavaScript للعثور على كائن بواسطة اسمه داخل كائن معين، تأكد من أن هذا الكود لا يستخدم الاستدعاء الذاتي ويمكنه إرجاع المسار المستخدم للوصول إلى الكائن.

اجعلني أكتب كود جافا سكريبت للبحث عن كائن حسب اسمه داخل كائن معين، تأكد من أن هذا الكود لا يستخدم التكرار ويمكنه إرجاع المسار المستخدم للوصول إلى الكائن


إذا كان لدي فئة TypeScript:
class Foo {
  ReactProperties: {
    a: string;
  }
}
كيف يمكنني استخراج نوع كائن العضو ReactProperties من نوع الفئة؟

إذا كان لديّ فئة TypeScript

class Foo {
  ReactProperties: {
    a: string;
  }
}
كيف يمكنني استخراج نوع كائن العنصر ReactProperties من نوع الفئة؟

إذا كان لدي فئة TypeScript:

class Foo {
  ReactProperties: {
    a: string;
  }
}

كيف يمكنني استخراج نوع كائن العضو ReactProperties من النوع Class؟


بالنظر إلى أدوات التفكير وتنظيم المعرفة الشخصية، يرجى سرد بعض أطر العمل لأفضل الممارسات التي توضح بالتفصيل نظام الإجراءات وأفضل الممارسات. يرجى تقديم قائمة شاملة بأطر العمل وتلخيص أفضل ثلاثة منها بمزيد من التفاصيل.

بالنظر إلى أدوات التفكير وتنظيم المعرفة الشخصية، يرجى سرد بعض أطر أفضل الممارسات التي توضح بالتفصيل نظام الإجراءات وأفضل الممارسات. يرجى عمل قائمة شاملة للأطر وتلخيص أفضل ثلاثة منها بمزيد من التفصيل.

بالنظر إلى أدوات الفكر وتنظيم المعرفة الشخصية، يرجى ذكر بعض أطر أفضل الممارسات التي تفصّل نظام الإجراءات وأفضل الممارسات.  يرجى إعداد قائمة شاملة بأطر العمل وتلخيص أفضل ثلاثة أطر بمزيد من التفصيل.


قدِّم إيثان، بما في ذلك مستوى خبرته في منهجيات تطوير البرمجيات مثل تطوير الشلال والتطوير الرشيق. وضح الاختلافات الرئيسية بين تطوير البرمجيات بالشلال التقليدي والتطوير الرشيق. في رأيه، ما هي المزايا والعيوب الأكثر بروزًا لكل منهجية؟

عرّف بإيثان، بما في ذلك مستوى خبرته في منهجيات تطوير البرمجيات مثل التطوير الانحداري والتطوير الرشيق. صِف الاختلافات الرئيسية بين منهجية الشلال التقليدية والتطوير الرشيق للبرمجيات. من وجهة نظره، ما هي أبرز مزايا وعيوب كل منهجية؟

قدِّم إيثان، بما في ذلك مستوى تمرسه في منهجيات تطوير البرمجيات مثل waterfall وتطوير agile. قم بوصف الاختلافات الأساسية بين تطوير البرمجيات عن طريق waterfall التقليدي وagile.، ما هي أبرز المزايا والعيوب لكل منهجية من وجهة نظره؟


المشكلة
اشترت أم مجموعة مكونة من � N لعبة لطفليها، أليس وبوب. لقد قررت مسبقًا من سيحصل على أي لعبة، لكنها نسيت القيم النقدية للألعاب. فقط تتذكر أنها رتبت الألعاب بترتيب تصاعدي لقيمتها. الأسعار دائمًا غير سالبة.

يُقال إن التوزيع عادل إذا كان، بغض النظر عن القيم الفعلية، الفرق بين قيم الألعاب التي حصلت عليها أليس والألعاب التي حصل عليها بوب لا يتجاوز القيمة القصوى لأي لعبة.

بشكل رسمي، لنفترض أن � � v_i هي قيمة اللعبة رقم � i، و � S هي سلسلة ثنائية بحيث � � = 1 S_i=1 إذا كان سيتم إعطاء اللعبة لأليس، و � � = 0 S_i=0 إذا كان سيتم إعطاء اللعبة لبوب.
يُقال إن التوزيع الذي تمثله � S عادل إذا، لجميع المصفوفات الممكنة � v التي تحقق الشرط 0 ≤ v1 ≤ v2 ≤ ... ≤ vN،

|∑(v_i * [S_i = 1]) − ∑(v_i * [S_i = 0])| ≤ v_N

حيث � [P] تساوي � 1 إذا كان � P صحيحًا، وتساوي � 0 خلاف ذلك.

تم إعطاؤك سلسلة ثنائية � S تمثل التوزيع.
اطبع � YES إذا كان التوزيع المقدم عادلًا، و � NO خلاف ذلك.

**تنسيق الإدخال**
السطر الأول من الإدخال يحتوي على عدد صحيح � T، يمثل عدد حالات الاختبار.
كل حالة اختبار تتكون من سطرين من الإدخال.
السطر الأول من كل حالة اختبار يحتوي على عدد صحيح � N، عدد الألعاب.
السطر الثاني من كل حالة اختبار يحتوي على سلسلة ثنائية � S بطول � N.

**تنسيق الإخراج**
لكل حالة اختبار، اطبع في سطر جديد الإجابة: � YES أو � NO حسب ما إذا كانت � S تمثل توزيعًا عادلًا أم لا.

يمكن طباعة كل حرف من الإجابة بحالة الأحرف الصغيرة أو الكبيرة، على سبيل المثال، السلاسل � NO، no، nO، و No سيتم التعامل معها على أنها متكافئة.

**القيود**
1 ≤ � T ≤ 10^4
1 ≤ � N ≤ 10^5
مجموع � N لكل حالات الاختبار لن يتجاوز 3 * 10^5.
� S هي سلسلة ثنائية بطول � N.

**العينة 1:**
**الإدخال:**
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001

**الإخراج:**
YES
NO
YES
NO
YES
NO

**الشرح:**
حالة الاختبار 1: الصيغة المعطاة تقل إلى |� v1| ≤ � v1، وهذا صحيح لأن � v1 ≥ 0.

حالة الاختبار 2: التوزيع ليس عادلًا للقيم � v1 = � v2 = 1، وبالتالي الإجابة هي � NO.

حالة الاختبار 3: يمكن إثبات أن التوزيع دائمًا عادل.

حالة الاختبار 4: التوزيع ليس عادلًا للقيم � v = [1, 2, 4, 8].

المشكلة
اشترت أم مجموعة من
�
N لعبة لطفليها
2
طفلان، أليس وبوب. لقد قررت بالفعل أي لعبة ستذهب إلى من، لكنها نسيت القيم النقدية للعب.
تتذكر فقط أنها طلبت الألعاب بترتيب تصاعدي لقيمتها. الأسعار دائمًا غير سلبية.

يقال إن التوزيع عادل عندما لا يتجاوز الفرق بين قيم الألعاب التي حصلت عليها أليس، والألعاب التي حصل عليها بوب الحد الأقصى لقيمة أي لعبة، بغض النظر عن القيم الفعلية.

رسميًا، دع
�
�
v
i

تكون قيمة
�
i-th toy, and
�
S سلسلة ثنائية بحيث
�
�
=
1
S
i

=1 إذا كانت اللعبة ستُعطى لأليس، و
�
�
=
0
S
i

 =0 إذا كانت اللعبة ستُعطى لبوب.
وبعد ذلك، يقال إن التوزيع الذي يمثله
�
S عادل إذا كان لجميع المصفوفات الممكنة
�
v التي تحقق
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

 ,

∣
∑
�
=
1
�
�
�
⋅
[
�
�
=
1
]
−
∑
�
=
1
�
�
�
⋅
[
�
�
=
0
]
∣
≤
�
�
∣
∣

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
N

where
[
�
]
[P] is
1
1 iff
�
P صحيح، و
0
0 بخلاف ذلك.

يتم إعطاؤك السلسلة الثنائية
�
S التي تمثل التوزيع.
اطبع YES إذا كان التوزيع المعطى عادلاً، وNO بخلاف ذلك.

تنسيق الإدخال
سيحتوي السطر الأول من الإدخال على عدد صحيح واحد
�
T، للدلالة على عدد حالات الاختبار.
تتكون كل حالة اختبار من سطرين من الإدخال.
يحتوي السطر الأول من كل حالة اختبار على عدد صحيح واحد
�
N، عدد الألعاب.
يحتوي السطر الثاني من كل حالة اختبار على سلسلة ثنائية
�
S بطول
�
N.
تنسيق الإخراج
لكل حالة اختبار، قم بإخراج الإجابة على سطر جديد: YES أو NO اعتمادًا على ما إذا كان
�
S يمثل توزيعًا عادلاً أم لا.

يمكن طباعة كل حرف من الناتج بأحرف صغيرة أو كبيرة، أي أن السلاسل NO وno وnO وNo سيتم التعامل معها جميعًا على أنها متكافئة.

القيود
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

لن يتجاوز مجموع
�
N في جميع حالات الاختبار
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 .
�
S عبارة عن سلسلة ثنائية بطول
�
N.
العينة 1:
الإدخال
الإخراج
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
YES
NO
YES
NO
YES
NO
التفسير:
حالة الاختبار
1
1: تتقلص الصيغة المعطاة إلى
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣≤v
1

 ، وهو صحيح لأن
�
1
≥
0
v
1

 ≥0.

حالة الاختبار
2
2: التوزيع غير عادل بالنسبة إلى
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1، وبالتالي فإن الإجابة هي لا.
لاحظ أن التوزيع عادل بالنسبة لـ
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0، ولكننا نحتاج إلى التحقق مما إذا كان عادلاً بالنسبة لجميع
�
v الممكنة التي تلبي القيود.

حالة الاختبار
3
3: يمكن إثبات أن التوزيع عادل دائمًا.

حالة الاختبار
4
4: التوزيع غير عادل بالنسبة لـ
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].

مقبول
مقبول
28
إجمالي الإرسال
الإرسال
580
الدقة
الدقة
5.17 أعطه برنامجًا قصيرًا بلغة سي

المشكلة
اشترت أم مجموعة من
�
N ألعاب لأطفالها
2
2 أليس وبوب. لقد قررت بالفعل أي لعبة تذهب إلى من، لكنها نسيت القيم النقدية للألعاب. هي فقط تتذكر أنها رتبت الألعاب بترتيب تصاعدي حسب قيمتها. الأسعار دائمًا غير سالبة.

يتم اعتبار التوزيع عادلاً عندما لا يهم ما هي القيم الفعلية للألعاب، فإن الفرق بين قيم الألعاب التي حصلت عليها أليس، والألعاب التي حصل عليها بوب، لا يتجاوز الحد الأقصى لقيمة أي لعبة.

بشكل رسمي، دعنا نعتبر
�
�
v
i

 هي قيمة
�
i-th لعبة، و
�
S سلسلة ثنائية بحيث
�
�
=1
 S
i

 =1 إذا كانت اللعبة ستذهب إلى أليس، و
�
�
=0
 S
i

 =0 إذا كانت اللعبة ستذهب إلى بوب.
ثم، يُقال إن التوزيع الذي تمثله
�
S عادلاً إذا كان، لجميع المصفوفات
�
v التي تحقق
0
≤
�
1
 ≤
�
2
 ≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

،

∣
∑
�
=
1
�
�
�
⋅
[
�
�
=
1
]
−
∑
�
=
1
�
�
�
⋅
[
�
�
=
0
]
∣
≤
�
�
∣
∣

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

v
i

 ⋅[s
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
N

 حيث
[
 �
]
[P] هو
1
 1 إذا كان
�
P صحيحًا، و
0
0 otherwise.

تم إعطاؤك سلسلة ثنائية
�
S تمثل التوزيع.
اطبع "نعم" إذا كان التوزيع المعطى عادلاً، و "لا" إذا لم يكن كذلك.

تنسيق المدخلات
السطر الأول من المدخلات يحتوي على عدد صحيح واحد
�
T، الذي يمثل عدد حالات الاختبار.
كل حالة اختبار تتكون من سطرين من المدخلات.
السطر الأول في كل حالة اختبار يحتوي على عدد صحيح واحد
�
N، عدد الألعاب.
السطر الثاني في كل حالة اختبار يحتوي على سلسلة ثنائية
�
S بطول
�
N.
تنسيق الإخراج
لكل حالة اختبار، اطبع في سطر جديد الإجابة: "نعم" أو "لا" بناءً على ما إذا كانت
�
S تمثل توزيعًا عادلاً أم لا.

يمكن طباعة كل حرف من الإخراج سواء بحروف صغيرة أو كبيرة، أي أن السلاسل NO، no، nO، و No سيتم اعتبارها متساوية.

القيود
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

مجموع
�
N عبر جميع حالات الاختبار لن يتجاوز
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
.
�
S هي سلسلة ثنائية بطول
�
N.
مثال 1:
المدخلات
الإخراج
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
نعم
لا
نعم
لا
نعم
لا
التفسير:
الحالة التجريبية
1
1: المعادلة المعطاة تتبسط إلى
∣
�
1
 ∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣≤v
1

، وهو صحيح بما أن
�
1
≥
0
v
1

 ≥0.

الحالة التجريبية
2
2: التوزيع غير عادل لـ
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1، وبالتالي الإجابة هي لا.
لاحظ أن التوزيع يكون عادلاً لـ
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0، لكننا بحاجة للتحقق إذا كان عادلاً لجميع المصفوفات
�
v التي تحقق القيود.

الحالة التجريبية
3
3: يمكن إثبات أن التوزيع دائمًا عادل.

الحالة التجريبية
4
4: التوزيع غير عادل لـ
�
=
[
1
،
2
،
4
،
8
]
v = [1,2,4,8].

مقبول
مقبول
28
إجمالي الإرساليات
الإرساليات
580
الدقة
الدقة
5.17 أعطه برنامجًا قصيرًا بلغة c


المشكلة
أنت تستضيف بطولة شطرنج تضم
2
�
2N شخصًا. بالضبط
�
X منهم لاعبون مصنفون، والباقي
2
�
−
�
2N−X لاعبون غير مصنفين.

مهمتك هي توزيع اللاعبين على
�
N زوجًا، حيث يلعب كل لاعب ضد الشخص الذي تم إقرانه معه.

نظرًا لأنك تريد أن يتمتع اللاعبون المصنفون بميزة، فأنت تريد إقرانهم بلاعبين غير مصنفين. وبالتالي، فأنت تريد تقليل عدد اللاعبين المصنفين الذين يكون خصمهم مصنفًا أيضًا.
اطبع الحد الأدنى لعدد اللاعبين المصنفين الذين يكون خصمهم مصنفًا أيضًا، من بين جميع الأزواج الممكنة.

تنسيق الإدخال
سيحتوي السطر الأول من الإدخال على عدد صحيح واحد
�
T، للإشارة إلى عدد حالات الاختبار.
تتكون كل حالة اختبار من
1
1 سطر يحتوي على
2
2 عددين صحيحين مفصولين بمسافات
�
N و
�
X، مما يعني أن هناك
2
�
2N لاعبًا، و
�
X منهم مصنفون.
تنسيق الإخراج
بالنسبة لكل حالة اختبار، قم بإخراج الحد الأدنى لعدد اللاعبين المصنفين الذين سيكون لديهم خصوم مصنفون على سطر جديد.

القيود
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
العينة 1:
الإدخال
الإخراج
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
التفسير:
حالة الاختبار
1
1: لا يوجد لاعب مصنف وبالتالي لا يوجد لاعب مصنف لديه خصم مصنف أيضًا. وبالتالي تكون الإجابة
0
0.

حالة الاختبار
2
2: توجد مباراة واحدة فقط، وهي بين لاعب مصنف ولاعب غير مصنف. وبالتالي فإن الإجابة هي
0
0.

حالة الاختبار
3
3: توجد مباراة واحدة فقط، وهي بين
2
2 لاعبين مصنفين. وبالتالي فإن الإجابة هي
2
2 حيث يساهم كلاهما في عدد اللاعبين المصنفين الذين يتم تصنيف خصومهم أيضًا.

مقبول
مقبول
630
إجمالي الإرسال
الإرسال
1656
الدقة
الدقة
45.65
هل أعجبك بيان المشكلة؟
2 مستخدم وجد هذا مفيدًا
C

0:0
أعطه برنامجًا بلغة c

المشكلة
أنت تستضيف بطولة شطرنج مع
2
�
2N من الأشخاص. بالضبط
�
X منهم هم لاعبون مصنفون، والباقي
2
�
-
�
2N-X لاعبون غير مصنفين.

مهمتك هي توزيع اللاعبين إلى
�
N أزواج، حيث يلعب كل لاعب ضد الشخص الذي تم إقرانه معه.

بما أنك تريد أن يكون للاعبين المصنفين أفضلية، فأنت تريد إقرانهم بلاعبين غير مصنفين. وبالتالي، تريد تقليل عدد اللاعبين المصنفين الذين يكون خصمهم مصنفًا أيضًا.
اطبع أقل عدد من اللاعبين المصنفين الذين يكون خصومهم مصنفين أيضًا، من بين جميع الأزواج الممكنة.
تنسيق الإدخال
سيحتوي السطر الأول من الإدخال على عدد صحيح واحد
�
T، للدلالة على عدد حالات الاختبار.
تتكون كل حالة اختبار من
1
1 سطر يحتوي على
2
2 أعداد صحيحة مفصولة بمسافة
�
N و
�
X، ما يعني أن هناك
2
�
2N من اللاعبين، و
�
X منهم مصنفين.
تنسيق الإخراج
لكل حالة اختبار، أخرج على سطر جديد الحد الأدنى لعدد اللاعبين المصنفين الذين لديهم خصوم مصنفين.

القيود
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0 ≤X≤2⋅ ن
العينة 1:
المدخلات
المدخلات
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
الشرح:
حالة الاختبار
1
1: لا يوجد لاعب مصنف، وبالتالي لا يوجد لاعب مصنف لديه خصم مصنف أيضاً. وبالتالي فإن الإجابة هي
0
0.

حالة الاختبار
2
2: هناك مباراة واحدة فقط، وهي بين لاعب مصنف ولاعب غير مصنف. وبالتالي فإن الإجابة هي
0
0.

حالة الاختبار
3
3: يوجد تطابق واحد فقط، وهو بين
2
2 من اللاعبين المصنفين. وبالتالي فإن الإجابة هي
2
2 حيث يساهم كلاهما في حساب عدد اللاعبين المصنفين الذين يكون خصمهم مصنفًا أيضًا.

مقبول
مقبول
630
إجمالي الطلبات المقدمة
التقديمات
1656
الدقة
الدقة
45.65
هل أعجبك بيان المشكلة؟
2 مستخدمين وجدوا هذا مفيداً
C

0:0
 إعطاء برنامج c له

المشكلة
أنت تستضيف بطولة شطرنج تضم
2

2N شخصًا. بالضبط
�
X منهم لاعبون مصنفون، والباقي
2
�
−
�2N−X لاعبون غير مصنفين.

مهمتك هي توزيع اللاعبين على
�
N زوجًا، حيث يلعب كل لاعب ضد الشخص الذي تم إقرانه معه.

نظرًا لأنك تريد أن يتمتع اللاعبون المصنفون بميزة، فأنت تريد إقرانهم بلاعبين غير مصنفين. وبالتالي، فأنت تريد تقليل عدد اللاعبين المصنفين الذين يكون خصمهم مصنفًا أيضًا.

اطبع الحد الأدنى لعدد اللاعبين المصنفين الذين يكون خصمهم مصنفًا أيضًا، من بين جميع الأزواج الممكنة.

تنسيق الإدخال
سيحتوي السطر الأول من الإدخال على عدد صحيح واحد
�
T، للإشارة إلى عدد حالات الاختبار.
تتكون كل حالة اختبار من
1
1 سطر يحتوي على
2
2 عددين صحيحين مفصولين بمسافات
�
N و
�
X، مما يعني أن هناك
2
�
2N لاعبًا، و
�
X منهم مصنفون.

تنسيق الإخراج
بالنسبة لكل حالة اختبار، قم بإخراج الحد الأدنى لعدد اللاعبين المصنفين الذين سيكون لديهم خصوم مصنفون على سطر جديد.

القيود
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
العينة 1:
الإدخال
الإخراج
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
التفسير:
حالة الاختبار
1
1: لا يوجد لاعب مصنف وبالتالي لا يوجد لاعب مصنف لديه خصم مصنف أيضًا. وبالتالي تكون الإجابة
0
0.

حالة الاختبار
2
2: توجد مباراة واحدة فقط، وهي بين لاعب مصنف ولاعب غير مصنف. وبالتالي فإن الإجابة هي
0
0.

حالة الاختبار
3
3: توجد مباراة واحدة فقط، وهي بين
2
2 لاعبين مصنفين. وبالتالي فإن الإجابة هي
2
2 حيث يساهم كلاهما في عدد اللاعبين المصنفين الذين يتم تصنيف خصومهم أيضًا.

مقبول
مقبول
630
إجمالي الإرسال
الإرسال
1656
الدقة
الدقة
45.65
هل أعجبك بيان المشكلة؟
2 مستخدم وجد هذا مفيدًا
C

0:0
أعطه برنامجًا بلغة c


[CXX1429] خطأ عند البناء باستخدام ndkBuild باستخدام E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: يشير APP_BUILD_SCRIPT الخاص بك إلى ملف غير معروف: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

فشل نظام البناء C++ [configure] أثناء التنفيذ:
    @echo off
    "C:\\Users\\BMV3\\AppData\\Local\\Android\\Sdk\\ndk\\25.1.8937393\\ndk-build.cmd" ^
      "NDK_PROJECT_PATH=null" ^
      "APP_BUILD_SCRIPT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk" ^
      "NDK_APPLICATION_MK=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Application.mk" ^
      "APP_ABI=arm64-v8a" ^
      "NDK_ALL_ABIS=arm64-v8a" ^
      "NDK_DEBUG=1" ^
      "APP_PLATFORM=android-26" ^
      "NDK_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/obj" ^
      "NDK_LIBS_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/lib" ^
      "APP_SHORT_COMMANDS=false" ^
      "LOCAL_SHORT_COMMANDS=false" ^
      -B ^
      -n
  من E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: Aborting... . Stop.
الوحدات المتأثرة: app

[CXX1429] خطأ عند الإنشاء باستخدام ndkBuild باستخدام E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: يشير APP_BUILD_SCRIPT خاصتك إلى ملف غير معروف: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk فشل نظام إنشاء C++ [configure] خلال التنفيذ: @echo off "C:\\Users\\BMV3\\AppData\\Local\\Android\\Sdk\\ndk\\25.1.8937393\\ndk-build.cmd" ^ "NDK_PROJECT_PATH=null" ^ "APP_BUILD_SCRIPT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk" ^ "NDK_APPLICATION_MK=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard _pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Application.mk" ^ "APP_ABI=arm64-v8a" ^ "NDK_ALL_ABIS=arm64-v8a" ^ "NDK_DEBUG=1" ^ "APP_PLATFORM=android-26" ^ "NDK_OUT=E:\\Dhruvin" kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/obj" ^ "NDK_LIBS_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/lib" ^ "APP_SHORT_COMMANDS=false" ^ "LOCAL_SHORT_COMMANDS=false" ^ -B ^ -n من E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: جاري الإلغاء... . توقف. الوحدات المتأثرة: التطبيق

[CXX1429] خطأ عند الإنشاء باستخدام ndkBuild باستخدام E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: Your APP_BUILD_SCRIPT points to an unknown file: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

C++ build system [configure] failed while executing:
    @echo off
    "C:\\Users\\BMV3\\AppData\\Local\\Android\\Sdk\\ndk\\25.1.8937393\\ndk-build.cmd" ^
      "NDK_PROJECT_PATH=null" ^
      "APP_BUILD_SCRIPT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk" ^
      "NDK_APPLICATION_MK=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Application.mk" ^
      "APP_ABI=arm64-v8a" ^
      "NDK_ALL_ABIS=arm64-v8a" ^
      "NDK_DEBUG=1" ^
      "APP_PLATFORM=android-26" ^
      "NDK_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/obj" ^
      "NDK_LIBS_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/lib" ^
      "APP_SHORT_COMMANDS=false" ^
      "LOCAL_SHORT_COMMANDS=false" ^
      -B ^
      -n
  from E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: Aborting...    .  Stop.
Affected Modules: app


مستخدم
أنا مطور أندرويد. عند تشغيل تطبيق ONNX runtime الخاص بي، يكون استهلاك وحدة المعالجة المركزية حوالي 40٪. كيف يمكنني زيادة استخدام وحدة المعالجة المركزية للتطبيق الخاص بي؟

المستخدم

أنا مطور تطبيقات Android. عند تشغيل تطبيق ONNX runtime الخاص بي، تكون نسبة استخدام وحدة المعالجة المركزية حوالي 40%. كيف يمكنني زيادة استخدام CPU للتطبيق الخاص بي؟

المستخدم
أنا مطور Android. عند تشغيل تطبيق ONNX runtime الخاص بي، يكون استخدام وحدة المعالجة المركزية حوالي 40%. كيف يمكنني زيادة استخدام وحدة المعالجة المركزية لتطبيقي؟


توفير 15 متجه هجوم في قطاع التصنيع وطرق للتخفيف من المخاطر التي تم تحديدها

وفر 15 ناقل هجوم في قطاع التصنيع وطرق التخفيف من المخاطر التي تم تحديدها

وفر 15 متجه هجوم في قطاع التصنيع وطرقا للحد من المخاطر المحددة


بأي ترتيب يجب أن أتعلم التعلم العميق من الأساسيات مثل المصفوفات والمتجهات وحتى المحولات؟

بأي ترتيب على أن أتعلم التعلم العميق من الأساسيات مثل المصفوفات والمتجهات وحتى المحولات؟


اكتب برنامج Python كاملًا لأرشفة الملفات في مجلد محدد في ملفات مضغوطة منفصلة على نظام Linux.

قم بكتابة برنامج بايثون متكامل لأرشفة ملفات موجودة في مجلد محدد إلى  ملفات مضغوطة منفصلة على Linux.

اكتب برنامج بايثون كامل لأرشفة الملفات الموجودة في مجلد محدد في ملفات مضغوطة منفصلة على Linux.


لدي نسخة احتياطية من نظام Linux Mint الخاص بي من الشهر الماضي في مجموعة من ملفات .gz (ملفات مضغوطة بصيغة tar). ما هي الوسائط التي يمكنني استخدامها مع tar لتحديث أي ملفات تم تغييرها، دون إعادة أرشفة الملفات غير المتغيرة؟

لدي نسخة احتياطية من نظامي Linux Mint من الشهر الماضي في مجموعة من ملفات .gz (tar مضغوطة). ما هي الوسيطات التي يمكنني استخدامها مع tar لتحديث أي ملفات تغيرت، دون إعادة أرشفة الملفات التي لم تتغير؟


إذا كان لديك مصفوفة ثنائية "nums"، فأنت مطالب بإيجاد أقصى طول لمصفوفة فرعية متجاورة تحتوي على عدد متساوٍ من الأصفار والآحاد.

الشرح:

المصفوفة الثنائية هي مصفوفة تحتوي فقط على الأصفار والآحاد.
المصفوفة الفرعية هي أي مجموعة فرعية من مؤشرات المصفوفة الأصلية.
المصفوفة الفرعية المتجاورة هي مصفوفة فرعية تكون جميع عناصرها متتالية، أي أن أي عنصر بين العنصر الأول والأخير في المصفوفة الفرعية هو أيضًا جزء منها.
أمثلة:
الإدخال:nums = [0, 1]
الإخراج: 2
التفسير: أطول مصفوفة فرعية متجاورة بعدد متساوٍ من الأصفار والآحاد هي [0, 1] بطول 2.
الإدخال:nums = [0, 1, 0]
الإخراج: 2
التفسير: أطول مصفوفة فرعية متجاورة بعدد متساوٍ من الأصفار والآحاد هي إما [0, 1] أو [1, 0]، وكلاهما بطول 2.
الإدخال:nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
الإخراج: 6
التفسير: أطول مصفوفة فرعية متجاورة بعدد متساوٍ من الأصفار والآحاد هي [0, 0, 0, 1, 1, 1] بطول 6.
تتطلب المشكلة إيجاد أقصى طول لمصفوفة فرعية متجاورة في المصفوفة الثنائية "nums" التي يحتوي على عدد متساوي من الأصفار والواحدات.

بالنظر إلى مصفوفة ثنائية "nums"، مطلوب منك إيجاد الحد الأقصى لطول مصفوفة فرعية متجاورة تحتوي على عدد متساوٍ من الأصفار والآحاد.

شرح:

 المصفوفة الثنائية هي مصفوفة تحتوي فقط على الأصفار والآحاد.
 المصفوفة الفرعية هي أي مجموعة فرعية من مؤشرات المصفوفة الأصلية.
 المصفوفة الفرعية المتجاورة هي مصفوفة فرعية تكون جميع عناصرها متتالية، أي أن أي عنصر بين العنصر الأول والأخير في المصفوفة الفرعية هو أيضًا جزء منها.
 أمثلة:
 المدخل: nums = [0, 1]
 المخرج: 2
 التفسير: أطول مصفوفة فرعية متجاورة بعدد متساوٍ من الأصفار والواحدات هي [0, 1] بطول 2.
 المدخل: nums = [0, 1, 0]
 المخرج: 2
 التفسير: أطول مصفوفة فرعية متجاورة بعدد متساوٍ من الأصفار والواحدات هي إما [0, 1] أو [1, 0]، وكلاهما بطول 2.
المدخل: nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
المخرج: 6
التفسير: أطول مصفوفة فرعية متجاورة بعدد متساوٍ من الأصفار والواحدات هي [0, 0, 0, 1, 1, 1] بطول 6.
تتطلب المشكلة إيجاد أقصى طول لمصفوفة فرعية متجاورة في المصفوفة الثنائية "nums" التي تحتوي على عدد متساوٍ من الأصفار والواحدات 1 ثانية.


ساعدني في حل السؤال التالي. يرجى تقديم حل سهل الفهم خطوة بخطوة:

بمعلومية مصفوفتين مصنفتين مرتبتين nums1 و nums2 بحجم m و n على التوالي، قم بإيجاد الوسيط بين المصفوفتين المصنفتين.

ساعدني في حل السؤال التالي. يرجى تقديم حل بديهي وسهل الفهم خطوة بخطوة:

إذا كان لدينا مصفوفتان مرتبتان nums1 وnums2 بحجم m وn على التوالي، فأرجع متوسط المصفوفتين المرتبتين.

ساعدني في حل السؤال التالي. يرجى تقديم حل سهل الفهم خطوة بخطوة:

بمعلومية مصفوفتين مصنفتين مرتبتين nums1 و nums2 بحجم m و n على التوالي، أرجع وسيط المصفوفتين المصنفتين المصنفتين.


في GAMS، افترض أن لدي s معلمات مفهرسة على مجموعتين P1(A,B)، ولدي تعيين واحد لواحد آخر يعين بالضبط كل عنصر من B لكل عنصر من C. كيف يمكنني إنشاء معلمة جديدة P2(A,C) بحيث تأخذ كل قيمة من P2 القيمة المحددة من P1؟

في GAMS، لنفترض أن لديّ في GAMS معلمات s مفهرسة على مجموعتين P1(A،B)، ولديّ معلمة أخرى من واحد إلى واحد تربط كل عنصر من عناصر B بكل عنصر من عناصر C. كيف يمكنني إنشاء معلمة جديدة P2(A،C) بحيث تأخذ كل قيمة من P2 القيمة المعينة من P1؟


عندي مجموعة أمثلة (وهي تعيينات لـ n من المتغيرات $x_1 ... x_n$ التي صنفت على أنها حل (+) أو غير حل (-). والهدف هو إيجاد الحد الأدنى لمجموعة فرعية من المتغيرات في $x_1 ... x_n$ بحيث يكون بالإمكان الانقسام بين (+) و (-) وطلك عن طريق رؤية هذه المتغيرات فقط.

لدي مجموعة من الأمثلة (وهي تعيينات لـ n من المتغيرات $x_1 ... x_n$ التي تم تصنيفها على أنها حل (+) أو غير حل (-). والهدف هو العثور على الحد الأدنى للمجموعة الفرعية من المتغيرات في $x_1 ... x_n$ بحيث يكون من الممكن الانقسام بين (+) و (-) من خلال رؤية هذه المتغيرات فقط.


أنت عالم بيانات، قم بإخراج نص برمجي بلغة Python في OOP لعينة سياقية متعددة الأذرع من 3 نماذج

أنت عالم بيانات، قم بإخراج نص برمجي بلغة Python باستخدام البرمجة كائنية التوجه لعينة سياقية متعددة الأذرع من 3 نماذج

أنت عالم بيانات، قم بإخراج برنامج نصي من Python باللغة البرمجية OOP لأخذ عينات من 3 نماذج مسلحة متعددة السياقات


ما هي استراتيجية الدخول إلى السوق الأكثر نجاحا بالنسبة لشركة خدمات مدارة؟

ما هي أنجح استراتيجية لدخول السوق لأعمال الخدمات المدارة؟


مرحبًا، ما رأيك في كود arduino هذا من حيث سهولة الفهم والتحسين والحجم؟
أي اقتراحات للتحسينات؟

```c
void cycleLEDs(int interval) {
  const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);
  static unsigned long lastChange = 0;
  static int currIndex = 0; // Use static to retain value between function calls
  int nextIndex = 0;

  if (millis() >= lastChange + abs(interval)) {

    // Determine direction
    int direction = interval < 0 ? -1 : 1;

    // Update secondary index
    nextIndex = currIndex + direction;
    if (nextIndex < 0) {
      nextIndex = nOutPins - 1;
    } else if (nextIndex >= nOutPins) {
      nextIndex = 0;
    }

    // Turn off all LEDs
    for (int i = 0; i < nOutPins; i++) {
      if (i == currIndex || i == nextIndex){
        digitalWrite(outPins[i], HIGH);
      } else {
        digitalWrite(outPins[i], LOW);
      }
    }

    // Update current index
    currIndex += direction;
    if (currIndex < 0) {
      currIndex = nOutPins - 1;
    } else if (currIndex >= nOutPins) {
      currIndex = 0;
    }

    // Update timer
    lastChange = millis();
  }
}

شكرًا لمساعدتك، أقدر مساهمتك.

مرحبًا، ما رأيك في كود arduino هذا فيما يتعلق بالقدرة على الفهم والتحسين والحجم؟

هل لديك أي اقتراحات للتحسينات؟

void cycleLEDs(int period) {
const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);
static unsigned long lastChange = 0;
static int currIndex = 0; // استخدم static للاحتفاظ بالقيمة بين استدعاءات الوظيفة
int nextIndex = 0;

if (millis() >= lastChange + abs(interval)) {

// تحديد الاتجاه
int direction = period < 0 ? -1 : 1;

// تحديث الفهرس الثانوي
nextIndex = currIndex + direction;
if (nextIndex < 0) {
nextIndex = nOutPins - 1;
} else if (nextIndex >= nOutPins) {
nextIndex = 0;
}

// قم بإيقاف تشغيل جميع مصابيح LED
for (int i = 0; i < nOutPins; i++) {
if (i == currIndex || i == nextIndex){
digitalWrite(outPins[i], HIGH);
} else {
digitalWrite(outPins[i], LOW);
}
}

// تحديث الفهرس الحالي
currIndex += direction;
if (currIndex < 0) {
currIndex = nOutPins - 1;
} else if (currIndex >= nOutPins) {
currIndex = 0;
}

// تحديث المؤقت
lastChange = millis();
}
}

شكرًا لك على مساعدتك، أقدر مدخلاتك.


ابحث عن المشكلة: #include "mbed.h"
#include <exception>

DigitalOut ledYellow(D2);
DigitalOut ledAmber(D3);
DigitalOut ledRed(D4);

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// برنامج فرعي لأي مصابيح LED
void ledAny (DigitalOut *ledA){
    while(true){
        *ledA = 1;
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        *ledA =0;
        ThisThread::sleep_for(1500ms);
        printf("My pointer is %p\n", *ledA);
    }
}

// main() يعمل في خيطه الخاص في نظام التشغيل
int main(){

    thread2.start(callback(ledAny, &ledYellow));
    ThisThread::sleep_for(1000ms);
    thread3.start(callback(ledAny, &ledAmber));

    while (true) {
        counter = counter + 1;

        ledRed.write(true);
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        ledRed.write(false);
        ThisThread::sleep_for(500ms);

        if (counter>20){
            thread2.terminate();
        }

    }
}

ابحث عن المشكلة: #include "mbed.h"
#include <exception>

DigitalOut ledYellow(D2);
DigitalOut ledAmber(D3);
DigitalOut ledRed(D4);

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// برنامج فرعي لأي مصابيح LED
void ledAny (DigitalOut *ledA){
while(true){
*ledA = 1;
ThisThread::sleep_for(500ms);
*ledA =0;
ThisThread::sleep_for(1500ms);
printf("My pointer is %p\n", *ledA);
}
}

// main() يعمل في موضوعه المتسلسل الخاص في نظام التشغيل
int main(){

thread2.start(callback(ledAny, &ledYellow));
ThisThread::sleep_for(1000ms);
thread3.start(callback(ledAny, &ledAmber));

while (true) {
counter = counter + 1;

ledRed.write(true);
ThisThread::sleep_for(500ms);
ledRed.write(false);
ThisThread::sleep_for(500ms);

if (counter>20){
thread2.terminate();
}

}

اعثر على المشكلة:
 #include "mbed.h"
#include <exception>

DigitalOut ledYellow(D2);
DigitalOut ledAmber(D3);
DigitalOut ledRed(D4);

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// Subroutine for any LEDs
void ledAny (DigitalOut *ledA){
    while(true){
        *ledA = 1;
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        *ledA =0;
        ThisThread::sleep_for(1500ms);
        printf("My pointer is %p\n", *ledA);
    }
}

// main() runs in its own thread in the OS
int main(){

    thread2.start(callback(ledAny, &ledYellow));
    ThisThread::sleep_for(1000ms);
    thread3.start(callback(ledAny, &ledAmber));

    while (true) {
        counter = counter + 1;

        ledRed.write(true);
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        ledRed.write(false);
        ThisThread::sleep_for(500ms);

        if (counter>20){
            thread2.terminate();
        }

    }
}


هل توجد طريقة إيقاف مبكر (للتحكم في مشكلة الاختبار المتعددة في اختبارات الفرضيات) لمجموعة بيانات ذات احتمالات أولية للنجاح. على سبيل المثال، لدي مجموعة من استراتيجيات السوق المالية مع احتمال أولي للمهارة باستخدام نسبة شارب الاحتمالية. أريد اختبار هذه الاستراتيجيات لمجموعة بيانات مختلفة ولكنني أريد أيضًا التحكم في الاختبارات المتعددة. سيؤدي اختبار جميع الاستراتيجيات المتاحة إلى مشكلات اختبار متعددة. لذا، أريد فقط اختبار مجموعة فرعية من استراتيجياتي. هل توجد طريقة إيقاف مبكر لهذا التطبيق؟

هل توجد طريقة توقف مبكرة (للتحكم في مشكلة الاختبارات المتعددة في اختبارات الفرضيات) لمجموعة بيانات تحتوي على احتمالات مبدئية للنجاح؟
على سبيل المثال، لديّ مجموعة من استراتيجيات السوق المالية مع احتمالات أولية للمهارة باستخدام نسبة المشاركة الاحتمالية. أريد اختبار هذه الاستراتيجيات لمجموعة بيانات مختلفة ولكنني أريد أيضًا التحكم في الاختبارات المتعددة. سيؤدي اختبار جميع الاستراتيجيات المتاحة إلى مشاكل اختبار متعددة. لذلك، أريد فقط اختبار مجموعة فرعية من استراتيجياتي. هل هناك طريقة إيقاف مبكر لهذا التطبيق؟

هل يوجد طريقة للإيقاف المبكر (للتحكم في مشكلة الاختبار المتعدد في اختبارات الفرضيات) لمجموعة بيانات تحتوي على احتمالات أولية للنجاح. على سبيل المثال، لدي مجموعة من استراتيجيات السوق المالية مع احتمال أولي للمهارة باستخدام نسبة شارب الاحتمالية. أريد اختبار هذه الاستراتيجيات لمجموعة بيانات مختلفة لكنني أرغب أيضًا في التحكم في الاختبار المتعدد. اختبار جميع الاستراتيجيات المتاحة سيؤدي إلى مشاكل الاختبار المتعدد. لذلك، أريد فقط اختبار مجموعة فرعية من استراتيجياتي. هل توجد طريقة إيقاف مبكر لهذه التطبيق؟


هل يمكنك كتابة كتالوج خدمة لشركة استشارية في مجال Microsoft M365 تركز على البيانات وإدارة البيانات والأتمتة والذكاء الاصطناعي؟ يجب أن يكون التركيز على عمليات التدقيق وخرائط الطريق والمشورة والتقنيات المتطورة داخل نظام M365 البيئي ولكن لا ينبغي أن يكون التركيز الوحيد

هل يمكنك كتابة فهرس خدمات لشركة استشارات M365 من مايكروسوفت مع التركيز على البيانات وإدارة البيانات والأتمتة والذكاء الاصطناعي. يجب أن يكون التركيز على عمليات التدقيق وخرائط الطريق والمشورة والتقنيات المتطورة داخل نظام M365 البيئي ولكن ليس التركيز الوحيد


أعطني وصفة لصنع 5 لتر من ميلوميل الفراولة والتوت الأسود. استخدم القياسات المترية.

قم باعطائي وصفة لعملخمسة5 لترات من ميلوميل الفراولة والتوت الأسود. استعمل القياسات المترية.

أعطني وصفة لتحضير 5 لتر من شراب الميلوميل من الفراولة والتوت الأسود. استخدم القياسات المترية.


ضع في اعتبارك نكهات المكونات. المكونات هي: التونة والملح والشوكولاتة
قم بإنشاء جدول طوارئ لمجموعات المكونات. يمثل كل صف مكونًا. يمثل كل عمود مكونًا. تحتوي كل خلية على ملف تعريف نكهة مجموعة المكونات.

ضع في اعتبارك نكهات المكونات. المكونات هي: التونة، والملح، والشوكولاتة
أنشئ جدولًا طارئًا لمجموعات المكونات. يمثل كل صف مكونًا. يمثل كل عمود مكونًا. تحتوي كل خلية على ملف تعريف نكهة مجموعة المكونات.

ضع في اعتبارك طعم المكونات. المكونات هي: التونة والملح والشوكولاتة
أنشئ جدولًا طارئًا لمجموعات المكونات. يمثل كل صف مكونًا. يمثل كل عمود مكونًا. تحتوي كل خلية على ملف تعريف طعم يجمع المكونات.


أحتاج إلى تخصيص بعض المساحة على المكدس للمتغيرات المحلية الخاصة بي (في تجميع nasm x86-64)

أحتاج إلى تخصيص بعض المساحة على المكدس للمتغيرات المحلية الخاصة بي  (in x86-64 nasm assembly)


اكتب دالة في PPC64 لتحميل GOT واستدعاء دالة في GOT

كتابة دالة في PPC64 لتحميل GOT واستدعاء دالة في GOT


عند تدريب شبكتي العصبية، يمكنني الحصول على خسارة أقل من 4.5 عند 10000 تكرار. تتضمن المحاولة الأخيرة تجربة أحجام دفعات 512 و1024 و2048 مع الحفاظ على حجم الكتلة عند 4. يتم كل هذا في سياق nanoGPT. تجدر الإشارة إلى أنه عندما قمت بتشغيل حجم دفعة 12 وحجم كتلة 1024، تمكنت من تقليل الخسارة إلى 4.32 بعد 10000 تكرار. في رأيك وخبرتك، ما الخطوات التي يمكنني اتخاذها لتقليل الخسارة؟ يرجى وضع في اعتبارك أن بطاقة الفيديو الخاصة بي بها 12 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وأن المفردات تتكون من 20000 كلمة. تتكون كل جملة من أربعة رموز بالضبط. هل لديك أي اقتراحات حول كيفية تحسين الشبكة العصبية، من فضلك؟

عند تدريب شبكتي العصبية يمكنني الحصول على خسارة أقل من 4.5 عند 10000 تكرار. تتضمن المحاولة الأخيرة تجربة أحجام دفعات تبلغ 512 و1024 و2048 مع الحفاظ على حجم الكتلة عند 4. تجدر الإشارة إلى أنني عندما جربت حجم دفعة 12 وحجم كتلة 1024، تمكنت من خفض الخسارة إلى 4.32 بعد 10000 تكرار. في رأيك وخبرتك، ما الخطوات التي يمكنني اتخاذها لتقليل الخسارة؟ يُرجى الأخذ في الاعتبار أن بطاقة الفيديو الخاصة بي تحتوي على 12 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وأن المفردات تتكون من 20,000 كلمة. تتكون كل جملة من أربعة رموز بالضبط. هل لديك أي اقتراحات حول كيفية تحسين الشبكة العصبية، من فضلك؟

اثناء تدريب شبكتي العصبية، باستطاعتي خسارة أقل من 4.5 كل 10000 تكرار.  المحاولة الأخيرة تشمل تجريب أحجام دفعات 512 و1024 و2048 مع إبقاء حجم الكتلة عند 4. كل هذا يتم في سياق nanoGPT. يجب التوضيح إلى أنه عندما قمت بتشغيل حجم دفعة 12 وحجم كتلة 1024، تمكنت من تقليل الخسارة إلى 4.32 بعد 10000 تكرار. في ضوء رأيك وخبرتك، ما هي الخطوات التي يإمكاني اتباعها لأحد من الخسارة؟ ارجو أن تضع في اعتبارك أن بطاقة الفيديو الخاصة بي تحوي 12 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وأن المفردات تتكون من 20000 كلمة.  كل جملة تتكون بالضبط من أربعة رموز . رجاء هل تمتلك أي اقتراحات بشأن كيفية تعزيز الشبكة العصبية؟


فيما يلي أهم المشكلات التي تم الإبلاغ عنها لنظام الجدولة. هل يمكنك تصنيفها والإبلاغ عن عدد المشكلات الأكثر شيوعًا:

العنوان ShortResolution
مشكلة مزامنة Planner-Loadboard. تم إصلاح مشكلة تكرار المهمة.
مشكلة مزامنة مهمة Loadboard-Planner. تم إزالة مؤشر التنبؤ عن طريق إعادة التسمية.
تحديث رأس West Allis MLS HDSS. تم تكرار المورد المعاد تسميته في اليوم التالي.
تم إصلاح إنشاء تشغيل مهمة دوبلكس "إعداد لوحة المهام اليومية".
تم إصلاح مشكلة الأحرف "تظل مهام الوظائف الملغاة في LB2". تم تحديث OM.
مهمة مفقودة للضغط في غضون 3 ساعات، تمت إعادة إرسال البيانات وتحديث المخطط.
خطأ في عرض مهمة Loadboard. إعادة تعيين اتصال Citrix.
خطأ الفرز المسبق لدفعة Cafe Sheet. تم إنشاء رقم وظيفة جديد.
المرشح لا يلتقط FSC MC. تمت إضافة عامل "يحتوي" للبحث.
مشاكل الوصول مع اختصارات LB2 وFinishing Toolset في PEI-111. تم نشر LB2 بنجاح.
مشكلات الوصول مع محطة عمل LB2. تم حل مشكلة نشر LB2.
تعطل Loadboard ومشاكل تسجيل الدخول. تم حل خادم Citrix، وإصلاح تسجيل الدخول قيد التنفيذ.
خطأ أداة LB2 Loadboard. تم حل خطأ LB2، ولم يتم اتخاذ أي إجراء.
تأخيرات النشر تسبب في توقف التشغيل لم يتم حل المشكلة. الضغط على طلب النشر.
خطأ خادم Loadboard. حل مفتاح الوسيط مشكلة LB2.
عطل Loadboard - عاجل! تم تصحيح بيانات نفث الحبر؛ تم تحميل الجدول.

فيما يلي أهم المشكلات المبلغ عنها لنظام الجدولة. هل يمكنك تصنيفها والإبلاغ عن عدد المشكلات الأكثر شيوعًا:

Title	ShortResolution
Planner-Loadboard Sync Issue.	Replicated job fixed issue.
Loadboard-Planner Task Sync Issue.	Forecast indicator removed by renaming.
West Allis MLS HDSS Header Update.	Renamed resource replicated next day.
"Daily Task Board Setup"	Duplex task run creation fixed.
"Cancelled jobs tasks remain in LB2"	Characters issue fixed. OM updated.
Missing Task for Press in 3 Hours	Data resent and planner updated.
Loadboard job display error.	Reset Citrix connection.
Presort error for Cafe Sheet batch.	New job number created.
Filter not catching FSC MC.	Added 'contains' operator for search.
Access issues with LB2 & Finishing Toolset shortcuts at PEI-111.	LB2 deployment successful.
Access issues with LB2 workstation.	Resolved LB2 deployment issue.
Loadboard crashes and login issues.	Citrix server resolved, login fix in progress.
LB2 Loadboard Tool Error.	LB2 error resolved, no action taken.
Deployment delays causing downtime	Problem not solved. Presses deploy requested.
Loadboard server error.	Broker switch resolved LB2 issue.
Loadboard Malfunction - Urgent!	Ink jet data corrected; schedule loaded.


اكتب كود بايثون للحصول على بيانات الأسهم اليومية من yfinance ورسمها

اكتب كود بايثون للحصول على بيانات الأسهم اليومية من yfinance وارسمها

اكتب كود بايثون للحصول على بيانات البورصة اليومية من yfinance وقم بتمثيلها


باستخدام مكتبة pandas-ta، لدي بيانات فوركس وعمود 'EMA50'. أريد اكتشاف الأماكن التي يتقاطع فيها سعر الإغلاق مع قيمة 'EMA50'.

باستخدام pandas-ta، لدي بيانات فوركس وعمود "EMA50". أريد اكتشاف المكان الذي يتقاطع فيه سعر الإغلاق مع قيمة "EMA50".


اكتب أغنية عن سمك السلور على طريقة بوب ديلان.

اكتب أغنية عن سمك السلور بأسلوب بوب ديلان.

قم بكتابة أغنية عن سمك السلور على نسق بوب ديلان.


اكتب مشروع php لفتح قاعدة بيانات MySQL تسمى Bob، واستقبال الحقول field1 وfield2 عبر http post وتخزينها في قاعدة البيانات

اكتب مشروع php لفتح قاعدة بيانات MySQL تسمى Bob، واستقبال الحقول field1, field2 عبر http post وتخزينها في قاعدة البيانات

اكتب مشروع php لفتح قاعدة بيانات MySQL تسمى Bob، واستقبل الحقول الحقل 1، الحقل 2 عبر البريد http وخزنها في قاعدة البيانات


اكتب مكون إضافي لمتصفح Chrome يحفظ محتويات الصفحة الحالية

اكتب إضافة لمتصفح Chrome تقوم بحفظ محتوى الصفحة الحالية.


أقوم بالانتقال من نظام MacOS Mojave الذي يعمل بنظام Safari 14 إلى جهاز Mac جديد يعمل بنظام Safari 17 بنظام MacOS Sonoma. أريد أن يفتح Safari على جهاز Mac الجديد تلقائيًا مع فتح جميع علامات التبويب على جهاز Mac القديم. لاحظ أن Safari 14 لا يدعم علامات تبويب iCloud، وأنني لا *أريد* الاضطرار إلى فتح كل علامة تبويب يدويًا لأن لدي مئات منها!

@jo
أقوم بالانتقال من نظام MacOS Mojave الذي يعمل بنظام Safari 14 إلى جهاز Mac جديد يعمل بنظام Safari 17 بنظام MacOS Sonoma. أريد أن يفتح Safari على جهاز Mac الجديد تلقائيًا مع فتح جميع علامات التبويب على جهاز Mac القديم. لاحظ أن Safari 14 لا يدعم علامات تبويب iCloud، وأنني لا أريد الاضطرار إلى فتح كل علامة تبويب يدويًا لأن لدي مئات منها!

أنا أقوم بالانتقال من نظام التشغيل MacOS Mojave الذي يعمل بنظام Safari 14 إلى جهاز ماك جديد يعمل بنظام Safari 17 ضمن نظام MacOS Sonoma. أريد أن يفتح Safari على جهاز Mac الجديد تلقائيًا مع جميع علامات التبويب المفتوحة على جهاز Mac القديم. لاحظ أن Safari 14 لا يدعم علامات تبويب iCloud، وأنني * لا * أريد أن أضطر إلى فتح كل علامة تبويب يدويًا لأن لدي المئات منها!


لقد دخلت حشرة إلى هيكل الكمبيوتر، مما تسبب في تعطل البرنامج، الأمر الذي بدأ يزعجني حقًا، ولكن على الأقل اكتشفنا أنه لم يقم أحد بوضع جهاز تنصت في الغرفة. ماذا تعني كل حالة من حالات كلمة “bug” في الجملة أعلاه؟

لقد دخلت حشرة ما إلى جهاز الكمبيوتر مما تسبب في حدوث خلل في النظام، وهو ما أزعجني حقاً، ولكن على الأقل اكتشفنا أنه لم يقم أحد باختراق الغرفة.
ماذا تعني كلمة bug في كل حالة من الحالات الواردة في الجملة أعلاه؟

دخلت حشرة إلى علبة الكمبيوتر مما تسبب في تعطل النظام، وهذا بدأ يزعجني حقًا، ولكن على الأقل اكتشفنا أن لا أحد قد قام بوضع أجهزة تنصت في الغرفة.
ما معنى كل استخدام لكلمة "bug" في الجملة أعلاه؟


ابحث عن حل لهذا الخطأ:
```يبلغ الحد الأقصى لطول سياق هذا النموذج 2048 رمزًا. ومع ذلك، أسفرت رسائلك عن أكثر من 2364 رمزًا.```


أريدك أن تعمل كمطور برامج متمرس. سأقدم معلومات حول متطلبات تطبيق الويب. ستكون مهمتك هي التوصل إلى بنية اتصال النظام، وقائمة محددة بمكتبات التعليمات البرمجية المساعدة، وقائمة واضحة بخمسة تذاكر سباق من إعداد المشروع، وقائمة مفصلة بالمهام لكل من هذه التذاكر لتطوير تطبيق قابل للتطوير وآمن باستخدام NodeJS وSQL وReact. طلبي هو هذا: "أرغب في نظام يسمح للمستخدمين بالتسجيل وحفظ المعلومات المتعلقة بمخزون الأجهزة الميكانيكية (الاسم والمرجع والكمية وما إلى ذلك) وفقًا لأدوارهم. ستكون هناك أدوار للمستخدم والموظفين والمسؤول. يجب أن يتمكن المستخدمون من قراءة جميع السجلات الفردية وتحديثها. يمكن للموظفين أيضًا إضافة سجلات جديدة وإرسال تحديثات مجمعة. يجب على المسؤول أيضًا إنشاء وإزالة كيانات مثل حقول ddbb والمستخدمين". قم بتنفيذ أفضل الممارسات في اقتراحك

أريد منك أن تقوم بتثميل دور مطور برامج متمرس. سأقوم بتقديم معلومات حول متطلبات تطبيق ويب. مهمتك ستكون هي التوصل إلى هيكلية اتصال النظام، وقائمة محددة بمكتبات الأوامر البرمجية المساعدة، وقائمة واضحة من 5 تذاكر سباق من إعداد المشروع، وقائمة مفصلة بالمهام لكل من هذه التذاكر لتطوير تطبيق قابل للتطوير وآمن باستخدام NodeJS وSQL وReact. طلبي هو هذا: 'أرغب في برنامج يسمح للمستخدمين بالتسجيل وحفظ المعلومات المتعلقة بمخزون الأجهزة الميكانيكية (الاسم والمرجع والكمية إلى أخره) وفقًا لأدوارهم. ستكون هناك أدوار للمستخدم والموظفين والمسؤول. يجب أن يتمكن المستخدمون من قراءة جميع السجلات الفردية وتحديثها. يمكن للموظفين أيضًا إضافة سجلات جديدة وإرسال تحديثات مجمعة. يجب على المسؤول أيضًا إنشاء وإزالة كيانات مثل حقول ddbb والمستخدمين'. قم بتنفيذ أفضل الممارسات في اقتراحك

أود أن تتصرف  كمطور برامج خبير. سأوفر معلومات حول متطلبات تطبيق الويب. وظيفتك سوف تكون اكتشاف بنية اتصال النظام، وقائمة معينة بمكتبات التعليمات البرمجية المساعدة، وقائمة جلية بخمسة تذاكر سباق من إعداد المشروع، وقائمة تفصيلية بمهام جميع هذه التذاكر لتطوير تطبيق قابل للتطوير وآمن باستخدام NodeJS وSQL وReact ما أطلب هو : "أود نظاما يسمح للمستخدمين بتسجيل والاحتفاظ بالمعلومات المرتبطة بمخزون الأجهزة الميكانيكية (الاسم والمرجع والكمية وغير ذلك) طبقا لأدوارهم. سوف تكون هناك أدوار للمستخدم والموظفين والمسؤول.المستخدمون يجب أن يكون بإمكانهم  قراءة كافة السجلات الفردية والقيام بتحديثها. بإمكان موظفين أيضًا أن يضيفوا سجلات حديثة ويرسلوا تحديثات مجمعة. يجب على المسؤول أيضًا إنشاء والتخلص من  كيانات مثل حقول ddbb والمستخدمين". نفذ  الممارسات الأفضل في اقتراحك


أحتاج إلى ربط قائمة بمعرفات FBID الموجودة في تذاكر الدعم (جدول dim_tier1_job_final) بقائمة بمعرفات الصفحات الموجودة في قائمة مستهدفة. لسوء الحظ، لا تتضمن تذاكر الدعم الخاصة بنا عادةً معرف صفحة. كيف يمكنني ربط هاتين القائمتين من البيانات في Daiquery؟

انا بحاجة إلى ربط قائمة بمعرفات FBID الموجودة في تذاكر الدعم (جدول dim_tier1_job_final) بقائمة بمعرفات الصفحات الموجودة في قائمة مستهدفة. للحظ السئ،عادة لا تشتمل تذاكر الدعم خاصتنا  معرف صفحة. كيف أستطيع ربط تلكما القائمتين من البيانات في Daiquery؟

أحتاج إلى ربط قائمة بمعرّفات FBIDs الموجودة في تذاكر الدعم (the dim_tier1_job_final table) بقائمة معرّفات الصفحات الموجودة في قائمة الهدف. لسوء الحظ، لا تتضمن تذاكر الدعم لدينا عادةً معرف الصفحة. كيف يمكنني ربط هاتين القائمتين من البيانات في Daiquery؟


تواجه إحدى الشركات مشاكل في إعادة الشحن حيث تحتاج إلى شحن جميع البضائع من المصانع إلى جميع الوجهات بأقل تكلفة نقل ممكنة.

المزارع التي تشكل أصل الشبكة لها التفاصيل التالية:

منطقة الإنتاج
دنفر 600
أتلانتا 400
هيوستن 500

المنافذ التي تشكل وجهة الشبكة لها التفاصيل التالية:

طلب المنافذ التي تشكل وجهة التجزئة
ديترويت 300
ميامي 250
دالاس 450
نيو أورليانز 500

تكاليف النقل من المصانع إلى المستودعات (وجهة وسيطة)

المصنع/المستودع كانساس سيتي لوسفيل
دنفر 3 2
أتلانتا 2 1
هيوستن 4 3

تكاليف النقل من المستودعات إلى المنافذ التي تشكل وجهة التجزئة

ديترويت ميامي دالاس نيو أورليانز
كانساس سيتي 2 6 3 5
لوسفيل 4 4 6 5

ما هي التكلفة الدنيا التي يمكن تحقيقها لحل مشكلة إعادة الشحن هذه؟
[اختر]

ما هو التأثير الذي سيترتب على التكلفة الإجمالية للحل الأمثل إذا كان بإمكان دنفر أيضًا الشحن مباشرة إلى جميع منافذ البيع بالتجزئة بتكلفة 6 دولارات؟
[اختر]

ماذا سيحدث إذا كانت السعة القصوى 350 وحدة على جميع التدفقات؟
[اختر]

ما هو إجمالي صافي التدفق للشبكة؟
[اختر]

في حالة وجود سعة قصوى تبلغ 350 وحدة على جميع التدفقات ويمكن لجميع المصانع الشحن مباشرة إلى جميع منافذ البيع بالتجزئة بتكلفة 5 دولارات، أي من العبارات التالية صحيحة؟
[اختر]

البيان 1: ستنخفض التكلفة الإجمالية للحل الأمثل.
البيان 2: لن تكون هناك تدفقات في لوسفيل.
البيان 3: لتحقيق الحل الأمثل، سيتعين على جميع المصانع شحن منتجاتها مباشرة إلى منافذ البيع بالتجزئة.

تواجه الشركة مشاكل في إعادة الشحن حيث تحتاج إلى شحن جميع البضائع من المصانع إلى جميع الوجهات بأقل تكلفة نقل ممكنة.

فيما يلي تفاصيل المصانع، التي هي أصل الشبكة:

منطقة الإنتاج
دنفر 600
أتلانتا 400
هيوستن 500

منافذ البيع بالتجزئة، وهي وجهة الشبكة، لديها التفاصيل التالية:

الطلب على منافذ البيع بالتجزئة
ديتريوت 300
ميامي 250
دالاس 450
نيو أورليانز 500

تكاليف النقل من المصانع إلى المستودعات (الوجهة الوسيطة)

مصنع/مستودع كانساس سيتي لوسفيل
دنفر 3 2 3
أتلانتا 2 1
هيوستن 4 3 4

تكاليف النقل من المستودعات إلى منافذ البيع بالتجزئة

ديتريوت ميامي دالاس نيو أورلينز
كانساس سيتي 2 6 2 3 5
لوسفيل 4 4 4 6 5

ما هو الحد الأدنى للتكلفة التي يمكن تحقيقها لمشكلة إعادة الشحن هذه؟
[ Select ]

ماذا سيكون التأثير على التكلفة الإجمالية للحل الأمثل إذا كان بإمكان دنفر أيضًا الشحن مباشرةً إلى جميع منافذ البيع بالتجزئة بتكلفة 6 دولارات؟
[ Select ]

ماذا سيحدث إذا كانت السعة القصوى 350 وحدة في جميع التدفقات؟
[ Select ]

ما هو إجمالي التدفق الصافي للشبكة؟
[ Select ]

في حالة وجود سعة قصوى تبلغ 350 وحدة على جميع التدفقات ويمكن لجميع المصانع أن تشحن مباشرة إلى جميع منافذ البيع بالتجزئة بسعر 5 دولارات، أي العبارات التالية صواب؟
[ Select ]

العبارة 1: ستنخفض التكلفة الإجمالية للحل الأمثل.
العبارة 2: لن يكون هناك تدفقات في لوسفيل.
العبارة 3: لتحقيق الحل الأمثل، سيتعين على جميع المصانع شحن منتجاتها مباشرة إلى منافذ البيع بالتجزئة.

إحدى الشركات تواجه مشكلات في إعادة الشحن حيث أنها بحاجة إلى شحن كافة البضائع من المصانع إلى الوجهات جميعها بأقل تكلفة نقل مستطاعة. المزارع، التي تعد أصل الشبكة، تضم التفاصيل الآتية: المنطقة الإنتاج دنفر 600 أتلانتا 400 هيوستن 500 تضم منافذ البيع بالتجزئة والتي تعتبر واجهة الشبكة، التفاصيل الآتية: منافذ البيع بالتجزئة الطلب ديترويت 300 ميامي 250 دالاس 450 نيو أورليانز 500 تكاليف النقل من المصانع إلى المستودعات (الوجهة الوسيطة) المصنع/المستودع كانساس سيتي لوسفيل دنفر 3 2 أتلانتا 2 1 هيوستن 4 3 تكاليف النقل من المستودعات إلى منافذ البيع بالتجزئة ديترويت ميامي دالاس نيو أورليانز كانساس سيتي 2 6 3 5 لوسفيل 4 4 6 5 ما أقل تكلفة يمكن تحقيقها لمعضلة إعادة الشحن هذه؟ [قم بالاختيار] ما هو التأثير على التكلفة الكلية للحل الأمثل في حال كان بمستطاع دنفر أيضا أن  تقوم بالشحن مباشرة إلى كافة منافذ البيع بالتجزئة بتكلفة 6 دولارات؟ [قم بالاختيار] ما الذي سوف يحدث في حال وُجدت سعة قصوى تبلغ 350 وحدة على كافة التدفقات؟ [اختر] ما صافي التدفق الإجمالي للشبكة؟ [قم بالاختيار] إذا وجدت سعة قصوى تبلغ 350 وحدة على كافة التدفقات وكان بإمكان كافة المصانع الشحن مباشرة إلى جل منافذ البيع بالتجزئة بسعر 5 دولارات، أي العبارات الآتية صائبة؟ [قم بالاختيار] العبارة 1:  التكلفة الكلية للحل الأمثل سوف تنخفض. العبارة 2: لن توجد تدفقات في لوسفيل. العبارة 3:   كافة المصانع ستضطر إلى  شحن منتجاتها مباشرة إلى منافذ البيع بالتجزئة لتحقيق الحل الأمثل،


لدى جو المدرب خطتين للتمارين الفردية التي يقدمها لزبائنه: الخطة (أ) والخطة (ب). يقوم كل عميل إما بخطة واحدة أو خطة أخرى (وليس كلاهما). في يوم الإثنين كان هناك 9 عملاء قاموا بالخطة أ و7 عملاء قاموا بالخطة ب. في يوم الثلاثاء كان هناك 3 عملاء قاموا بالخطة أ و5 عملاء قاموا بالخطة ب. قام جو بتدريب عملائه يوم الإثنين لمدة 12 ساعة إجمالاً وعملائه يوم الثلاثاء لمدة 6 ساعات إجمالاً. ما المدة التي استغرقتها كل خطة من خطط التدريب؟ مدة كل تمرين من الخطة أ؟ مدة كل تمرين من الخطة ب

يقدم المدرب جو خطتين للتمرين الفردي لعملائه: الخطة أ والخطة ب. يقوم كل عميل بأحدهما أو الآخر (وليس كلاهما). في يوم الاثنين، كان هناك 9 عملاء قاموا بالخطة أ و 7 قاموا بالخطة ب. في يوم الثلاثاء، كان هناك 3 عملاء قاموا بالخطة أ و 5 قاموا بالخطة ب. درب جو عملاءه يوم الاثنين لمدة إجمالية 12 ساعة وعملائه يوم الثلاثاء لمدة إجمالية 6 ساعات. ما هي مدة كل من خطط التمرين؟ مدة كل تمرين في الخطة أ؟ مدة كل تمرين في الخطة ب

لدى المدرب جو خطتين للتمارين الفردية التي يقدمها لزبائنه: الخطة (أ) والخطة (ب). يقوم كل عميل إما بخطة واحدة أو خطة أخرى (وليس كلاهما). في يوم الإثنين كان هناك 9 عملاء قاموا بالخطة أ و7 عملاء قاموا بالخطة ب. في يوم الثلاثاء كان هناك 3 عملاء قاموا بالخطة أ و5 عملاء قاموا بالخطة ب. قام جو بتدريب عملائه يوم الإثنين بإجمالي 12 ساعة وعملائه يوم الثلاثاء بإجمالي 6 ساعات. ما المدة التي استغرقتها كل خطة من خطط التدريب؟ مدة كل تمرين من الخطة أ؟ مدة كل تمرين من الخطة ب؟


اكتب وظيفة لطباعة متغير rxdataF في c:
ru->common.rxdataF = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );

اكتب وظيفة لطباعة المتغير rxdataF في c:

ru->common.rxdataF     = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );


يرجى إعادة كتابة الكود الزائف C التالي ككود مكافئ أسهل في القراءة (افترض أن كل متغير يعمل، حتى لو لم يتم تعريفه):

```
handleCmdLineArgs(char *param_1)
{
  uint uVar2;
  uint uVar3;
  int iVar4;
  char *pcVar5;
  char cVar1;

  uVar3 = 0xffffffff;
  uVar2 = 0;
  iVar4 = 0;
  pcVar5 = param_1;
  do {
    if (uVar3 == 0) break;
    uVar3 = uVar3 - 1;
    cVar1 = *pcVar5;
    pcVar5 = pcVar5 + 1;
  } while (cVar1 != '\0');
  if (0 < (int)(~uVar3 - 2)) {
    do {
      uVar2 = RK_CheckSJIS(uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4]);
      if (uVar2 == 1) {
        iVar4 = iVar4 + 1;
      }
      else if (param_1[iVar4] == '/') {
        uVar2 = uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4 + 1] | 0x20;
        if ((char)uVar2 == 'w') {
          IsWindowedMode = 1;
        }
        else if ((char)uVar2 == 'f') {
          IsWindowedMode = 0;
        }
      }
      iVar4 = iVar4 + 1;
    } while (iVar4 < (int)(~uVar3 - 2));
  }
}
```

رجاءً أعد كتابة الكود الزائف C التالي على هيئة كود مكافئ يسهل قراءته (بافتراض أن كل متغير يعمل، حتى لو لم يكن معرّفًا)

```
handleCmdLineArgs(char *param_1)
{
  uint uVar2;
  uint uVar3;
  int iVar4;
  char *pcVar5;
  char cVar1;

  uVar3 = 0xffffffff;
  uVar2 = 0;
  iVar4 = 0;
  pcVar5 = param_1;
  do {
    if (uVar3 == 0) break;
    uVar3 = uVar3 - 1;
    cVar1 = *pcVar5;
    pcVar5 = pcVar5 + 1;
  } while (cVar1 != '\0');
  if (0 < (int)(~uVar3 - 2)) {
    do {
      uVar2 = RK_CheckSJIS(uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4]);
      if (uVar2 == 1) {
        iVar4 = iVar4 + 1;
      }
      else if (param_1[iVar4] == '/') {
        uVar2 = uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4 + 1] | 0x20;
        if ((char)uVar2 == 'w') {
          IsWindowedMode = 1;
        }
        else if ((char)uVar2 == 'f') {
          IsWindowedMode = 0;
        }
      }
      iVar4 = iVar4 + 1;
    } while (iVar4 < (int)(~uVar3 - 2));
  }
}
```


أرني الخطوات اللازمة لبناء تطبيق فاتورة باستخدام بايثون

وضح لي الخطوات اللازمة لبناء تطبيق فاتورة مستخدما بايثون


أقوم باحتساب تكاليف السفر بالطائرة مع صاحب العمل، ويطلب مني برنامج إعداد التقارير تحديد جزء ضريبة السلع والخدمات/ضريبة المبيعات المنسقة من النفقات. عند قراءة فاتورة رحلتي من تورنتو، عبر مونتريال، إلى لاس فيجاس، أرى أن الأجرة الأساسية (بالدولار الكندي) هي 164.99 دولار، وإجمالي ضريبة القيمة المضافة/ضريبة السلع والخدمات/ضريبة المبيعات المنسقة 15 دولارًا، والضرائب الأخرى 132.12 دولارًا. وبذلك يبلغ إجمالي الفاتورة 312.11 دولارًا كنديًا. لم أر قط فاتورة بها فئتان ضريبيتان مثل هذه، ولست متأكدًا من كيفية حساب مبلغ 15 دولارًا و132.12 دولارًا، وأيهما يجب أن أبلغ عنه باعتباره ضريبة السلع والخدمات/ضريبة المبيعات المنسقة في تقرير نفقات شركتي. هل يمكنك مساعدتي على فهم كيفية الإبلاغ بشكل أفضل عن ضريبة المبيعات المنسقة على تذكرة السفر الخاصة بي؟

أقوم باحتساب تكاليف السفر بالطائرة مع صاحب العمل، ويطلب مني برنامج إعداد التقارير تحديد جزء ضريبة السلع والخدمات/ضريبة المبيعات المنسقة من النفقات.
عند قراءة فاتورة رحلتي من تورنتو، عبر مونتريال، إلى لاس فيجاس، أرى أن الأجرة الأساسية (بالدولار الكندي) هي 164.99 دولار، وإجمالي ضريبة القيمة المضافة/ضريبة السلع والخدمات/ضريبة المبيعات المنسقة 15 دولارًا، والضرائب الأخرى 132.12 دولارًا. وبذلك يبلغ إجمالي الفاتورة 312.11 دولار كندي. لم أر قط فاتورة بها فئتان ضريبيتان مثل هذه ولست متأكدًا من كيفية حساب مبلغ 15 دولارًا و132.12 دولارًا، وأيهما يجب أن أبلغ عنه باعتباره ضريبة السلع والخدمات/ضريبة المبيعات المنسقة في تقرير نفقات شركتي. هل يمكنك مساعدتي على فهم كيفية الإبلاغ بشكل أفضل عن ضريبة المبيعات المنسقة على تذكرة السفر الخاصة بي؟

أقوم باحتساب تكاليف السفر بالطائرة مع رب العمل، ويطلب مني برنامج إعداد التقارير تحديد جزء ضريبة السلع والخدمات/ضريبة المبيعات المنسقة من النفقات. عند قراءة فاتورة رحلتي من تورنتو، عبر مونتريال، إلى لاس فيجاس، أرى أن الأجرة الأساسية (بالدولار الكندي) هي 164.99 دولار، وإجمالي ضريبة القيمة المضافة/ضريبة السلع والخدمات/ضريبة المبيعات المنسقة 15 دولارًا، والضرائب الأخرى 132.12 دولارًا. وبذلك يبلغ إجمالي الفاتورة 312.11 دولار كندي. لم أر قط فاتورة بها فئتان ضريبيتان مثل هذه، ولست متأكدًا من كيفية حساب مبلغ 15 دولارًا و132.12 دولارًا، وأيهما يجب أن أبلغ عنه باعتباره ضريبة السلع والخدمات/ضريبة المبيعات المنسقة في تقرير نفقات شركتي. هل يمكنك مساعدتي على فهم كيفية الإبلاغ بشكل أفضل عن ضريبة المبيعات المنسقة على تذكرة السفر الخاصة بي؟


تصرف كمسؤول معلومات رئيسي وقم بكتابة 3 أهداف S.M.A.R.T. حول إنشاء خطة استجابة لحوادث تكنولوجيا المعلومات مع تمارين مفصلة على الطاولة على مدار الأشهر الستة القادمة.

تصرف باعتبارك مسؤولا رئيسيا للمعلومات واكتب 3 أهداف ذكية لخلق خطة استجابة لحوادث تكنولوجيا المعلومات مرفقا معها تمارين تفصيلية على مدار الست أشهر الآتية.

العمل كمسؤول رئيسي للمعلومات وكتابة 3 أهداف ذكية لإنشاء خطة استجابة لحوادث تكنولوجيا المعلومات مع تمارين تفصيلية على مدار الأشهر الستة المقبلة.


أنت مسؤول المعلومات الرئيسي وتتصرف كمسؤول معلومات رئيسي. اكتب تقرير نشاط أسبوعي في شكل عناوين وبيانات نقطية. قم بتلخيص وتضمين المعلومات التالية: التحديثات الرئيسية من تكنولوجيا المعلومات (المبادرات الاستراتيجية)

o 	الأمان/الاتصالات مع Madison Industries
o 	يستمر اختبار الاختراق الداخلي/الخارجي هذا الأسبوع ومن المقرر أن ينتهي يوم الجمعة هذا. يجب أن نحصل على موجز وتقرير في وقت مبكر من الأسبوع المقبل. كانت Greenpages شاملة للغاية ولديها نهج أكثر شمولاً من اختبارات الاختراق Evolve السابقة.
o	 تتبع أولويات إصلاح اختبار الاختراق 1 من 10 متبقية. ترقية خوادم التبادل لـ Dev.
o	 مكالمة أمان شهرية مع كين هولمز يوم الثلاثاء 20 يونيو. أجريت مراجعة للمخاطر السيبرانية مقارنة بجميع شركات ماديسون.

	 تم تصنيف Streck في المرتبة 7 من 39 شركة من حيث درجة الاستعداد الإجمالية (1 أحمر، 5 أصفر، 3 أخضر)
 	ناقشنا تصنيفنا على تدريب KnowBe4 Security بأنه أصفر مع عدم إكمال 63 حسابًا للتدريب. تضمنت القائمة 63 حسابًا جماعيًا وحسابات تحتاج إلى الحذف. العدد الحقيقي هو 4 أشخاص يحتاجون إلى إكمال التدريب. نحن نتابع هؤلاء الأفراد الأربعة اليوم.
o	 ناقشت أنا وكين أيضًا خطط ستريك للذكاء الاصطناعي والاستجابة للحوادث. أضافني كين إلى لجان ماديسون لكلا الموضوعين.
o 	صرح كين أن ماديسون ستعقد اجتماع قادة تكنولوجيا المعلومات في مؤتمر GreenPages في أكتوبر. لقد طلب مني الحضور. لقد خصصت ميزانية لحضور 2-3 من خبراء تكنولوجيا المعلومات.
التقاعد في البورصة المحلية
 	قررت ماديسون في أسرع وقت ممكن
	 نهضت البنية التحتية وتختبر حلاً بديلاً
 	التقى ديف إس ودوج في وويل جيه وجاستن بي ومولي إم وسكوت إم في 6/9/2023
 	10 من 18 طلبًا متبقيًا

o	 تخطيط الذكاء الاصطناعي
o	 عقدت أنا وبريا اجتماعًا متابعة مع تروي بوثويل لعرض 4 مشاريع مقترحة للذكاء الاصطناعي للسنة المالية 24 يمكننا النظر فيها باستخدام حلول الذكاء الاصطناعي الجاهزة أو المزروعة محليًا. أعمل أنا وتروي على بناء مبرر وحالة عمل لتطبيق الذكاء الاصطناعي للطقس وتطبيق تحديد فترات المستودعات لتقديمهما إلى جون للمشاريع ذات الأولوية للسنة المالية 24. أقوم بالتنسيق مع قادة آخرين في أوماها في مجال تكنولوجيا المعلومات والتصنيع للحصول على أفضل ممارسات حالات الاستخدام والاقتراحات للحلول الجاهزة. إذا كان من الضروري النظر في الحلول المزروعة محليًا، فسيتعين علينا النظر في حل استشاري لأن فريقنا لا يمتلك هذه المجموعة من المهارات حاليًا.
o 	التقيت بجون إس وكريس من قسم البحث والتطوير في مشروعين منفصلين.
 	مشروع Capstone لأتمتة ملفات PDF الخاصة بالعديد من الأجهزة. تولد الأجهزة مئات ملفات PDF التي تحتاج إلى تكرارها يدويًا ثم طباعتها. يمكن إنشاء تطبيق لـ

أنت رئيس قسم المعلومات وتتصرف كواحد منهم. اكتب تقرير نشاط أسبوعي في شكل عناوين وبيانات نقطية. قم بتلخيص المعلومات التالية وتضمينها: التحديثات الرئيسية من تكنولوجيا المعلومات (المبادرات الاستراتيجية)

o الأمن/الاتصالات مع شركة ماديسون للصناعات
o يستمر الاختبار الداخلي/الخارجي للاختبار الداخلي/الخارجي هذا الأسبوع ومن المقرر أن ينتهي يوم الجمعة القادم. من المفترض أن نحصل على موجز وتقرير في مطلع الأسبوع المقبل. لقد كانت شركة Greenpages شاملة للغاية ولديها نهج أكثر شمولاً من اختبارات Evolve Pentests السابقة.
o لا يزال تتبع أولويات إصلاح Pentest 1 من 10 أولويات متبقية. o ترقية خوادم التبادل لـ Dev.
o مكالمة أمنية شهرية مع كين هولمز يوم الثلاثاء 20 يونيو. إجراء مراجعة للمخاطر الإلكترونية مقارنة بجميع شركات ماديسون.
 ستريك في المرتبة 7 من بين 39 شركة من حيث درجة الجاهزية الإجمالية (1 أحمر، 5 أصفر، 3 أخضر)
 ناقشت تصنيفنا على تدريب KnowBe4 Security بكونه أصفر مع عدم إكمال 63 حسابًا للتدريب. تضمنت قائمة الـ 63 حسابًا جماعيًا وحسابات تحتاج إلى الحذف. العدد الحقيقي هو 4 أشخاص يحتاجون إلى إكمال التدريب. نحن نتابع مع هؤلاء الأشخاص الأربعة اليوم.
o ناقشنا أنا وكين أيضًا خطط ستريكس للذكاء الاصطناعي والاستجابة للحوادث. وقد أضافني كين إلى لجان ماديسون لكلا الموضوعين.
o ذكر كين أن ماديسون سيعقد اجتماع قادة تكنولوجيا المعلومات في مؤتمر GreenPages في أكتوبر. وقد طلب مني الحضور. كنت قد وضعت ميزانية لحضور 2-3 مشاركين في مجال تكنولوجيا المعلومات.
تقاعد التبادل الداخلي
 ماديسون قررت ASAP
 البنية التحتية  وقفت البنية التحتية وتقوم باختبار الحل البديل
 اجتمع ديف س، ودوغ ف، وويل ج، وجاستن ب، ومولي م، وسكوت م في 6/9/2023
 10 من 18 تطبيقًا متبقيًا

o تخطيط الذكاء الاصطناعي
o عقدنا أنا وبريا اجتماع متابعة مع تروي بوثويل لعرض 4 مشاريع مقترحة للذكاء الاصطناعي للسنة المالية 24 التي يمكننا النظر فيها باستخدام حلول الذكاء الاصطناعي الجاهزة أو حلول الذكاء الاصطناعي المحلية. تروي/أنا أقوم ببناء مبرر وحالة عمل لتطبيق الذكاء الاصطناعي للطقس وتطبيق تحديد مواقع المستودعات ليتم تقديمها إلى جون للمشاريع ذات الأولوية للسنة المالية 24. أقوم بالتنسيق مع قادة أوماها الآخرين في مجال تكنولوجيا المعلومات والتصنيع للحصول على أفضل ممارسات حالة الاستخدام واقتراحات للحلول الجاهزة. إذا كانت هناك حاجة إلى النظر في حلول محلية الصنع، فسيتعين النظر في حل استشاري لأن فريقنا لا يمتلك مجموعة المهارات هذه حاليًا.
o التقيت مع جون س وكريس من قسم البحث والتطوير في مشروعين منفصلين.
 مشروع كابستون لأتمتة ملفات pdf متعددة للأدوات. تولد الأدوات 100 ملف pdf يجب نسخها يدويًا ثم طباعتها.  يمكن إنشاء تطبيق لـ

أنت مسؤول المعلومات الرئيسي وتتصرف كمسؤول معلومات رئيسي. اكتب تقرير نشاط أسبوعي في شكل عناوين وبيانات نقطية. قم بتلخيص وتضمين المعلومات التالية: التحديثات الرئيسية من تكنولوجيا المعلومات (المبادرات الاستراتيجية)

o	الأمان/الاتصالات مع Madison Industries
o	يستمر اختبار الاختراق الداخلي/الخارجي هذا الأسبوع ومن المقرر أن ينتهي يوم الجمعة هذا. يجب أن نحصل على موجز وتقرير في وقت مبكر من الأسبوع المقبل. كانت Greenpages شاملة للغاية ولديها نهج أكثر شمولاً من اختبارات الاختراق Evolve السابقة.
o	تتبع أولويات إصلاح اختبار الاختراق 1 من 10 متبقية. ترقية خوادم التبادل لـ Dev.
o	مكالمة أمان شهرية مع كين هولمز يوم الثلاثاء 20 يونيو. أجريت مراجعة للمخاطر السيبرانية مقارنة بجميع شركات ماديسون.
	تم تصنيف Streck في المرتبة 7 من 39 شركة من حيث درجة الاستعداد الإجمالية (1 أحمر، 5 أصفر، 3 أخضر)
	ناقشنا تصنيفنا على تدريب KnowBe4 Security بأنه أصفر مع عدم إكمال 63 حسابًا للتدريب. تضمنت القائمة 63 حسابًا جماعيًا وحسابات تحتاج إلى الحذف. العدد الحقيقي هو 4 أشخاص يحتاجون إلى إكمال التدريب. نحن نتابع هؤلاء الأفراد الأربعة اليوم.
o	ناقشت أنا وكين أيضًا خطط ستريك للذكاء الاصطناعي والاستجابة للحوادث. أضافني كين إلى لجان ماديسون لكلا الموضوعين.
o	صرح كين أن ماديسون ستعقد اجتماع قادة تكنولوجيا المعلومات في مؤتمر GreenPages في أكتوبر. لقد طلب مني الحضور. لقد خصصت ميزانية لحضور 2-3 من خبراء تكنولوجيا المعلومات.
التقاعد في البورصة المحلية
	قررت ماديسون في أسرع وقت ممكن
	نهضت البنية التحتية وتختبر حلاً بديلاً
	التقى ديف إس ودوج في وويل جيه وجاستن بي ومولي إم وسكوت إم في 6/9/2023
	10 من 18 طلبًا متبقيًا

o	تخطيط الذكاء الاصطناعي
o	عقدت أنا وبريا اجتماعًا متابعة مع تروي بوثويل لعرض 4 مشاريع مقترحة للذكاء الاصطناعي للسنة المالية 24 يمكننا النظر فيها باستخدام حلول الذكاء الاصطناعي الجاهزة أو المزروعة محليًا. أعمل أنا وتروي على بناء مبرر وحالة عمل لتطبيق الذكاء الاصطناعي للطقس وتطبيق تحديد فترات المستودعات لتقديمهما إلى جون للمشاريع ذات الأولوية للسنة المالية 24. أقوم بالتنسيق مع قادة آخرين في أوماها في مجال تكنولوجيا المعلومات والتصنيع للحصول على أفضل ممارسات حالات الاستخدام والاقتراحات للحلول الجاهزة. إذا كان من الضروري النظر في حلول مزروعة محليًا، فسيتعين علينا النظر في حل استشاري لأن فريقنا لا يمتلك هذه المجموعة من المهارات حاليًا.
o	التقيت بجون إس وكريس من قسم البحث والتطوير في مشروعين منفصلين.
	مشروع Capstone لأتمتة ملفات PDF الخاصة بالعديد من الأجهزة. تولد الأجهزة مئات ملفات PDF التي يجب تكرارها يدويًا ثم طباعتها. يمكن إنشاء تطبيق لـ


كيف يمكنني استخدام CSS FlexBox لوضع صورة على نفس السطر مثل الفقرة وجعل الفقرة تقوم بتنسيق نفسها تلقائيًا حول الجزء العلوي والسفلي من الصورة

كيف يمكنني استخدام CSS FlexBox لوضع صورة على نفس السطر لفقرة وجعل الفقرة تقوم بتنسيق نفسها تلقائيًا حول الجزء العلوي والسفلي من الصورة


أواجه مشكلة مع css. لدي زرين في حاوية رئيسية وأريد محاذاة أحدهما إلى اليسار والآخر إلى اليمين ولكن باستخدام flex لأسباب تتعلق بالاستجابة.

أواجه مشكلة مع css. لدي زرين في حاوية أصلية وأريد أن يكون أحدهما محاذاة لليسار والآخر محاذاة لليمين ولكن باستخدام فليكس لأسباب تتعلق بالاستجابة.

أواجه مشكلة مع نظام css. لدي زرين في حاوية رئيسية وأريد أن يكون أحدهما بمحاذاة اليسار والآخر بمحاذاة اليمين ولكن باستخدام Flex لأسباب تتعلق بالاستجابة.


%%writefile app.py
import streamlit as st
import pandas as pd
import io
import joblib
import base64
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import datetime
from sklearn import tree
from sklearn.tree import _tree
import numpy as np

# دالة لتحميل وتوليد التنبؤات
def upload_and_generate_predictions():
    # كود تحميل الملف والتنبؤ
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

    def set_background(png_file):
        bin_str = get_base64(png_file)
        page_bg_img = (
            """

        """
            % bin_str
        )
        st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True)

    set_background("Screenshot (29).png")
    red_title = '
تنبؤات فشل المعدات
'

    # عرض العنوان الأحمر باستخدام st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # عرض نمط CSS المخصص
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "قم بتحميل ملف Excel أو CSV", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # قراءة الملف في DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # ملف Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # ملف CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # عرض الشاشة الأولى

        if st.button("توليد التنبؤات"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = prediction
            st.success("تم توليد التنبؤات بنجاح!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # عرض DataFrame المعدل مع التنبؤات
            # حفظ DataFrame مع التنبؤات إلى st.session_state
            # الانتقال إلى الشاشة الثانية (عرض الرسم البياني)
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

    def set_background(png_file):
        bin_str = get_base64(png_file)
        page_bg_img = (
            """

          """
            % bin_str
        )
        st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True)

    set_background("Screenshot (32).png")
    st.markdown('

', unsafe_allow_html=True)
    st.subheader("إشارة التحذير المبكر:")
    # إنشاء DataFrame مع أول 10 سجلات بحالة التنبؤ 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # إنشاء DataFrame مع جميع السجلات بحالة التنبؤ 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # دمج DataFrames
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["Synthetic_Timestamp"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')
    plt.figure(figsize=(10, 3))
    sns.scatterplot(
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        hue="Predicted_Status",
        marker="o",
        s=200,
        data=df_combined,
        palette={1: "red", 0: "green"},
    )
    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
    # plt.title("تنبؤ بحالة الآلة - دمج")
    plt.xlabel("الطابع الزمني")
    plt.ylabel("القيمة")
    st.pyplot()
    # إنشاء رابط تحميل
    st.subheader("تحميل الملف مع التنبؤات:")
    st.write("تحميل الملف مع التنبؤات:")
    # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
    modified_file_name = (
        f"file_with_predictions_{uploaded_file.name}"
        if uploaded_file.name
        else "file_with_predictions.xlsx"
    )

    # تحويل DataFrame إلى تدفق ثنائي
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # ملف Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # ملف CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # إنشاء رابط تحميل
    st.download_button(
        label="تحميل الملف مع التنبؤات",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # دوال القواعد
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefined!"
            for i in tree_.feature
        ]

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

            if tree_.feature[node] != _tree.TREE_UNDEFINED:
                name = feature_name[node]
                threshold = tree_.threshold[node]
                p1, p2 = list(path), list(path)
                p1 += [f"({name} <= {np.round(threshold, 3)})"]
                recurse(tree_.children_left[node], p1, paths)
                p2 += [f"({name} > {np.round(threshold, 3)})"]
                recurse(tree_.children_right[node], p2, paths)
            else:
                path += [(tree_.value[node], tree_.n_node_samples[node])]
                paths += [path]

        recurse(0, path, paths)

        # الترتيب حسب عدد العينات
        samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]

        rules = []
        for path in paths:
            rule = "if "

            for p in path[:-1]:
                if rule != "if ":
                    rule += " و "
                rule += str(p)
            rule += " then "
            if class_names is None:
                rule += "response: " + str(np.round(path[-1][0][0][0], 3))
            else:
                classes = path[-1][0][0]
                l = np.argmax(classes)
                rule += f"class: {class_names[l]} (proba: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)"
            rule += f" | based on {path[-1][1]:,} samples"
            rules += [rule]

        return rules
    st.subheader("شرح النموذج:")
    model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
    rules = get_rules(model, predictions_df.columns, range(2))
    table_list = []
    for r in rules:
            colon_split = r.split(":")
            col_1 = colon_split[0]
            pipe_split = str(colon_split[1] + colon_split[2]).split("|")
            # print(colon_split)
            # print(pipe_split)
            col_2 = pipe_split[0]
            col_3 = pipe_split[1]
            table_list.append([col_1, col_2, col_3])
    table_df = pd.DataFrame(
          table_list, columns=["rule_details", "class_probabilities", "samples_count"]
        )
    rules_data_file = io.BytesIO()
    table_df.to_csv(rules_data_file, index=False)
    rules_data_file.seek(0)

        # إنشاء رابط تحميل
    st.download_button(
            label="شرح النموذج",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# تشغيل التطبيق
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="تنبؤ فشل المعدات", page_icon="📈")
    pages = ["تحميل وتنبؤ", "رسم بياني وتنزيل"]
    page = st.sidebar.selectbox("اختر صفحة", pages)
    if page == "تحميل وتنبؤ":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "رسم بياني وتنزيل":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("يرجى تحميل ملف أولاً في صفحة 'تحميل وتنبؤ'.")
هذا هو الكود الخاص بي، لدي رسم بياني تشتت أريد تعديل الكود بطريقة رسم رسم بياني لـ Plotly باستخدام أحداث النقر على Plotly، عندما أنقر على مثيل الدائرة، يجب أن يعطي قاعدة تحديد للمثيل باستخدام Lime. بعد الرسم البياني، إذا نقرت على دائرة واحدة أو مثيل Lime، يجب طباعة جدول وقائمة القواعد هناك بنفسك، يمكنك إضافة تنبؤات التنزيل و نموذج قابل للشرح في الشريط الجانبي الجديد

%%writefile app.py
import streamlit as st
import pandas as pd
import io
import joblib
import base64
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import datetime
from sklearn import tree
from sklearn.tree import _tree
import numpy as np

# وظيفة لتحميل وإنشاء التوقعات
def upload_and_generate_predictions():
    # كود تحميل الملف والتوقعات
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

    def set_background(png_file):
        bin_str = get_base64(png_file)
        page_bg_img = (
            """

        """
            % bin_str
        )
        st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True)

    set_background("Screenshot (29).png")
    red_title = '
Equipment Failure Prediction
'

    # عرض العنوان الأحمر باستخدام st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # عرض أسلوب CSS المخصص
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # قراءة الملف في DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # ملف Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # ملف CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # عرض الشاشة الأولى

        if st.button("Generate predictions"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = prediction
            st.success("Predictions made successfully!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # عرض DataFrame المعدل مع التوقعات
            # حفظ DataFrame مع التوقعات إلى st.session_state
            # الانتقال إلى الشاشة الثانية (عرض الرسم البياني)
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

    def set_background(png_file):
        bin_str = get_base64(png_file)
        page_bg_img = (
            """

          """
            % bin_str
        )
        st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True)

    set_background("Screenshot (32).png")
    st.markdown('

', unsafe_allow_html=True)
    st.subheader("Early warning Signal:")
    # إنشاء DataFrame مع أول 10 سجلات مع حالة التوقع 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # إنشاء DataFrame مع جميع السجلات مع حالة التوقع 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # دمج DataFrames
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["Synthetic_Timestamp"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')
    plt.figure(figsize=(10, 3))
    sns.scatterplot(
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        hue="Predicted_Status",
        marker="o",
        s=200,
        data=df_combined,
        palette={1: "red", 0: "green"},
    )
    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
    # plt.title("Machine Status Prediction - Combined")
    plt.xlabel("Timestamp")
    plt.ylabel("Value")
    st.pyplot()
    # إنشاء رابط تحميل
    st.subheader("Download the File with Predictions:")
    st.write("Download the File with Predictions:")
    # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
    modified_file_name = (
        f"file_with_predictions_{uploaded_file.name}"
        if uploaded_file.name
        else "file_with_predictions.xlsx"
    )

    # تحويل DataFrame إلى دفق ثنائي
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # ملف Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # ملف CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # إنشاء رابط تحميل
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # دوال القواعد
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefined!"
            for i in tree_.feature
        ]

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

            if tree_.feature[node] != _tree.TREE_UNDEFINED:
                name = feature_name[node]
                threshold = tree_.threshold[node]
                p1, p2 = list(path), list(path)
                p1 += [f"({name} <= {np.round(threshold, 3)})"]
                recurse(tree_.children_left[node], p1, paths)
                p2 += [f"({name} > {np.round(threshold, 3)})"]
                recurse(tree_.children_right[node], p2, paths)
            else:
                path += [(tree_.value[node], tree_.n_node_samples[node])]
                paths += [path]

        recurse(0, path, paths)

        # فرز حسب عدد العينات
        samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]

        rules = []
        for path in paths:
            rule = "if "

            for p in path[:-1]:
                if rule != "if ":
                    rule += " and "
                rule += str(p)
            rule += " then "
            if class_names is None:
                rule += "response: " + str(np.round(path[-1][0][0][0], 3))
            else:
                classes = path[-1][0][0]
                l = np.argmax(classes)
                rule += f"class: {class_names[l]} (proba: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)"
            rule += f" | based on {path[-1][1]:,} samples"
            rules += [rule]

        return rules
    st.subheader("Model Explainability:")
    model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
    rules = get_rules(model, predictions_df.columns, range(2))
    table_list = []
    for r in rules:
            colon_split = r.split(":")
            col_1 = colon_split[0]
            pipe_split = str(colon_split[1] + colon_split[2]).split("|")
            # print(colon_split)
            # print(pipe_split)
            col_2 = pipe_split[0]
            col_3 = pipe_split[1]
            table_list.append([col_1, col_2, col_3])
    table_df = pd.DataFrame(
          table_list, columns=["rule_details", "class_probabilities", "samples_count"]
        )
    rules_data_file = io.BytesIO()
    table_df.to_csv(rules_data_file, index=False)
    rules_data_file.seek(0)

        # إنشاء رابط تحميل
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# تشغيل التطبيق
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file

%%writefile app.py
import streamlit as st
import pandas as pd
import io
import joblib
import base64
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import datetime
from sklearn import tree
from sklearn.tree import _tree
import numpy as np

# دالة لتحميل وتوليد التوقعات
def upload_and_generate_predictions():
    # كود تحميل الملف والتنبؤ
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()
    def set_background(png_file):
        bin_str = get_base64(png_file)
        page_bg_img = (
            """

        """
            % bin_str
        )
        st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True)

    set_background("Screenshot (29).png")
    red_title = '
Equipment Failure Prediction
'

    # عرض العنوان باللون الأحمر باستخدام st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # عرض نمط CSS المخصص
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
)
if uploaded_file is not None:
    # قراءة الملف في إطار بيانات
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
): # ملف Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else: # ملف CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # عرض الشاشة الأولى

        if st.button("Generate predictions"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = prediction
            st.success("Predictions made successfully!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # عرض إطار البيانات المعدل مع التنبؤات
            # حفظ إطار البيانات مع التنبؤات في st.session_state
            # الانتقال إلى الشاشة الثانية (عرض الرسم البياني)
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

    def set_background(png_file):
        bin_str = get_base64(png_file)
        page_bg_img = (
            """

          """
            % bin_str
        )
        st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True)

    set_background("Screenshot (32).png")
    st.markdown('

', unsafe_allow_html=True)
    st.subheader("Early warn signal:")
    # إنشاء إطار بيانات يحتوي على أول 10 سجلات بحالة التنبؤ 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # إنشاء إطار بيانات يحتوي على جميع السجلات بحالة التنبؤ 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # دمج إطارات البيانات
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["Synthetic_Timestamp"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')
    plt.figure(figsize=(10, 3))
    sns.scatterplot(
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        hue="Predicted_Status",
        marker="o",
        s=200,
        data=df_combined,
        palette={1: "red", 0: "green"},
    )ata = df_combined،
palette = {1: "red"، 0: "green"}،
)
    plt.xticks(rotation = 45، ha = "right")
    # plt.title("توقع حالة الجهاز - مجمع")
    plt.xlabel("Timestamp")
    plt.ylabel("Value")
    st.pyplot()
    # إنشاء رابط تنزيل
    st.subheader("تنزيل الملف مع التوقعات:")
    st.write("تنزيل الملف مع التوقعات:")
    # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
    modified_file_name = (
        f"file_with_predictions_{uploaded_file.name}"
        if uploaded_file.name
        else "file_with_predictions.xlsx"
    )

    # تحويل إطار البيانات إلى دفق ثنائي
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel file
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV file
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # إنشاء رابط تنزيل
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # وظائف القواعد
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefined!"
            for i in tree_.feature
        ]

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

            if tree_.feature[node] != _tree.TREE_UNDEFINED:
                name = feature_name[node]
                threshold = tree_.threshold[node]
                p1, p2 = list(path), list(path)
                p1 += [f"({name} <= {np.round(threshold, 3)})"]
                recurse(tree_.children_left[node], p1, paths)
                p2 += [f"({name} > {np.round(threshold, 3)})"]
                recurse(tree_.children_right[node], p2, paths)
            else:
                path += [(tree_.value[node], tree_.n_node_samples[node])]
                paths += [path]

        recurse(0, path, paths)

       # فرز حسب عدد العينات
        samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]

        rules = []
        for path in paths:
            rule = "if "

            for p in path[:-1]:
                if rule != "if ":
                    rule += " and "
                rule += str(p)
            rule += " then "
            if class_names is None:
                rule += "response: " + str(np.round(path[-1][0][0][0], 3))
            else:
                classes = path[-1][0][0]
                l = np.argmax(classes)
                rule += f"class: {class_names[l]} (proba: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)"
            rule += f" | based on {path[-1][1]:,} samples"
            rules += [rule]

        قواعد الإرجاع
st.subheader("قابلية شرح النموذج:")
النموذج = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
القواعد = get_rules(model, predictions_df.columns, range(2))
table_list = []
بالنسبة إلى r في القواعد:
            col_1 = colon_split[0]
            pipe_split = str(colon_split[1] + colon_split[2]).split("|")
            # print(colon_split)
            # print(pipe_split)
            col_2 = pipe_split[0]
            col_3 = pipe_split[1]
            table_list.append([col_1, col_2, col_3])
    table_df = pd.DataFrame(
          table_list, columns=["rule_details", "class_probabilities", "samples_count"]
        )
    rules_data_file = io.BytesIO()
    table_df.to_csv(rules_data_file, index=False)
    rules_data_file.seek(0)

        # إنشاء رابط تنزيل
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# تشغيل التطبيق
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["التحميل والتنبؤ"، "الرسم البياني والتنزيل"]
    page = st.sidebar.selectbox("تحديد صفحة"، pages)
    if page == "التحميل والتنبؤ":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "الرسم البياني والتنزيل":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("الرجاء تحميل ملف على صفحة "التحميل والتنبؤ" أولاً.")
هذا هو الكود الخاص بي، لدي رسم بياني تشتت أريد تعديل الكود بطريقة رسم رسم بياني لـ Plotly باستخدام أحداث النقر على Plotly، عندما أنقر على مثيل الدائرة، يجب أن يعطي قاعدة تحديد للمثيل باستخدام Lime. بعد الرسم البياني، إذا نقرت على دائرة واحدة أو مثيل Lime، يجب طباعة جدول وقائمة القواعد هناك بنفسك، يمكنك إضافة تنبؤات التنزيل و نموذج قابل للشرح في الشريط الجانبي الجديد


ابتكار طريقة لتحليل إطار البيانات في بايثون باستخدام بايت ستريم دون الحاجة إلى تنزيل الكود بالكامل

ابتكر طريقة لتحليل إطار البيانات في python باستخدام دفق البيانات دون تنزيل الكود بالكامل

ابتكر طريقة لتحليل الـ dataframe في بايثون باستخدام bytestream دون الحاجة إلى تنزيل الكود بالكامل.


كيف يمكن كتابة برنامج بلغة بايثون لحساب مسار الرحلة؟

كيفية كتابة برنامج في بايثون لحساب مسار الرحلة

كيفية كتابة برنامج في Python لحساب مسار الرحلة


توفير كود بايثون لحساب قيمة π بدقة لا نهائية.

قم بتوفير كود بايثون لحساب المعامل PI بشكل لانهائي

أعط كود بايثون لحساب π إلى ما لا نهاية


أعطني كود JavaScript لحساب pi
أعطني كود JavaScript لحساب pi
أعطني كود JavaScript لحساب pi


اكتب برنامج C# يحسب قيمة pi حتى 5 أعداد عشرية ثم يقوم بعملية XOR مرتين.

اكتب برنامج C# يحسب قيمة باي حتى 5 أعداد عشرية ثم يقوم بعملية XOR مرتين.

اكتب برنامج C# الذي يحسب pi حتى 5 أعداد عشرية ثم يقوم بـ XOR's النتيجة مرتين.