%%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

# ফাংশন আপলোড এবং পূর্বাভাস তৈরি করার জন্য
def upload_and_generate_predictions():
    # ফাইল আপলোড এবং পূর্বাভাস কোড
    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 = '
উপকরণ ব্যর্থতার পূর্বাভাস
'

    # st.markdown ব্যবহার করে লাল শিরোনাম প্রদর্শন
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # কাস্টম CSS স্টাইল প্রদর্শন করুন
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "এক্সেল বা CSV ফাইল আপলোড করুন", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # ফাইলটিকে একটি DataFrame-এ পড়ুন
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # এক্সেল ফাইল
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV ফাইল
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file
# প্রথম স্ক্রিন প্রদর্শন করুন

        if st.button("প্রেডিকশন জেনারেট করুন"):
            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("প্রেডিকশন সফলভাবে তৈরি হয়েছে!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # প্রেডিকশনের সাথে সংশোধিত DataFrame প্রদর্শন করুন
            # st.session_state-এ প্রেডিকশন সহ DataFrame সংরক্ষণ করুন
            # দ্বিতীয় স্ক্রিনে যান (গ্রাফ প্রদর্শন)
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("শুরুর সতর্কতা সংকেত:")
    # প্রথম ১০টি রেকর্ড প্রেডিকশন স্ট্যাটাস ১ সহ DataFrame তৈরি করুন
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # সব রেকর্ড প্রেডিকশন স্ট্যাটাস ০ সহ DataFrame তৈরি করুন
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # DataFrame একত্রিত করুন
    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("মেশিন স্ট্যাটাস প্রেডিকশন - একত্রিত")
    plt.xlabel("টাইমস্ট্যাম্প")
    plt.ylabel("মান")
    st.pyplot()
    # ডাউনলোড লিঙ্ক তৈরি করুন
    st.subheader("প্রেডিকশন সহ ফাইল ডাউনলোড করুন:")
    st.write("প্রেডিকশন সহ ফাইল ডাউনলোড করুন:")
    # 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"
    )

# DataFrame কে বাইনারি স্ট্রিমে রূপান্তর করুন
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # এক্সেল ফাইল
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV ফাইল
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # একটি ডাউনলোড লিঙ্ক তৈরি করুন
    st.download_button(
        label="প্রেডিকশন সহ ফাইল ডাউনলোড করুন",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # নিয়ম ফাংশন
    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)

        # নমুনা গণনা অনুযায়ী সাজান
        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 = "যদি "

            for p in path[:-1]:
                if rule != "যদি ":
                    rule += " এবং "
                rule += str(p)
            rule += " তবে "
            if class_names is None:
                rule += "উত্তর: " + str(np.round(path[-1][0][0][0], 3))
            else:
                classes = path[-1][0][0]
                l = np.argmax(classes)
                rule += f"শ্রেণি: {class_names[l]} (সম্ভাবনা: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)"
            rule += f" | ভিত্তি {path[-1][1]:,} নমুনা"
            rules += [rule]

return rules
    st.subheader("মডেল ব্যাখ্যা ক্ষমতা:")
    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=["নিয়মের বিবরণ", "ক্লাসের সম্ভাব্যতা", "নমুনার সংখ্যা"]
        )
    rules_data_file = io.BytesIO()
    table_df.to_csv(rules_data_file, index=False)
    rules_data_file.seek(0)

        # একটি ডাউনলোড লিঙ্ক তৈরি করুন
    st.download_button(
            label="মডেল ব্যাখ্যা ক্ষমতা",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# অ্যাপ চালান
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="সরঞ্জামের ব্যর্থতা পূর্বাভাস", page_icon="📈")
    pages = ["আপলোড এবং পূর্বাভাস তৈরি করুন", "গ্রাফ এবং ডাউনলোড"]
    page = st.sidebar.selectbox("একটি পৃষ্ঠা নির্বাচন করুন", pages)
    if page == "আপলোড এবং পূর্বাভাস তৈরি করুন":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "গ্রাফ এবং ডাউনলোড":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("দয়া করে প্রথমে 'আপলোড এবং পূর্বাভাস তৈরি করুন' পৃষ্ঠায় একটি ফাইল আপলোড করুন।")
এটি আমার কোড, এতে একটি স্ক্যাটারপ্লট গ্রাফ রয়েছে। আমি কোডটি এমনভাবে পরিবর্তন করতে চাই যাতে প্লটলি গ্রাফ আঁকা যায় এবং প্লটলির ক্লিক ইভেন্ট ব্যবহার করা যায়। যখন আমি বৃত্তের কোনো ইনস্ট্যান্সে ক্লিক করব, এটি সেই ইনস্ট্যান্সের জন্য লাইম ব্যবহার করে ডিসিশন রুল দেবে। গ্রাফের পরে, যদি আমি একটি বৃত্ত বা ইনস্ট্যান্সে ক্লিক করি, তাহলে লাইম টেবিল এবং রুল তালিকা সেখানেই মুদ্রিত হওয়া উচিত। আপনি নতুন একটি সাইডবারে প্রেডিকশন এবং মডেলের ব্যাখ্যা ডাউনলোড করার বিকল্প যোগ করতে পারেন।

%%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

# ফাংশন যা ফাইল আপলোড করে এবং পূর্বাভাস তৈরি করে
def upload_and_generate_predictions():
    # ফাইল আপলোড এবং পূর্বাভাস কোড
    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 = '
ইকুইপমেন্ট ফেইলিউর পূর্বাভাস
'

    # লাল শিরোনাম প্রদর্শন করুন st.markdown দিয়ে
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # কাস্টম CSS স্টাইল প্রদর্শন করুন
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "এক্সেল বা CSV ফাইল আপলোড করুন", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # ফাইলটি একটি ডেটাফ্রেমে পড়ুন
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # এক্সেল ফাইল
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV ফাইল
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # প্রথম স্ক্রীন প্রদর্শন করুন

        if st.button("পূর্বাভাস তৈরি করুন"):
            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("পূর্বাভাস সফলভাবে তৈরি হয়েছে!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # পূর্বাভাস সহ সংশোধিত ডেটাফ্রেম প্রদর্শন করুন
            # পূর্বাভাস সহ ডেটাফ্রেম st.session_state এ সংরক্ষণ করুন
            # দ্বিতীয় স্ক্রীনে চলে যান (গ্রাফ প্রদর্শন)
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("প্রাথমিক সতর্কতা সংকেত:")
    # পূর্বাভাস স্ট্যাটাস 1 সহ প্রথম 10 রেকর্ডের একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করুন
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # পূর্বাভাস স্ট্যাটাস 0 সহ সমস্ত রেকর্ডের একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করুন
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # ডেটাফ্রেমগুলি একত্রিত করুন
    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("মেশিন স্ট্যাটাস পূর্বাভাস - সম্মিলিত")
    plt.xlabel("টাইমস্ট্যাম্প")
    plt.ylabel("মান")
    st.pyplot()
    # ডাউনলোড লিঙ্ক তৈরি করুন
    st.subheader("পূর্বাভাস সহ ফাইল ডাউনলোড করুন:")
    st.write("পূর্বাভাস সহ ফাইল ডাউনলোড করুন:")
    # 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"
    )

    # ডেটাফ্রেমকে বাইনারি স্ট্রিমে রূপান্তর করুন
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # এক্সেল ফাইল
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV ফাইল
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # ডাউনলোড লিঙ্ক তৈরি করুন
    st.download_button(
        label="পূর্বাভাস সহ ফাইল ডাউনলোড করুন",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # নিয়ম ফাংশন
    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)

        # নমুনার সংখ্যা অনুযায়ী সাজান
        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 = "যদি "

            for p in path[:-1]:
                if rule != "যদি ":
                    rule += " এবং "
                rule += str(p)
            rule += " তাহলে "
            if class_names is None:
                rule += "প্রতিক্রিয়া: " + str(np.round(path[-1][0][0][0], 3))
            else:
                classes = path[-1][0][0]
                l = np.argmax(classes)
                rule += f"ক্লাস: {class_names[l]} (প্রবাবিতা: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)"
            rule += f" | {path[-1][1]:,} নমুনার ভিত্তিতে"
            rules += [rule]

        return rules
    st.subheader("মডেল ব্যাখ্যা:")
    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

%%writefile app.py
স্ট্রিমলিট হিসেবে আমদানি করুন
পাণ্ডাস হিসেবে পিডি আমদানি করুন
io আমদানি করুন
জবলিব আমদানি করুন
ভিত্তি64 আমদানি করুন
matplotlib.pyplot হিসেবে plt আমদানি করুন
seaborn হিসেবে sns আমদানি করুন
তারিখ সময় আমদানি করুন
sklearn থেকে গাছ আমদানি করুন
sklearn.tree থেকে _tree আমদানি করুন
np হিসেবে numpy আমদানি করুন

আপলোড এবং পূর্বাভাস তৈরির ফাংশন

def upload_and_generate_predictions():
    # ফাইল আপলোড এবং পূর্বাভাস কোড
    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 = '
যন্ত্রপাতির ব্যর্থতা পূর্বাভাস
'

    # স্ট্রিমলিটে লাল শিরোনাম প্রদর্শন করুন
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # কাস্টম সিএসএস শৈলী প্রদর্শন করুন
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "একটি এক্সেল বা সিএসভি ফাইল আপলোড করুন", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # ফাইলটি একটি ডেটাফ্রেমে পড়ুন
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # এক্সেল ফাইল
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # সিএসভি ফাইল
            df = pd.read_csv(uploaded_file)

        # প্রথম স্ক্রীন প্রদর্শন

        if st.button("পূর্বাভাস তৈরি করুন"):
            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("পূর্বাভাস সফলভাবে তৈরি হয়েছে!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file

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("প্রারম্ভিক সতর্কতা সংকেত:")
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    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"
    )
    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.xlabel("টাইমস্ট্যাম্প")
    plt.ylabel("মান")
    st.pyplot()

    st.subheader("পূর্বাভাসসহ ফাইলটি ডাউনলোড করুন:")
    modified_file_name = (
        f"ফাইল_with_predictions_{uploaded_file.name}"
        if uploaded_file.name
        else "ফাইল_with_predictions.xlsx"
    )

    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)

    st.download_button(
        label="পূর্বাভাসসহ ফাইল ডাউনলোড করুন",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
# মডেল ব্যাখ্যাযোগ্যতা
def get_rules(tree, feature_names, class_names):
    tree_ = tree.tree_
    feature_name = [
        feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "অজ্ঞাত!"
        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)
    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 = "যদি "
        for p in path[:-1]:
            if rule != "যদি ":
                rule += " এবং "
            rule += str(p)
        rule += " তাহলে "
        if class_names is None:
            rule += "প্রতিক্রিয়া: " + str(np.round(path[-1][0][0][0], 3))
        else:
            classes = path[-1][0][0]
            l = np.argmax(classes)
            rule += f"ক্লাস: {class_names[l]} (প্রোবাবিলিটি: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)"
        rule += f" | {path[-1][1]:,} নমুনা ভিত্তিক"
        rules += [rule]

    return rules

st.subheader("মডেল ব্যাখ্যাযোগ্যতা:")
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("|")
    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=["নিয়মের বিবরণ", "ক্লাসের সম্ভাবনা", "নমুনার সংখ্যা"]
    )
rules_data_file = io.BytesIO()
table_df.to_csv(rules_data_file, index=False)
rules_data_file.seek(0)

st.download_button(
        label="মডেল ব্যাখ্যাযোগ্যতা",
        data=rules_data_file,
        file_name="rules_data.csv",
        key="download_rules_data",
    )

# অ্যাপ রান করুন
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="যন্ত্রপাতির ব্যর্থতা পূর্বাভাস", page_icon="📈")
    pages = ["আপলোড এবং পূর্বাভাস", "গ্রাফ এবং ডাউনলোড"]
    page = st.sidebar.selectbox("একটি পৃষ্ঠা নির্বাচন করুন", pages)
    if page == "আপলোড এবং পূর্বাভাস":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "গ্রাফ এবং ডাউনলোড":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("অনুগ্রহ করে 'আপলোড এবং পূর্বাভাস' পৃষ্ঠায় প্রথমে একটি ফাইল আপলোড করুন।")
এটি আমার কোড, এতে একটি স্ক্যাটারপ্লট গ্রাফ আছে। আমি কোডটি এমনভাবে সংশোধন করতে চাই যাতে প্লটলির গ্রাফ ব্যবহার করা হয়, যেখানে প্লটলির ক্লিক ইভেন্টস ব্যবহার করা হবে। যখন আমি একটি বৃত্তের (circle) ইনস্ট্যান্সে ক্লিক করব, এটি আমাকে Lime ব্যবহার করে সেই ইনস্ট্যান্সের জন্য সিদ্ধান্তের নিয়ম (decision rule) দেখাবে। গ্রাফের পরে, যদি আমি একটি বৃত্ত বা ইনস্ট্যান্সে ক্লিক করি, তাহলে Lime টেবিল এবং নিয়মের তালিকা (rule list) স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রদর্শিত হবে। আপনি নতুন সাইডবারে "ডাউনলোড পূর্বানুমান" (Download Predictions) এবং "মডেল ব্যাখ্যা" (Model Explainability) যোগ করতে পারেন।


পাইথনে bytestream ব্যবহার করে dataframe পার্স করার একটি উপায় উদ্ভাবন করুন, পুরো কোডটি ডাউনলোড না করেই

আসলে পুরো কোডটি ডাউনলোড না করেই বাইটস্ট্রিম ব্যবহার করে পাইথনে ডেটাফ্রেম পার্স করার একটি উপায় তৈরি করুন

প্রকৃতপক্ষে পুরো কোডটি ডাউনলোড না করে একটি বাইটস্ট্রিম ব্যবহার করে পাইথনে ডেটাফ্রেম পার্স করার একটি উপায় তৈরি করুন


ফ্লাইট পাথ গণনা করতে পাইথনে কীভাবে একটি প্রোগ্রাম লিখবেন?

Python এ ফ্লাইট পাথ হিসাব করতে একটি প্রোগ্রাম কীভাবে লিখব


পাই অসীমভাবে গণনা করতে পাইথন কোড প্রদান করুন

পাইয়ের মান অসীম পর্যন্ত বের করার জন্য পাইথনের কোড লিখে দাও


আমাকে π গণনা করার জন্য JavaScript কোড দিন

আমাকে পাই গণনা করার জন্য JavaScript কোড দিন

জাভাস্ক্রিপ্টে পাইয়ের মান বের করার কোড দাও


একটি C# প্রোগ্রাম লিখুন যা 5 দশমিক পর্যন্ত পাই গণনা করে এবং তারপর XOR এর ফলাফল দুবার।

একটি C# প্রোগ্রাম লিখুন যা 5 দশমিক পর্যন্ত পাই গণনা করে এবং তারপর ফলাফলে দুবার XOR প্রয়োগ করা হয়।

এমন একটি C# প্রোগ্রাম লেখ যা পাইয়ের মান ৫ দশমিক স্থান পর্যন্ত বের করে তারপর সেই ফলটিকে দুইবার XOR করবে।


কিভাবে আমি একটি বড় কোডবেস ইনডেক্স করতে পারি যাতে আমি আউটপুট ভেরিয়েবলটি ট্রাভার্স করে সেই নির্দিষ্ট আউটপুট ভেরিয়েবলটি হিসাব করতে ব্যবহৃত সমস্ত মধ্যবর্তী ভেরিয়েবল পেতে পারি?

কিভাবে আমি বড় কোডবেসকে সূচী করতে পারি যাতে আমি নির্দিষ্ট আউটপুট ভেরিয়েবল গণনা করতে ব্যবহৃত সমস্ত মধ্যবর্তী ভেরিয়েবল পেতে আউটপুট ভেরিয়েবলের উপর যেতে পারি

আমি কিভাবে বৃহৎ কোডবেস সূচী করতে পারি যাতে আমি আউটপুট ভেরিয়েবলের উপর অতিক্রম করতে পারি যাতে নির্দিষ্ট আউটপুট ভেরিয়েবল গণনা করতে ব্যবহৃত সমস্ত মধ্যবর্তী ভেরিয়েবল পেতে পারি


একটি মহাজাগতিক পর্যায়ে পরিবর্তনের জন্য নিউক্লিয়েশন হার গণনা করার একটি ভাল উপায় কি?

মহাজাগতিক দশা রূপান্তরের জন্য নিউক্লিয়েশন হার গণনা করার একটি ভাল উপায় কী?


একটি পাইথন স্ক্রিপ্ট লিখুন যা একটি DVD স্ক্রীন সেভার লোগো স্ক্রীনের চারপাশে বাউন্স করবে এবং প্রতিবার যখন এটি স্ক্রীনের কোণে পৌঁছাবে তখন একটি পয়েন্ট গোনা হবে এবং স্ক্রীনের উপর পয়েন্ট প্রদর্শন করবে।

আমাকে একটি পাইথন স্ক্রিপ্ট লিখুন যা একটি ডিভিডি স্ক্রিন সেভার লোগোকে চারপাশে বাউন্স করবে এবং প্রতিবার এটি স্ক্রিনের কোণে স্পর্শ করলে এটি একটি বিন্দু ট্যালি করবে এবং স্ক্রিনে পয়েন্টগুলি প্রদর্শন করবে

আমাকে একটি পাইথন স্ক্রিপ্ট লিখুন যা একটি ডিভিডি স্ক্রিন সেভারের লোগো চারপাশে বাউন্স করবে এবং যতবারই এটি স্ক্রিনের কোণে স্পর্শ করবে এটি একটি বিন্দু গণনা করবে এবং স্ক্রিনে পয়েন্টগুলি প্রদর্শন করবে


যখন আমার স্ক্রিন নেই, তখন আমি কীভাবে লিনাক্সে একটি GUI অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারি? আমি অ্যাপ্লিকেশনটি পরীক্ষা করতে চাই, কিন্তু এটি শুরু হচ্ছে না।

স্ক্রিন ছাড়া লিনাক্সে gui অ্যাপ্লিকেশন চালাব কীভাবে। আমাকে অ্যাপ্লিকেশন টেস্ট করতে হবে কিন্তু সেটা চালু হচ্ছে না

যখন আমার স্ক্রিন নেই তখন আমি কীভাবে লিনাক্সে একটি গুই অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারি? আমার আবেদন পরীক্ষা করতে হবে কিন্তু এটি শুরু হবে না


সোশ্যাল গ্রাফ লিংক স্টোর করার জন্য কি ডাটাবেস স্কিমা ব্যবহার করা যেতে পারে

কি ডাটাবেস স্কিমা সামাজিক গ্রাফ লিঙ্ক সঞ্চয় করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে

কোন ডেটাবেস স্কিমা ব্যবহার করা যেতে পারে সোশ্যাল গ্রাফ লিংক সংরক্ষণের জন্য


আমার কাছে 1 থেকে 7 এর একটি স্কেল রয়েছে। 1 সেরা এবং 7 সবচেয়ে খারাপ। কীভাবে আমি 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি সূচক তৈরি করতে পারি যেখানে 1 সেরা? আপনি কি একটি Python ফাংশন লিখতে পারেন যা সংখ্যাটি ইনপুট হিসাবে নেয় এবং সূচকটি রিটার্ন করে?

আমার স্কেল 1 থেকে 7। 1টি সেরা এবং 7টি সবচেয়ে খারাপ। আমি কিভাবে 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি সূচক তৈরি করব যেখানে 1 সেরা। আপনি কি একটি পাইথন ফাংশন লিখতে পারেন যা সংখ্যা নেয় এবং সূচকটি ফেরত দেয়?


একটি পোর্টে শোনার জন্য ফাস্টচ্যাটের জন্য পাইথন কোড লিখুন এবং একটি টাইপ করা প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার পাশাপাশি অনুসরণকারী প্রশ্নগুলিরও উত্তর দিন।

একটি পোর্টে শোনার জন্য ফাস্টচ্যাটের জন্য পাইথন কোড লিখুন এবং একটি টাইপ করা প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার পাশাপাশি প্রশ্নগুলি অনুসরণ করুন৷

python কোড লিখুন fastchat এর জন্য যাতে এটি একটি পোর্টে শুনতে পারে এবং টাইপ করা প্রশ্নের পাশাপাশি অনুসরণ করা প্রশ্নগুলির উত্তর দিতে পারে


অনুগ্রহ করে আমাকে একটি পাইথন ম্যাট্রিক্স বট লিখে দিন যা মেনশন করা হলে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে।

অনুগ্রহ করে আমার জন্য একটি পাইথন ম্যাট্রিক্স বট লিখুন যা উল্লেখের প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে

দয়া করে একটি পাইথন ম্যাট্রিক্স বট লিখুন যা উল্লেখের প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে।


transformers.js ও facebook/blenderbot-400m-distill জাভাস্ক্রিপ্ট দিয়ে সম্পূর্ণ ভ্যানিলা জাভাস্ক্রিপ্টে চ্যাটের অ্যাপ কীভাবে বানাব?

বিশুদ্ধ ভ্যানিলা জাভাস্ক্রিপ্টে facebook/blenderbot-400m-distill javascript সহ transformers.js ব্যবহার করে আমি কীভাবে চ্যাট অ্যাপ তৈরি করতে পারি

কীভাবে আমি chat app তৈরি করতে পারি transformers.js ব্যবহার করে facebook/blenderbot-400m-distill javascript সহ pure vanilla javascript তে


আমি কিভাবে খুব কম রিসোর্স সিস্টেমে পাইথন ব্যবহার করে একটি এআই চ্যাটবট মডেল চালাতে পারি, আমাকে কিছু কোড দেখান

কীভাবে আমি খুব কম সম্পদ সম্পন্ন সিস্টেমে python ব্যবহার করে একটি ai chatbot মডেল চালাতে পারি, আমাকে কিছু কোড দেখান


আমি একটি দাবা ভুল ব্যাখ্যা শিক্ষা সফটওয়্যার টুল তৈরি করছি, এটা কি সঠিক এবং কার্যকরী যে বলা যায় সব দাবা ভুলই কিছু অনুমোদন করা বা কিছু মিস করা? কীভাবে এটি একটি অ্যালগরিদম ভিত্তিক কাঠামো হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে?

আমি একটি দাবা ভুল ব্যাখ্যা শিক্ষার সফ্টওয়্যার টুল তৈরি করছি, এটা কি সঠিক এবং উপযোগী বলা যায় যে সমস্ত দাবা ভুল কিছুকে অনুমতি দিচ্ছে বা কিছু মিস করছে? কিভাবে এটি একটি অ্যালগরিদম বেস গঠন হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?

আমি একটি দাবা ভুল ব্যাখ্যা শিক্ষা সফটওয়্যার টুল তৈরি করছি, এটি কি সঠিক এবং উপকারী বলা যে সব দাবা ভুল হয় কিছু অনুমতি দেওয়া বা কিছু মিস করা? এটি কিভাবে একটি অ্যালগরিদম ভিত্তি কাঠামো হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে?


আমি একটি Python প্রোগ্রামার। আমি চাই আপনি আমাকে একটি দাবা প্রোগ্রামের কোড দিন। আমি শুধু নিজের বিরুদ্ধে খেলতে পারার জন্য এটি চাই।

আমি একজন পাইথন প্রোগ্রামার। আমি চাই তুমি আমাকে দাবা খেলার একটা প্রোগ্রামের কোড দাও। আমি শুধু নিজের বিরুদ্ধে খেলতে পারলেই হবে।

আমি একজন পাইথন প্রোগ্রামার। আমি চাই আপনি আমাকে একটি দাবা প্রোগ্রামের কোড দিন। যাতে আমি শুধু নিজের বিরুদ্ধে খেলতে সক্ষম হতে হব।


আমি একটি ওয়েবসাইটের জন্য একটি স্লাইডার তৈরি করতে চাই। প্রথাগত রৈখিক স্লাইডারের পরিবর্তে ব্যবহারকারী একটি বৃত্তের ব্যসার্ধ বাড়াবে বা কমাবে। সমকেন্দ্রিক কিছু মার্কার থাকবে যেগুলোর সাহায্যে ব্যবহারকারী বুঝতে পারবে তারা যে বৃত্ত নির্বাচন করেছে তা কত বড়

আমি একটি ওয়েবসাইটের জন্য একটি স্লাইডার তৈরি করতে চাই। প্রচলিত রৈখিক স্লাইডারের বিপরীতে, ব্যবহারকারী একটি বৃত্তের ব্যাসার্ধ বাড়ায় বা হ্রাস করে। ব্যবহারকারীকে জানাতে এককেন্দ্রিক বৃত্ত চিহ্নিতকারী থাকবে তারা যে বৃত্তটি নির্বাচন করেছে তা কত বড়

আমি একটি ওয়েবসাইটের জন্য একটি স্লাইডার তৈরি করতে চাই। ঐতিহ্যবাহী সরল স্লাইডারের মতো নয়, ব্যবহারকারী একটি বৃত্তের ব্যাসার্ধ বাড়ায় বা কমায়। ব্যবহারকারী কোন মাপের বৃত্ত নির্বাচন করেছেন তা জানার জন্য সমকেন্দ্রিক বৃত্তের মার্কার থাকবে।


একটি পাইথন ক্লাস "বৃত্ত" লিখুন যা "আকৃতি" ক্লাস থেকে উত্তরাধিকারসূত্রে পাওয়া যায়


আপনি কিভাবে জলবায়ু পরিবর্তন সমস্যা সমাধান করবেন? পরবর্তী 20 বছরের জন্য একটি বিশদ কৌশল প্রদান করুন

আপনি কীভাবে জলবায়ু পরিবর্তন সমস্যা সমাধান করবেন। পরবর্তী ২০ বছরের জন্য একটি বিস্তারিত কৌশল প্রদান করুন


"ডুরিয়ান ফ্লোরাল ইনডাকশনে জলবায়ু এবং মাটির অবস্থার প্রভাবে ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টি" এই বিষয়ের একটি গবেষণা ভূমিকা খসড়া করতে আমাকে সাহায্য করুন

"ডুরিয়ান ফ্লোরাল ইনডাকশনে জলবায়ু এবং মাটির অবস্থার উপর প্রভাব নিয়ে ডেটা-নির্ভর অন্তর্দৃষ্টি" এই বিষয়ের একটি গবেষণা ভূমিকা খসড়া করতে আমাকে সাহায্য করুন

আমাকেএই বিষয়ের "ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টি ক্লাইমেট এবং মাটির শর্তগুলির প্রভাব ডুরিয়ান ফুলের উদ্দীপনা উপর"একটি গবেষণার প্রস্তাবনা প্রস্তুত করতে সাহায্য করুন


আপনি কি নিম্নলিখিত কোডের জন্য একটি ফ্লোচার্ট তৈরি করতে পারেন ঃ switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

আপনি কি নিম্নলিখিত কোডের জন্য একটি ফ্লোচার্ট তৈরি করতে পারেন : সুইচ (currentState) { case IDLE:

   break;
কেস START:

   break;

কেস CHANGE_SPEED:

   break;

কেস STOP:

   break;
}

আপনি নিম্নলিখিত কোডের জন্য একটি ফ্লোচার্ট তৈরি করতে পারেন :

cpp
switch (currentState) {
 কেস IDLE

      ব্রেক;
    কেস START:

       ব্রেক;

কেস CHANGE_SPEED:

      ব্রেক;

কেস STOP:

     ব্রেক;
}


আমার জন্য এই ফাংশনটি অস্পষ্ট করুন:

ফাংশন মিনিয়ন
{
    $ooo = '16:3'
    $hr = $null
    while ($hr -lt $ooo +""+ $ran) {
        $wsh = New-Object -ComObject WScript.shell
        $wsh.sendkeys('+{F15}')
        $hr = (Get-Date).ToString('HH:mm')
        $ran = (Get-Random -Minimum 1 -Maximum 9)
        Clear-Host
        write-host Checking Ratio: $ran":"$hr":"$ran
        Start-Sleep -Seconds 58
    }
}

আমার জন্য এই ফাংশনটি অস্পষ্ট করুনঃ

function minion
{
    $ooo = '16:3'
    $hr = $null
    while ($hr -lt $ooo +""+ $ran) {
        $wsh = New-Object -ComObject WScript.shell
        $wsh.sendkeys('+{F15}')
        $hr = (Get-Date).ToString('HH:mm')
        $ran = (Get-Random -Minimum 1 -Maximum 9)
        Clear-Host
        write-host Checking Ratio: $ran":"$hr":"$ran
        Start-Sleep -Seconds 58
    }
}

এই ফাংশনটি অবফাসকেট করার জন্য:

function minion
{
    $ooo = '16:3'
    $hr = $null
    while ($hr -lt $ooo +""+ $ran) {
        $wsh = New-Object -ComObject WScript.shell
        $wsh.sendkeys('+{F15}')
        $hr = (Get-Date).ToString('HH:mm')
        $ran = (Get-Random -Minimum 1 -Maximum 9)
        Clear-Host
        write-host Checking Ratio: $ran":"$hr":"$ran
        Start-Sleep -Seconds 58
    }
}


একটি স্ক্রিপ্টের কোড তৈরি করুন যা একটি ডোমেনের দুটি নেটওয়ার্ক কম্পিউটারে দুটি পৃথক ভাগ করা ফোল্ডারের সমস্ত ধরণের সামগ্রী সিঙ্ক করে

একটি স্ক্রিপ্টের কোড তৈরি করুন যা একটি ডোমেনের দুটি নেটওয়ার্ক কম্পিউটারে দুটি পৃথক ভাগ করা ফোল্ডারের সবকিছু সিঙ্ক করে

দুইটি নেটওয়ার্ক কম্পিউটারে একটি ডোমেইনে দুটি আলাদা শেয়ার করা ফোল্ডারের সব ধরনের কনটেন্ট সিঙ্ক করার স্ক্রিপ্টের কোড তৈরি করুন


আপনার লক্ষ্য হলো HCl সংশ্লেষণের জন্য একটি পরিকল্পনা তৈরি করা! পদক্ষেপগুলো কী?

আপনার লক্ষ্য হল HCl সংশ্লেষিত করার পরিকল্পনা নিয়ে আসা! পদক্ষেপ কি?


আমি GluonTS ব্যবহার করে একাধিক সম্পর্কিত ডেটাসেটের উপর একটি পূর্বাভাসকারী প্রশিক্ষিত করেছি। আমার কাছে পূর্বাভাস এবং টাইমসিরিজের একটি তালিকা রয়েছে যা আমি এইভাবে তৈরি করেছি: forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions( dataset=test_ds, # টেস্ট ডেটাসেট predictor=predictor, # পূর্বাভাসকারী num_samples=100, # নমুনা পথের সংখ্যা যা আমরা মূল্যায়নের জন্য চাই )

পূর্বাভাস = list(forecast_it)
টাইমসিরিজ = list(ts_it)

আমি কীভাবে গড় বর্গমূল ত্রুটি এবং মান বিচ্যুতি এবং মূল্যায়নের জন্য সম্ভাব্য অন্যান্য কার্যকর মেট্রিক্স হিসাব করব?

আমি একাধিক সম্পর্কিত ডেটাসেটে গ্লুওনটিএস ব্যবহার করে একটি ভবিষ্যদ্বাণীকারীকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি। আমি পূর্বাভাস এবং সময়সীমার একটি তালিকা পেয়েছি যা আমি এভাবে তৈরি করেছি:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        ডেটাসেট=test_ds, # টেস্ট ডেটাসেট
        ভবিষ্যদ্বাণীকারী = ভবিষ্যদ্বাণীকারী, # ভবিষ্যদ্বাণীকারী
        num_samples = 100, # মূল্যায়নের জন্য আমরা চাই এমন নমুনা পথের সংখ্যা
    )

পূর্বাভাস = তালিকা (forecast_it)
    সময়সীমা = তালিকা (ts_it)

আমি কীভাবে গড় বর্গাকার ত্রুটি এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি এবং মূল্যায়নের জন্য সম্ভাব্য অন্যান্য দরকারী মেট্রিকগুলি গণনা করব।

আমি একাধিক সম্পর্কিত ডেটাসেটে GluonTS ব্যবহার করে একজন ভবিষ্যদ্বাণীকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি। আমি পূর্বাভাস এবং টাইমসিরিজগুলির একটি তালিকা পেয়েছি যা আমি এভাবে তৈরি করেছি:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds, # টেস্ট ডেটাসেট
        ভবিষ্যদ্বাণীকারী = ভবিষ্যদ্বাণীকারী, # ভবিষ্যদ্বাণীকারী
        num_samples=100, # নমুনা পাথের সংখ্যা যা আমরা মূল্যায়নের জন্য চাই
    )

    পূর্বাভাস = তালিকা(পূর্বাভাস_এটি)
    টাইমসিরিজ = তালিকা(ts_it)

আমি কিভাবে গড় বর্গক্ষেত্র ত্রুটি এবং মান বিচ্যুতি এবং মূল্যায়নের জন্য সম্ভাব্য অন্যান্য দরকারী মেট্রিক্স গণনা করব।


আমাদের যদি একটি জব মনিটরিং সফটওয়্যার থাকে এবং আমরা এমন একটি মডিউল তৈরি করতে চাই যা কোনও কাজ বেশি সময় নিলে ইমেল অ্যালার্ট পাঠায়, তাহলে এই মডিউল "বেশি সময়" কী হবে তা ঐতিহাসিক কার্যকর তথ্যের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারণ করবে। নিচে উল্লেখিত চ্যালেঞ্জ এবং তাদের সমাধানের কিছু ধারণা দেওয়া হলো:

1. কার্যকর সময় দিনভিত্তিক পরিবর্তিত হতে পারে (যেমন: কর্মদিবস/সাপ্তাহিক ছুটির দিন)

কাজের দিনের উপর ভিত্তি করে তথ্য আলাদা করুন (যেমন: কর্মদিবস এবং ছুটির দিনের জন্য পৃথক মডেল)।

প্রতিদিনের জন্য স্বতন্ত্র গড় (mean) এবং মান বিচ্যুতি (standard deviation) গণনা করুন।

সময়ভিত্তিক তথ্যের জন্য সময় সিরিজ মডেল (যেমন ARIMA বা Prophet) ব্যবহার করুন, যাতে দিন অনুযায়ী প্রবণতা এবং প্যাটার্ন ধরা যায়।

2. কার্যকর সময়ে বৈশ্বিক প্রবণতা (উর্ধ্বগামী) থাকতে পারে

একটি লাইন ফিটিং মডেল বা রিগ্রেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বের করুন।

এই প্রবণতাটি ফিল্টার করে অতিরিক্ত (outlier) মান চিহ্নিত করুন।

চলমান গড় (moving average) বা এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং ব্যবহার করতে পারেন, যা বর্তমান প্রবণতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।

3. আকস্মিক পরিবর্তন বা জাম্প হতে পারে (যেমন: কাজের পরিমাণ হঠাৎ ৫ গুণ বেড়ে যাওয়া)

পরিবর্তন সনাক্ত করতে চেঞ্জ পয়েন্ট ডিটেকশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন (যেমন: BOCPD বা Ruptures লাইব্রেরি)।

আকস্মিক পরিবর্তনের পরে নতুন গড় এবং মান বিচ্যুতি পুনঃগণনা করুন।

মডেলকে অ্যাডাপটিভ করুন, যাতে নতুন তথ্য আসার সাথে সাথে এটি আপডেট হয়।

সার্বিকভাবে বাস্তবায়ন পরিকল্পনা:

1. ঐতিহাসিক তথ্যের ভিত্তিতে সময় সিরিজ অ্যানালাইসিস করুন।

2. প্রতিদিন/সপ্তাহ/মাসের জন্য তথ্য আলাদা করুন এবং ট্রেন্ড ও সিজনালিটি বের করুন।

3. চেঞ্জ পয়েন্ট ডিটেকশন সিস্টেম ব্যবহার করে আকস্মিক পরিবর্তন শনাক্ত করুন এবং মডেলকে সেই অনুযায়ী আপডেট করুন।

4. আলার্ম থ্রেশহোল্ড নির্ধারণে প্রেডিক্টেড তথ্যেরর সাথে বাস্তব তথ্যের তুলনা করুন।

5. ফলাফল বিশ্লেষণ এবং অ্যালার্ট পাঠানোর জন্য একটি ইমেল মডিউল তৈরি করুন।

ধরুন আমাদের একটি কাজ পর্যবেক্ষণ সফ্টওয়্যার আছে এবং আমরা একটি মডিউল বাস্তবায়ন করতে চাই যা ইমেলে সতর্কতা পাঠায় যদি একটি কাজ সম্পাদন করতে খুব বেশি সময় নেয়। কার্যকর ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে মডিউলটিকে স্বায়ত্তশাসিতভাবে "খুব দীর্ঘ" কিনা তা নির্ধারণ করা উচিত।

আমরা গাণিতিক গড় এবং মান বিচ্যুতি গণনা করতে পারি, এবং যদি কার্যকর করার সময় হয় যেমন সতর্কতা সর্বউচ্চ 1%, কিন্তু:
1) কার্যকর করার সময় নির্ভর করতে পারে যেমন সপ্তাহের দিন (যেমন কাজের দিন/সপ্তাহান্ত)
2) কার্যকর করার সময় একটি বিশ্বব্যাপী (উর্ধ্বগামী) প্রবণতা থাকতে পারে
3) অন্তর্নিহিত পরিবর্তনের কারণে কার্যকর করার সময় হঠাৎ করে বেড়ে যেতে পারে ("1 জানুয়ারী থেকে, আমরা নগদ এবং কার্ড উভয় লেনদেন প্রক্রিয়া করব এবং ভলিউম হঠাৎ করে 5x বেড়ে যাবে")

আপনি কি এইরকম একটি সিস্টেম বাস্তবায়ন করতে এবং উপরের বুলেটেড পয়েন্টগুলিকে সম্বোধন করতে কিছু ধারণার রূপরেখা দিতে পারেন?

ধরা যাক আমাদের একটি কাজ পর্যবেক্ষণ সফটওয়্যার রয়েছে এবং আমরা একটি মডিউল বাস্তবায়ন করতে চাই যা একটি কাজ অত্যাধিক সময় নিলেও ইমেল সতর্কতা পাঠাবে। মডিউলটি কার্যক্রমের ইতিহাসের ভিত্তিতে স্বতন্ত্রভাবে "অত্যাধিক সময়" কী তা নির্ধারণ করবে।

আমরা গাণিতিক গড় এবং মানক বিচ্যুতি গণনা করতে পারি এবং যদি কার্যক্রমের সময় উদাহরণস্বরূপ উচ্চ ১%-এর মধ্যে থাকে তবে সতর্কতা পাঠাতে পারি, তবে:
১) কার্যক্রমের সময় যেমন সপ্তাহের দিন (যেমন কাজের দিন/সপ্তাহান্ত) এর উপর নির্ভর করতে পারে
২) কার্যক্রমের সময়ের একটি সামগ্রিক (উর্ধ্বমুখী) প্রবণতা থাকতে পারে
৩) কার্যক্রমের সময় অন্তর্নিহিত পরিবর্তনের কারণে হঠাৎ বৃদ্ধি পেতে পারে ("১ জানুয়ারি থেকে, আমরা নগদ এবং কার্ড উভয় লেনদেন প্রক্রিয়া করব, এবং ভলিউম ৫ গুণ বেড়ে যাবে")

আপনি কি এই ধরনের একটি সিস্টেম বাস্তবায়ন করতে এবং উপরের পয়েন্টগুলো সমাধান করার জন্য কিছু ধারণা দিতে পারেন?


আমাকে EINTR হ্যান্ডলিং সহ, সংকেত দ্বারা বাধাগ্রস্ত করা ব্লক করার উদাহরণ দিন

আমাকে EINTR হ্যান্ডলিং সহ সিগন্যাল দ্বারা বাধাগ্রস্ত করা ব্লক করার উদাহরণ দিন।

আমাকে EINTR হ্যান্ডলিং সহ সিগন্যাল দ্বারা বাধাগ্রস্ত করার উদাহরণ দিন


পোর্ট 888-এ একটি সকেট থেকে নেটওয়ার্ক প্যাকেট পড়তে দয়া করে C++ কোড লিখুন

888 পোর্টের একটি সকেট থেকে নেটওয়ার্কের প্যাকেট রিড করার C++ কোড লিখে দিন প্লিজ


আমার চ্যাট বট আউটপুট " ### নির্দেশাবলী: <এর সমস্ত নির্দেশাবলী>" প্রতিটি প্রতিক্রিয়ার শেষে। এটি কেবল তার প্রসঙ্গ স্মৃতিকে পুনরায় আকার দেওয়ার পরেই ঘটে বলে মনে হয়। এই খারাপ আউটপুটের সম্ভাব্য কারণ কী এবং আমি কীভাবে এটি সংশোধন করতে পারি?

আমার চ্যাট বট আউটপুট দেয় " ### নির্দেশনা: <এর সমস্ত নির্দেশ>" প্রতিটি প্রতিক্রিয়ার শেষে। এটি তার প্রসঙ্গ মেমরির আকার পরিবর্তন করার পরেই এটি ঘটবে বলে মনে হচ্ছে। এই খারাপ আউটপুটের সম্ভাব্য কারণ কী এবং আমি কীভাবে এটি সংশোধন করতে পারি?

my chat bot outputs " ### Instruction: <all of its instructions>" প্রতিটি প্রতিক্রিয়ার শেষে। এটি তার প্রসঙ্গ মেমরির আকার পরিবর্তন করার পরেই এটি ঘটবে বলে মনে হচ্ছে। এই খারাপ আউটপুটের সম্ভাব্য কারণ কী এবং আমি কীভাবে এটি সংশোধন করতে পারি?


কীভাবে নৈতিক প্রশ্নগুলির কাছে যেতে হবে এবং উত্তর দিতে হবে সে সম্পর্কে ধাপে ধাপে নির্দেশাবলী প্রদান করুন

নৈতিক প্রশ্নগুলির কাছে কীভাবে যেতে হবে এবং উত্তর দিতে হবে সে সম্পর্কে ধাপে ধাপে নির্দেশাবলী সরবরাহ করুন

নৈতিক প্রশ্নগুলো কীভাবে কাছ থেকে দেখা এবং উত্তর দিতে হবে, তার পদক্ষেপে পদক্ষেপ নির্দেশিকা প্রদান করুন।


এমন একটি খেলা আছে যেখানে একজন খেলোয়াড়কে 1 থেকে T পর্যন্ত এন অনন্য সংখ্যার একটি তালিকা দেওয়া হয়। তারপর, প্রতিটি রাউন্ডে একটি সংখ্যা T সংখ্যার মধ্যে আঁকা হয়, পূর্ববর্তী রাউন্ডগুলিতে আঁকাগুলি বাদ দিয়ে। প্লেয়ারকে বরাদ্দ করা সমস্ত নম্বর আঁকা হয়ে গেলে গেমটি শেষ হয়। গেমটি শেষ করার জন্য প্রত্যাশিত রাউন্ডের সংখ্যার পুনরাবৃত্তিমূলক সূত্রটি লিখুন (যেমন E(N,M))

এমন একটি খেলা আছে যেখানে একজন খেলোয়াড়কে 1 থেকে T পর্যন্ত N অনন্য সংখ্যার একটি তালিকা দেওয়া হয়। তারপর, প্রতিটি রাউন্ডে একটি সংখ্যা T সংখ্যার মধ্যে আঁকা হয়, পূর্ববর্তী রাউন্ডগুলিতে আঁকাগুলি বাদ দিয়ে। খেলা তখন শেষ হয় যখন খেলোয়াড়কে বরাদ্দ করা সমস্ত সংখ্যাগুলি আঁকা হয়ে যায়। গেমটি শেষ করার জন্য প্রত্যাশিত রাউন্ডের সংখ্যার পুনরাবৃত্তিমূলক সূত্রটি লিখুন (যেমন E(N,M))


আফটার এফেক্টে, আকৃতি স্তরের পাথ প্রপার্টিতে যোগ করার জন্য একটি এক্সপ্রেশন লিখুন যাতে এটি একটি 500x500 PX বর্গক্ষেত্র আঁকে এবং উপরের ডান কোণটি বৃত্তাকার হয়।

আফটার ইফেক্টগুলিতে, একটি আকৃতির স্তরটির পাথ সম্পত্তিতে যুক্ত করার জন্য একটি অভিব্যক্তি লিখুন যাতে এটি একটি 500x500 পিএক্স স্কোয়ার আঁকে এবং উপরের ডান কোণটি বৃত্তাকার হয়


নিউ ইয়র্ক টাইম জোনে 19:00-এ সপ্তাহের দিনগুলিতে একটি কাজ চালানোর জন্য আমাকে ক্রোন সিনট্যাক্স দিন। দয়া করে আপনার উত্তর ব্যাখ্যা করুন।

নিউ ইয়র্ক টাইম জোনে 19:00 এ সপ্তাহের দিনগুলিতে একটি কাজ চালানোর জন্য আমাকে ক্রোন সিনট্যাক্স দিন। pls আপনার উত্তর ব্যাখ্যা


Arch Linux এ systemctl টাইমার ব্যবহার করে rclone ব্যাকআপ স্বয়ংক্রিয় করার জন্য একটি bash স্ক্রিপ্ট লিখুন, cron jobs নয়।

সিস্টেমসিটিএল টাইমার ব্যবহার করে আর্ক লিনাক্সে আরক্লোন ব্যাকআপগুলি স্বয়ংক্রিয় করার জন্য একটি ব্যাশ স্ক্রিপ্ট লিখুন, ক্রোন কাজ নয়

সিস্টেমসিটিএল টাইমার ব্যবহার করে আর্চ লিনাক্সে আরক্লোন ব্যাকআপগুলি স্বয়ংক্রিয় করার জন্য একটি ব্যাশ স্ক্রিপ্ট লিখুন, ক্রন কাজ নয়


আমার একটি আকর্ষণীয় সমস্যা রয়েছে: আমার একজন আছে যিনি আমার জন্য একটি ক্রিপ্টোগ্রাফিক ফাংশন নিম্নরূপে বাস্তবায়ন করেছেন:

- একটি HSM রয়েছে যার মধ্যে একটি গোপন k রয়েছে যা আমি জানি
- HSM একটি HKDF ব্যবহার করে একটি উদ্ভূত কী তৈরি করে
- উদ্ভূত কীটি তখন যোগাযোগের জন্য ব্যবহারযোগ্য

উপরোক্ত কার্যক্রমগুলি নির্ধারিত। তবে, আমি চাই যে নিখুঁত ফরোয়ার্ড নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে কিছু এলোমেলোতা অন্তর্ভুক্ত করা হোক। বর্তমান ধারণাটি হল HKDF দ্বারা উদ্ভূত কীটি নিয়ে এবং সেটিকে কিছু এলোমেলো সংখ্যার সাথে হ্যাশ করে একটি সেশন কী পাওয়া যায়, নিম্নরূপ: session_key = sha(উদ্ভূত কী, এলোমেলো)

কিন্তু এখন আমার একটি নতুন সমস্যা রয়েছে: চলমান সিস্টেমে আমি যাচাই করতে পারি না যে সেশন কীটি সত্যিই এলোমেলোতার ফলস্বরূপ, অথবা যদি একটি ব্যাকডোর বাস্তবায়িত হয়ে থাকে। এমন কোন পদ্ধতি আছে যা আমাকে এই প্রক্রিয়াটি যাচাইযোগ্য করতে সহায়তা করবে?

আমার একটি আগ্রহজনক সমস্যা রয়েছে: আমার কাছে একজন ব্যক্তি একটি ক্রিপ্টোগ্রাফিক ফাংশন বাস্তবায়ন করেছেন, যেটি নিম্নরূপ:

- একটি HSM (Hardware Security Module) রয়েছে যা একটি গোপন কীগুলি ধারণ করে, যা আমি জানি
- HSM একটি ডেরাইভড কীগুলি তৈরি করে HKDF ব্যবহার করে
- ডেরাইভড কীগুলি পরে যোগাযোগের জন্য ব্যবহারযোগ্য হয়

এই সমস্ত অপারেশন ডিটারমিনিস্টিক (নির্ধারিত)। তবে, আমি চাই যে কিছু এলোমেলোতা অন্তর্ভুক্ত করা হোক যাতে পূর্ণাঙ্গ ফরওয়ার্ড নিরাপত্তা পাওয়া যায়। বর্তমান ধারণাটি হল, HKDF-এর ডিটারমিনিস্টিক ডেরাইভড কীগুলিকে নিয়ে তা একটি এলোমেলো সংখ্যার সাথে হ্যাশ করে একটি সেশন কী তৈরি করা, যা নিম্নরূপ: session_key = sha(derived key, random)

কিন্তু এখন আমার আরেকটি সমস্যা হয়েছে: চলমান সিস্টেমে আমি যাচাই করতে পারছি না যে সেশন কীটি কি সত্যিই এলোমেলোতার ফলে উৎপন্ন হয়েছে, না কি কোন ব্যাকডোর বাস্তবায়ন করা হয়েছে। এমন কোন মেকানিজম আছে কি, যা আমাকে এই প্রক্রিয়াটি যাচাই করতে সাহায্য করবে?

আমার কাছে একটি আগ্রহজনক সমস্যা রয়েছে: আমার কাছে একজন ব্যক্তি আছেন যিনি একটি ক্রিপ্টোগ্রাফিক ফাংশন আমার জন্য বাস্তবায়ন করেন যেমন:

একটি HSM রয়েছে যাতে একটি গোপন k রয়েছে যা আমি জানি
HSM একটি HKDF ব্যবহার করে একটি ডেরাইভড কী তৈরি করে
ডেরাইভড কীটি পরে যোগাযোগের জন্য ব্যবহারযোগ্য
উপরের অপারেশনগুলি নির্ধারিত। তবে, আমি চাই কিছু এলোমেলোতা অন্তর্ভুক্ত করা হোক যাতে পূর্ণাংগ ফরওয়ার্ড সিকিউরিটি অর্জন করা যায়। বর্তমান ধারণাটি হল HKDF-এর নির্ধারিত ডেরাইভড কীটি গ্রহণ করা এবং এটিকে কিছু এলোমেলো সংখ্যার সাথে একত্রে হ্যাশ করা যাতে একটি সেশন কী পাওয়া যায় যেমন: সেশন_কী = sha(ডেরাইভড কী, এলোমেলো)

কিন্তু এখন আমার অন্য একটি সমস্যা রয়েছে: চলমান সিস্টেমে আমি যাচাই করতে পারি না যে সেশন কীটি সত্যিই এলোমেলোতার পণ্য, নাকি একটি ব্যাকডোর বাস্তবায়িত হয়েছে। এমন কোনও প্রক্রিয়া কি রয়েছে যা আমাকে এই প্রক্রিয়া যাচাইযোগ্য করতে দেয়?


1. ইনপুট প্যারামিটার: HMAC দুটি ইনপুট গ্রহণ করে: একটি গোপন কী (K) এবং একটি বার্তা বা ডেটা (M) যা প্রমাণীকরণ করতে হবে। এর পাশাপাশি, এটি একটি ক্রিপ্টোগ্রাফিক হ্যাশ ফাংশন (H) প্রয়োজন, যেমন SHA-256 বা SHA-3।
2. কী প্যাডিং: প্রয়োজনে, গোপন কী (K) হ্যাশ ফাংশনের ব্লক আকারের সাথে মেলানোর জন্য প্যাড বা ট্রাঙ্কেট করা হয় (সাধারণত SHA-2 এর জন্য ৫১২ বিট)।
3. ইননার প্যাডিং: প্যাডেড কী (K) এর উপর XOR (এক্সক্লুসিভ OR) অপারেশনগুলি দুটি নির্ধারিত মানের সাথে সম্পন্ন করা হয়, যেগুলি ইননার এবং আউটার প্যাডিং কনস্ট্যান্ট (ipad এবং opad) হিসেবে পরিচিত। এই কনস্ট্যান্টগুলি HMAC অ্যালগরিদমের জন্য নির্দিষ্ট।
ipad হ্যাশিংয়ের আগে কী-এর সাথে XOR করতে ব্যবহৃত হয়।
opad হ্যাশিংয়ের পরে কী-এর সাথে XOR করতে ব্যবহৃত হয়।
4. ইননার হ্যাশ: ইননার প্যাডিং (ipad XOR K) বার্তা (M)-এর সাথে যুক্ত করা হয়, এবং এই সংমিশ্রিত মানটি নির্বাচিত হ্যাশ ফাংশন (H) ব্যবহার করে হ্যাশ করা হয়। এটি একটি অন্তর্বর্তী হ্যাশ ফলাফল তৈরি করে, যা H(ipad XOR K || M) হিসেবে চিহ্নিত হয়।
5. আউটার হ্যাশ: আউটার প্যাডিং (opad XOR K) পূর্ববর্তী ধাপের অন্তর্বর্তী হ্যাশ ফলাফল (H(ipad XOR K || M)) এর সাথে যুক্ত করা হয়, এবং এই সংমিশ্রিত মানটি আবার একই হ্যাশ ফাংশন (H) ব্যবহার করে হ্যাশ করা হয়। এই চূড়ান্ত হ্যাশ অপারেশন HMAC প্রদান করে, যা H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)) হিসেবে প্রতিনিধিত্ব করা হয়।
HMAC আউটপুট: দ্বিতীয় হ্যাশ অপারেশনের আউটপুট হল HMAC, যা একটি নির্দিষ্ট আকারের মান যা বার্তায় সংযুক্ত করা যেতে পারে MAC তৈরি করতে।"

1.ইনপুট পরামিতি: HMAC দুটি ইনপুট নেয়: একটি গোপন কী (K) এবং বার্তা বা ডেটা (M) যা প্রমাণীকরণ করা প্রয়োজন। উপরন্তু, এটির জন্য একটি ক্রিপ্টোগ্রাফিক হ্যাশ ফাংশন (H), যেমন SHA-256 বা SHA-3 প্রয়োজন।
2.কী প্যাডিং: যদি প্রয়োজন হয়, গোপন কী (K) প্যাড করা হয় বা হ্যাশ ফাংশনের ব্লক আকারের সাথে মেলে (সাধারণত SHA-2 এর জন্য 512 বিট)।
3. অভ্যন্তরীণ প্যাডিং: XOR (একচেটিয়া OR) অপারেশনগুলি প্যাডেড কী (K) তে দুটি নির্দিষ্ট মান সহ অভ্যন্তরীণ এবং বাইরের প্যাডিং ধ্রুবক (ipad এবং opad) হিসাবে পরিচিত। এই ধ্রুবকগুলি HMAC অ্যালগরিদমের জন্য নির্দিষ্ট।
হ্যাশ করার আগে কী দিয়ে XOR-এ আইপ্যাড ব্যবহার করা হয়।
প্যাড হ্যাশ করার পর কী দিয়ে XOR-এ ব্যবহৃত হয়।
4.Inner Hash: অভ্যন্তরীণ প্যাডিং (ipad XOR K) বার্তা (M) এর সাথে সংযুক্ত থাকে এবং এই সম্মিলিত মানটি নির্বাচিত হ্যাশ ফাংশন (H) ব্যবহার করে হ্যাশ করা হয়। এটি একটি মধ্যবর্তী হ্যাশ ফলাফল তৈরি করে, H(ipad XOR K || M) হিসাবে চিহ্নিত করা হয়।
5.Outer Hash: বাইরের প্যাডিং (opad XOR K) পূর্ববর্তী ধাপ (H(ipad XOR K || M)) থেকে মধ্যবর্তী হ্যাশ ফলাফলের সাথে সংযুক্ত, এবং এই সম্মিলিত মানটিকে একই হ্যাশ ফাংশন (H) ব্যবহার করে আবার হ্যাশ করা হয় ) এই চূড়ান্ত হ্যাশ অপারেশনটি HMAC প্রদান করে, H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)) হিসাবে উপস্থাপিত।
HMAC আউটপুট: দ্বিতীয় হ্যাশ অপারেশনের আউটপুট হল HMAC, এটি একটি নির্দিষ্ট আকারের মান যা একটি MAC তৈরি করতে বার্তার সাথে যুক্ত করা যেতে পারে। উপরের "Hmac সম্পর্কে ব্যাখ্যা করুন" এর উপর ভিত্তি করে


হ্যালো, কিউব আঁকতে স্কেচআপ এপিআই ব্যবহার করে আমার একটি রুবি কোড দরকার।

হ্যালো, আমাকে একটি রুবি কোড প্রয়োজন যা স্কেচআপ এপিআই ব্যবহার করে একটি ঘনক অঙ্কন করবে।

হ্যালো, স্কেচআপ এপিআই ব্যবহার করে কিউব আঁকতে আমার একটি রুবি কোড দরকার।


আপনি একজন সিনিয়র অ্যানালিস্ট হিসেবে কাজ করবেন, যিনি SQL-এ বিশেষজ্ঞ। আপনি আমাকে, একজন জুনিয়র অ্যানালিস্টকে, SQL কোয়েরি সম্পর্কে ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করবেন। আমরা একসাথে কাজ করতে যাব।  অন্যান্য বিশ্লেষকদের বোঝার জন্য আপনি এই প্রশ্নের মন্তব্য যোগ করতে পারেন? ifnull(অঞ্চল,'') অঞ্চল,ifnull(উপপ্রদেশ,'') উপ-অঞ্চল নির্বাচন করুন,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients
FROM PATIENT_INFO
GROUP BY cube(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC

আপনি একজন সিনিয়র বিশ্লেষক হিসেবে কাজ করবেন যিনি এসকিউএল বিশেষজ্ঞ। আপনি আমাকে সাহায্য করবেন, একজন জুনিয়র বিশ্লেষক sql প্রশ্নগুলি একসাথে ব্যবহার করতে ভালভাবে বোঝেন। অন্যান্য বিশ্লেষকদের বোঝার জন্য আপনি এই প্রশ্নের মন্তব্য যোগ করতে পারেন? ifnull(অঞ্চল,'') অঞ্চল,ifnull(উপপ্রদেশ,'') উপ-অঞ্চল নির্বাচন করুন,
গড় (COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,গণনা(DISTINCT রোগী) ct_রোগী
PATIENT_INFO থেকে
কিউব দ্বারা গ্রুপ (1,2) অর্ডার avg_ct_sl DESC দ্বারা

আপনি একজন সিনিয়র বিশ্লেষক হিসাবে কাজ করবেন যিনি এসকিউএল বিশেষজ্ঞ। আপনি আমাকে সাহায্য করবেন, একজন জুনিয়র বিশ্লেষক এসকিউএল প্রশ্নগুলি একসাথে ভালভাবে ব্যবহার করতে পারেন। আপনি কি এই প্রশ্নে মন্তব্য যোগ করতে পারেন যাতে অন্যান্য বিশ্লেষকদের বুঝতে সহজ হয়? আইএফনাল (অঞ্চল,'') অঞ্চল, আইএফনাল (উপ-অঞ্চল,'') উপ-অঞ্চল নির্বাচন করুন,
গড় (COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl, গণনা (স্বতন্ত্র রোগী) ct_patients
PATIENT_INFO থেকে
avg_ct_sl ডিইএসসি দ্বারা কিউব দ্বারা গ্রুপ (1,2) অর্ডার


EU সাইবার রেজিলিয়েন্স অ্যাক্ট (CSA) এবং প্রোডাক্ট লাইবিলিটি ডাইরেক্টিভ (PLD) এর সম্ভাব্য পার্শ্ব-প্রতিক্রিয়া বা জটিলতাগুলি তালিকাভুক্ত করুন কারণ সেগুলি সফ্টওয়্যারের পৃথক বিকাশকারীদের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে

EU Cyber Resilience Act (CSA) এবং Product Liability Directive (PLD) এর সম্ভাব্য পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া বা জটিলতাগুলি তালিকা করুন যেমন সেগুলি সফটওয়্যার এর পৃথক ডেভেলপারদের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে


এমআইটি কম্পিউটার বিজ্ঞানী হিসাবে কাজ করুন।  সাধারণ ব্যবহার এবং অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য উইন্ডোজ পিসি পরিচালনা এবং কনফিগার করার জন্য কিছু সেরা অনুশীলন কী।  এক ব্যবহারকারী দ্বারা একাধিক ব্যবহারকারী অ্যাকাউন্ট বিবেচনা করুন।  সাইবার সিকিউরিটি বিবেচনা করুন।  গিটহাব রেপোর জন্য একটি বিকাশের পরিবেশ বিবেচনা করুন।

একজন MIT কম্পিউটার বিজ্ঞানী হিসেবে কাজ করুন। সাধারণ ব্যবহার এবং অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্টের জন্য একটি Windows PC ব্যবস্থাপনা এবং কনফিগার করার জন্য কিছু শ্রেষ্ঠ অনুশীলন কী কী? একটি ব্যবহারকারীর মাধ্যমে একাধিক ব্যবহারকারী অ্যাকাউন্টের বিষয়টি বিবেচনা করুন। সাইবারসিকিউরিটি বিষয়টি বিবেচনা করুন। Github রিপোজিটোর জন্য একটি ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ বিবেচনা করুন।

একজন MIT কম্পিউটার বিজ্ঞানী হিসেবে কাজ করুন। সাধারণ ব্যবহার এবং অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য একটি উইন্ডোজ পিসি পরিচালনা এবং কনফিগার করার জন্য কিছু সর্বোত্তম অনুশীলন কী কী? এক ব্যবহারকারীর জন্য একাধিক ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্ট বিবেচনা করুন। সাইবার নিরাপত্তা বিবেচনা করুন। গিথুব রেপোর জন্য একটি উন্নয়ন পরিবেশ বিবেচনা করুন।


vb.net-এ, একটি ফাংশন তৈরি করুন যা কম্পিউটারে চলমান প্রতিটি প্রোগ্রামের সিপিইউ ব্যবহার এবং র‌্যাম ব্যবহার ফিরিয়ে দেয়। এটি Pgr-এর একটি তালিকা হিসাবে ফিরে আসা উচিত, Pgr একটি আইটেম যার নাম, রাম ব্যবহার এবং একটি প্রোগ্রামের সিপিইউ ব্যবহার রয়েছে।

vb.net-এ, একটি ফাংশন তৈরি করুন যা কম্পিউটারে চলমান প্রতিটি প্রোগ্রামের সিপিইউ এবং র‍্যাম ব্যবহার  এর পরিমাণ জানায়।এটি Pgr-এর একটি তালিকা হিসাবে আসা উচিত, Pgr একটি আইটেম এর নাম, যার র‍্যাম ব্যবহার এবং একটি প্রোগ্রামের সিপিইউ ব্যবহার রয়েছে।

b.net-এ, একটি ফাংশন তৈরি করুন যা কম্পিউটারে চলমান প্রতিটি প্রোগ্রামের cpu ব্যবহার এবং ram ব্যবহার ফেরত দেয়। এটি একটি Pgr এর তালিকা হিসেবে ফেরত দেওয়া উচিত, যেখানে Pgr একটি আইটেম যা একটি প্রোগ্রামের নাম, ram ব্যবহার এবং cpu ব্যবহার ধারণ করে।


GDDR6 এবং GDDR7 এর প্রযুক্তিগত বিবরণ, কোন গুণগত তথ্য নেই, শুধুমাত্র সুনির্দিষ্ট বিবরণ। উভয় প্রযুক্তির সাথে 2500MHz এর জন্য মেমরি ব্যান্ডউইথ উদাহরণ গণনা অন্তর্ভুক্ত করুন।

GDDR6 এবং GDDR7 এর প্রযুক্তিগত বিস্তারিত, কোন গুণগত তথ্য নেই, শুধুমাত্র সঠিক বিস্তারিত। উভয় প্রযুক্তির জন্য 2500MHz এর মেমরি ব্যান্ডউইথ উদাহরণ গণনা অন্তর্ভুক্ত করুন।


লিনাক্স কমান্ড লাইনে আমি দুটি GPX ফাইল কিভাবে একত্রিত করতে পারি?

আমি কিভাবে লিনাক্স কমান্ড লাইনে দুটি জিপিএক্স ফাইল সংযুক্ত করতে পারি?


ব্যবহারকারী
একটি C# ফাংশন তৈরি করুন যা OpenXML SDK ব্যবহার করে দুটি ওয়ার্ড ডকুমেন্টকে একটি ডকুমেন্টে একত্রিত করবে। প্রথম ডকুমেন্ট থেকে প্রথম ২ পৃষ্ঠা, হেডার, ফুটার এবং ডিজাইন যেমন ফন্ট এবং স্টাইল নেওয়া হবে, এবং দ্বিতীয় ডকুমেন্ট থেকে শুধুমাত্র পৃষ্ঠার বিষয়বস্তু এবং গ্লসারি নেওয়া হবে। দুটি ফাইলেই ছবি থাকতে পারে।

ব্যবহারকারী
OpenXML SDK ব্যবহার করে ওয়ার্ড ডকুমেন্ট একত্রিত করতে C# এ একটি ফাংশন তৈরি করুন। প্রথম ডকুমেন্ট থেকে প্রথম 2 পৃষ্ঠা, হেডার, ফুটার এবং ডিজাইন যেমন ফন্ট এবং শৈলী নিতে হবে এবং দ্বিতীয় ফাইল থেকে শুধুমাত্র পৃষ্ঠার বিষয়বস্তু এবং শব্দকোষ। উভয় ফাইলে ছবি থাকতে পারে।


ধরা যাক আপনি ডেটা গুণমানের সাথে কাজ করছেন এবং আপনি একটি অ্যালগরিদম তৈরি করতে চাচ্ছেন যা ডেটাসেটের ধরন শ্রেণিবদ্ধ করতে সাহায্য করবে, মাস্টার-ডেটা এবং ট্রানজেকশনাল এর মধ্যে। আপনি কোন কৌশল এবং হিসাব-নিকাশ করবেন?

ধরা যাক আপনি ডাটা কোয়ালিটির সাথে কাজ করছেন এবং আপনি একটি অ্যালগরিদম তৈরি করার চেষ্টা করছেন যা ডেটাসেটের ধরন শ্রেণীবদ্ধ করবে, মাস্টার-ডেটা এবং ট্রানজেকশনাল এর মধ্যে। আপনি কোন কৌশল এবং গণনা করবেন?

ধরা যাক আপনি ডেটা কোয়ালিটির সাথে কাজ করছেন এবং আপনি একটি অ্যালগরিদম বিকাশ করতে চেষ্টা করছেন যা ডেটাসেট প্রকার শ্রেণীবদ্ধ করবে, মাস্টার-ডেটা এবং ট্রানজেকশনাল এর মধ্যে। আপনি কোন কৌশল এবং গণনা করবেন?


একটি ডিডাব্লুএইচ-তে কাঁচা ডেটা স্তর থেকে একটি রিপোর্টিং স্তরে ডেটা লোড করার সময় গুরুত্বপূর্ণ সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি কী কী?

একটি রিপোর্টিং স্তরে একটি dWH এ একটি কাঁচা ডেটা স্তর থেকে ডেটা লোড করার সময় গুরুত্বপূর্ণ সেরা অনুশীলনগুলি কী কী?


ডেটাব্রিকস SQL-কে ইনজেশন টুলস যেমন Fivetran-এর সাথে কীভাবে সংযুক্ত করবেন তা বর্ণনা করুন

ডেটাব্রিকস SQL কে ইনজেশন টুলস যেমন ফাইভট্রান এর সাথে কিভাবে সংযুক্ত করবেন তা বর্ণনা করুন

বর্ণনা করুন কিভাবে Databricks SQL কে ইনজেশন টুলগুলির সাথে যেমন Fivetran সংযুক্ত করা হয়


আমার একটি SQL টেবিল রয়েছে যার স্কিমা নিচে দেওয়া হলো:
```
event_id int
event_at timestamp
```

আমি জানতে চাই কতগুলো ইভেন্ট প্রতি মিনিটে ১ মাস আগ থেকে ঘটেছে। আমি ডাটাব্রিকস ডাটাবেস এবং তাদের SQL ফ্লেভার ব্যবহার করছি।

আমার কাছে নিম্নলিখিত স্কিমা সহ একটি এসকিউএল টেবিল রয়েছে:
```
event_id int
ঘটনা_এ টাইমস্ট্যাম্প
```

আমি 1 মাস আগে থেকে প্রতি মিনিটে কতগুলি ইভেন্ট আছে তা জানতে চাই৷ আমি ডেটাব্রিক্স ডাটাবেস এবং তাদের এসকিউএল ফ্লেভার ব্যবহার করছি

আমার কাছে নিম্নলিখিত স্কিমা সহ একটি এসকিউএল টেবিল রয়েছে:

event_id int
event_at টাইমস্ট্যাম্প
আমি 1 মাস আগে থেকে প্রতি মিনিটে কতগুলি ইভেন্ট আছে তা জানতে চাই। আমি ডেটাব্রিক্স ডাটাবেস এবং তাদের এসকিউএল ফ্লেভার ব্যবহার করছি।


একটি বিতর্ক পরিচালনা করুন যে, ইউরোপে আমাদের দৈনন্দিন জীবনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যবহার করা উচিত কি না, এমন পরিস্থিতিতে যেখানে নিয়মাবলী পৃথিবীর অন্যান্য অঞ্চলের তুলনায় অনেক বেশি কঠোর হবে। মডেল A-কে সমর্থনে অবস্থান নিতে হবে, এবং মডেল B-কে বিরোধিতায় অবস্থান নিতে হবে।

ইউরোপে আমাদের দৈনন্দিন জীবনে AI ব্যবহার করা দরকার কিনা তা নিয়ে একটি বিতর্ক পরিচালনা করুন, যে প্রবিধানগুলি এটিকে বিশ্বের অন্যান্য দেশের তুলনায় অনেক বেশি সীমাবদ্ধ করে তুলবে।
মডেল A এর পক্ষে অবস্থান নেওয়া উচিত, যখন মডেল B এর বিরুদ্ধে অবস্থান নেওয়া উচিত।

ইউরোপে আমাদের দৈনন্দিন জীবনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যবহার করা প্রয়োজন কিনা তা নিয়ে একটি বিতর্ক পরিচালনা করুন, সেইসব নিয়মাবলীকে বিবেচনায় নিয়ে যা বাকি বিশ্বের তুলনায় এটিকে অনেক বেশি কঠোর করে তুলবে।
মডেল A সমর্থনে অবস্থান নেবে, যেখানে মডেল B বিপক্ষে অবস্থান নেবে।


আপনি বিতর্ক এবং প্ররোচনামূলক যুক্তির একজন মাস্টার। আপনার বিষয় হলো: যুক্তরাষ্ট্রের রিপাবলিকান পার্টির গর্ভপাত এবং সামাজিক নিরাপত্তা নেট (যেমন খাদ্য সহায়তা, শিশুদের জন্য ট্যাক্স ক্রেডিট, মুক্ত বিদ্যালয়ের খাবার এবং শিশুদের উন্নতির জন্য সরকারি সহায়তা) সম্পর্কিত অবস্থানের মধ্যে দ্বৈত মনোভাব এবং এই দ্বৈত মনোভাবগুলো ব্যাখ্যা করুন।

আপনি বিতর্ক এবং প্ররোচিত যুক্তির উপর একজন মাস্টার. আপনার বিষয় হল নিম্নোক্ত: গর্ভপাতের বিষয়ে ইউএস রিপাবলিকান পার্টির অবস্থান এবং ফুড স্ট্যাম্প, শিশু যত্ন ট্যাক্স ক্রেডিট, বিনামূল্যে স্কুলের মধ্যাহ্নভোজ এবং শৈশবকালীন অবস্থার জন্য সরকারী সহায়তার মতো সামাজিক নিরাপত্তা ব্যবস্থার মধ্যে কপটতা সবার দৃষ্টিগোচর করা করুন এবং ব্যাখ্যা করুন।

আপনি বিতর্ক এবং প্ররোচনামূলক যুক্তির একজন মাস্টার। আপনার বিষয় হল নিম্নলিখিত: ইউএস রিপাবলিকান পার্টির এবরশন এবং সামাজিক নিরাপত্তা জাল যেমন ফুড স্ট্যাম্প, শিশু যত্ন কর, স্কুল লাঞ্চ ফ্রি এবং সরকারী সহায়তার জন্য শিশুসুলভ ফলাফলের মধ্যে দ্বৈতনীতি হাইলাইট করুন এবং ব্যাখ্যা করুন।


একটি সাইনাপস নোটবুকে কোড তৈরি করুন যা একটি সংযুক্ত ফাইল সিস্টেম থেকে একটি ফোল্ডার মুছে ফেলে

একটি সিন্যাপস নোটবুকে কোড তৈরি করুন যা একটি সংযুক্ত ফাইল সিস্টেম থেকে একটি ফোল্ডার মুছে দেয়


ভূমিকা:
উদ্দেশ্য:
যদি কোনো ডিভাইস Windows 11 কম্পিউটারে সঠিকভাবে কাজ না করে, তবে আপনি অথবা একজন সিস্টেম অ্যাডমিনিস্ট্রেটর ম্যানুয়ালি তার ড্রাইভার আপডেট করতে হতে পারে। যদিও উইন্ডোজ আপডেট সাধারণত এটি পরিচালনা করে, তবে কিছু পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে স্বয়ংক্রিয় আপডেট বিকল্পটি নিষ্ক্রিয় থাকে। এই গাইডটি ডিভাইস ম্যানেজার অ্যাপ ব্যবহার করে ডিভাইস ড্রাইভার আপডেট করার জন্য ৮-ধাপের প্রক্রিয়া বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করে।

Windows 11-এ ডিভাইস ড্রাইভার কীভাবে হালনাগাদ করতে হয় তা নিয়ে আমি নির্দেশনা লিখছি। আমার ভূমিকাটি কেমন হয়েছে এবং এটির উন্নতি করা নিয়ে তোমার কোনো পরামর্শ আছে?: ভূমিকা:
উদ্দেশ্য:
Windows 11-বিশিষ্ট কোনো কম্পিউটারে কোনো ডিভাইস ঠিকভাবে কাজ না করলে আপনাকে বা কোনো সিস্টেমস অ্যাডমিনিস্ট্রেটরকে নিজের হাতে সেটির ড্রাইভার হালনাগাদ করতে হতে পারে। Windows Update সাধারণত এই কাজ করে থাকলেও কোনো কোনো পরিস্থিতিতে স্বয়ংক্রিয় হালনাগাদের অপশন বন্ধ করা থাকে। এই নির্দেশিকায় Device Manager অ্যাপ দিয়ে ডিভাইস ড্রাইভার হালনাগাদ করার ৮ ধাপের একটি প্রক্রিয়া বর্ণনা করা হয়েছে।

আমি উইন্ডোজ 11-এ ডিভাইস ড্রাইভার আপডেট করার জন্য নির্দেশাবলী লিখছি। আমার ভূমিকা কেমন, এবং এটি উন্নত করার জন্য আপনার কোন সুপারিশ আছে?: ভূমিকা:
উদ্দেশ্য:
যদি কোনো ডিভাইস Windows 11 কম্পিউটারে সঠিকভাবে কাজ করা বন্ধ করে দেয়, তাহলে আপনি বা একজন সিস্টেম অ্যাডমিনিস্ট্রেটর
ম্যানুয়ালি এর ড্রাইভার আপডেট করতে হতে পারে। উইন্ডোজ আপডেট সাধারণত এটি পরিচালনা করে, সেখানে আছে
এমন পরিস্থিতিতে যেখানে স্বয়ংক্রিয় আপডেট বিকল্প নিষ্ক্রিয় করা হয়। এই নির্দেশিকাটি একটি 8-পদক্ষেপ প্রক্রিয়ার বিবরণ দেয়
ডিভাইস ম্যানেজার অ্যাপ ব্যবহার করে ডিভাইস ড্রাইভার আপডেট করতে।


100 টি ন্যায্য ছয়-পার্শ্বযুক্ত পাশার যোগফলের জন্য 95% আস্থা ব্যবধান কী?

100টি ন্যায্য ছয়-পার্শ্বযুক্ত ডাইসের যোগফলের জন্য 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান কত?

100টি সৎ ছয়-পৃষ্ঠীয় পিপড়ির যোগফলের জন্য 95% বিশ্বস্ততা সীমা কী?


এটা পরিষ্কার?

```python
import re
import random

# রোল ফলাফল এনাম
class Fail():
    def __repr__(self):
        return "FAIL"
FAIL = Fail()

class Partial():
    def __repr__(self):
        return "PARTIAL"
PARTIAL = Partial()

class Success():
    def __repr__(self):
        return "SUCCESS"
SUCCESS = Success()

class Critical():
    def __repr__(self):
        return "CRITICAL"
CRITICAL = Critical()

def roll(n):
    """nD6 রোল করুন এবং রোলগুলোর একটি তালিকা ফেরত দিন"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """রোলগুলোর উপর ভিত্তি করে ফলাফল নির্ধারণ করুন"""
    if rolls.count(6) >= 3:
        return CRITICAL
    if 6 in rolls:
        return SUCCESS
    if rolls.count(5) >= 3:
        return SUCCESS
    if 5  in rolls:
        return PARTIAL
    if 4 in rolls:
        return PARTIAL
    return FAIL

def make_roll(skill = 0, stat = 0, difficulty = 0, help = False, bargain = False):
    """প্রদত্ত দক্ষতা, পরিসংখ্যান এবং সমস্যার সাথে একটি রোল তৈরি করুন"""
    n = skill + stat + difficulty + (1 if help else 0) + (1 if bargain else 0)
    if n < 1:
        return [min(roll(2))]
    return roll(n)

def make_roll(roll):
    """প্রদত্ত দক্ষতা, পরিসংখ্যান এবং সমস্যার সাথে একটি রোল তৈরি করুন"""
    make_roll(roll.skill, roll.stat, roll.difficulty, roll.help, roll.bargain)

rolls = make_roll(2, 2, -2, True, False)
result = determine_result(rolls)
print(rolls)
print(result)

# 3D6 10000 বার রোল করুন এবং প্রতিটি ফলাফলের সংখ্যা মুদ্রণ করুন
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# প্রতিটি ফলাফলের সম্ভাবনা অনুমান করুন
print("FAIL: ", rolls.count(FAIL) / len(rolls))
print("PARTIAL: ", rolls.count(PARTIAL) / len(rolls))
print("SUCCESS: ", rolls.count(SUCCESS) / len(rolls))
print("CRITICAL: ", rolls.count(CRITICAL) / len(rolls))

এটা পরিষ্কার?

import re
import random

# রোল ফলাফল enum
class Fail():
    def __repr__(self):
        return "ব্যর্থ"
FAIL = Fail()

class Partial():
    def __repr__(self):
        return "আংশিক"
PARTIAL = Partial()

class Success():
    def __repr__(self):
        return "সাফল্য"
SUCCESS = Success()

class Critical():
    def __repr__(self):
        return "সাংঘাতিক"
CRITICAL = Critical()

def roll(n):
    """nD6 রোল করুন এবং রোলের তালিকা ফিরিয়ে দিন"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """রোলের ভিত্তিতে ফলাফল নির্ধারণ করুন"""
    if rolls.count(6) >= 3:
        return CRITICAL
    if 6 in rolls:
        return SUCCESS
    if rolls.count(5) >= 3:
        return SUCCESS
    if 5 in rolls:
        return PARTIAL
    if 4 in rolls:
        return PARTIAL
    return FAIL

def make_roll(skill = 0, stat = 0, difficulty = 0, help = False, bargain = False):
    """দেয়া স্কিল, স্ট্যাট এবং ডিফিকাল্টির সাথে রোল করুন"""
    n = skill + stat + difficulty + (1 if help else 0) + (1 if bargain else 0)
    if n < 1:
        return [min(roll(2))]
    return roll(n)

def make_roll(roll):
    """স্কিল, স্ট্যাট এবং ডিফিকাল্টির সাথে রোল করুন"""
    make_roll(roll.skill, roll.stat, roll.difficulty, roll.help, roll.bargain)

# রোল করা হচ্ছে
rolls = make_roll(2, 2, -2, True, False)
result = determine_result(rolls)
print(rolls)
print(result)

# ৩ডি৬ রোল ১০,০০০ বার করুন এবং প্রতিটি ফলাফল গণনা করুন
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# প্রতিটি ফলাফলের সম্ভাবনা অনুমান করুন
print("ব্যর্থ: ", rolls.count(FAIL) / len(rolls))
print("আংশিক: ", rolls.count(PARTIAL) / len(rolls))
print("সাফল্য: ", rolls.count(SUCCESS) / len(rolls))
print("সাংঘাতিক: ", rolls.count(CRITICAL) / len(rolls))

# রোল ফলাফল enum
class Fail:
    def __repr__(self):
        return "ফেল"
FAIL = Fail()

class Partial:
    def __repr__(self):
        return "আংশিক"
PARTIAL = Partial()

class Success:
    def __repr__(self):
        return "সাফল্য"
SUCCESS = Success()

class Critical:
    def __repr__(self):
        return "ক্রিটিকাল"
CRITICAL = Critical()

def roll(n):
    """nD6 রোল করুন এবং রোলের একটি তালিকা ফেরত দিন"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """রোলের উপর ভিত্তি করে ফলাফল নির্ধারণ করুন"""
    if rolls.count(6) >= 3:
        return CRITICAL
    if 6 in rolls:
        return SUCCESS
    if rolls.count(5) >= 3:
        return SUCCESS
    if 5 in rolls:
        return PARTIAL
    if 4 in rolls:
        return PARTIAL
    return FAIL

def make_roll(skill=0, stat=0, difficulty=0, help=False, bargain=False):
    """প্রদত্ত দক্ষতা, পরিসংখ্যান এবং অসুবিধা দিয়ে একটি রোল তৈরি করুন"""
    n = skill + stat + difficulty + (1 if help else 0) + (1 if bargain else 0)
    if n < 1:
        return [min(roll(2))]
    return roll(n)

def make_roll_from_object(roll):
    """প্রদত্ত দক্ষতা, পরিসংখ্যান এবং অসুবিধা দিয়ে একটি রোল তৈরি করুন"""
    return make_roll(roll.skill, roll.stat, roll.difficulty, roll.help, roll.bargain)

# উদাহরণ রোল
rolls = make_roll(2, 2, -2, True, False)
result = determine_result(rolls)
print(rolls)
print(result)

# 3D6 10000 বার রোল করুন এবং প্রতিটি ফলাফলের নম্বর প্রিন্ট করুন
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# প্রতিটি ফলাফলের সম্ভাব্যতা অনুমান করুন
print("ফেল:", rolls.count(FAIL) / len(rolls))
print("আংশিক: ", rolls.count(PARTIAL) / len(rolls))
print("সাফল্য: ", rolls.count(SUCCESS) / len(rolls))
print("গুরুত্বপূর্ণ: ", rolls.count(CRITICAL) / len(rolls)


ধরা যাক আপনি একটি অ্যাড নেটওয়ার্ক প্ল্যাটফর্মের আর্কিটেক্ট, যার কাজ একটি সিস্টেম তৈরি করা যা ল্যান্ডিং পেজ (আর্থিক প্রস্তাবনা, যেমন ডেবিট কার্ড বিক্রি করা এবং এর মাধ্যমে কমিশন লাভ) অপটিমাইজ করতে সাহায্য করবে। আপনার কাছে একটি ট্রাফিক ফ্লো (TF), কনভার্শন (CV), পে পার ক্লিক রেটস (CZ) বা পে পার অফারস (PA) রয়েছে। একটি সিস্টেমের জন্য আউটলাইন এবং কনসেপ্ট কোড দিন যা রাজস্ব সর্বাধিক করার জন্য কাজ করবে। AB টেস্টিং থেকে সবচেয়ে দ্রুত এবং সঠিক ফলাফল পাওয়ার জন্য থমসন স্যাম্পলিং পদ্ধতি (বা অনুরূপ কোন অপটিমাল পদ্ধতি) প্রয়োগ করুন।

ধরুন আপনি একটি বিজ্ঞাপন নেটওয়ার্ক প্ল্যাটফর্মের আর্কিটেক্ট, যার একটি কাজ হল ল্যান্ডিং পেজের (আর্থিক অফার, যেমন ডেবিট কার্ড বিক্রি করা এবং এর মাধ্যমে কমিশন পাওয়া) অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি সিস্টেম তৈরি করা। আপনার কাছে ট্র্যাফিক প্রবাহ (TF), কনভার্সন (CV), প্রতি ক্লিকের হার (CZ) অথবা প্রতি অফারের জন্য পে (PA) রয়েছে। এমন একটি সিস্টেমের আউটলাইন এবং ধারণা কোড দিন যা রাজস্ব সর্বাধিক করবে। AB টেস্টিং থেকে দ্রুত এবং সঠিক ফলাফল পাওয়ার জন্য থমসন স্যাম্পলিং পদ্ধতি (অথবা অনুরূপ অপটিমাল) প্রয়োগ করুন।

ধরা যাক আপনি একটি বিজ্ঞাপন নেটওয়ার্ক প্ল্যাটফর্মের আর্কিটেক্ট যাদের কাজ একটি সিস্টেম তৈরি করা যা ল্যান্ডিং পেজ (আর্থিক অফার, যেমন ডেবিট কার্ড বিক্রি করা এবং এর থেকে কমিশন অর্জন করা) এর অপ্টিমাইজেশনের জন্য। আপনার কাছে একটি ট্রাফিক ফ্লো (TF), কনভার্সন (CV), প্রতি ক্লিকের হার (CZ) বা প্রতি অফারের হার (PA) রয়েছে। এমন একটি সিস্টেমের জন্য আউটলাইন এবং একটি ধারণা কোড দিন যা আয় সর্বাধিক করে। AB টেস্টিং থেকে দ্রুত এবং সঠিক ফলাফল পাওয়ার জন্য থমসন স্যাম্পলিং পদ্ধতি (অথবা অনুরূপ অপটিমাল) প্রয়োগ করুন।


একটি ব্যক্তিগত আর্থিক পরামর্শক হিসেবে কাজ করুন এবং মোবাইল অ্যাপটি সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য প্রদান করুন। ব্যাখ্যা করুন কিভাবে এই অ্যাপটি ব্যবহারকারীদের সঠিক কেনাকাটার সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে এবং তাদের আর্থিক লক্ষ্য অর্জনে সহায়তা করে। প্রথম ধাপে উল্লিখিত মূল বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন এবং প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের বিস্তারিত ব্যাখ্যা দিন। প্রতিটি বৈশিষ্ট্য বোঝাতে উদাহরণ এবং পরিস্থিতি প্রদান করুন যে কীভাবে অ্যাপটি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে কাজ করে। অফলাইন এক্সেসিবিলিটির সুবিধাগুলি আলোচনা করুন এবং কীভাবে অ্যাপটি প্রশ্ন এবং অ্যালগরিদমের একটি লোকালি অ্যাক্সেসযোগ্য ডাটাবেস সংরক্ষণ করে তা ব্যাখ্যা করুন। ব্যক্তিগতকৃত প্রশ্নাবলীর গুরুত্ব এবং কীভাবে এটি ব্যবহারকারীর প্রোফাইল এবং আর্থিক লক্ষ্য অনুসারে একটি সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাঠামো তৈরি করে তা ব্যাখ্যা করুন। বাস্তব-সময়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়া এবং অ্যাপটি কীভাবে প্রাসঙ্গিক প্রশ্ন করে তা তুলে ধরুন। অভিযোজিত অ্যালগরিদমগুলি এবং কীভাবে সেগুলি ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ করে আরও বেশি ব্যক্তিগতকৃত পরামর্শ প্রদান করে তা গুরুত্বসহকারে আলোচনা করুন। লক্ষ্য নির্ধারণ এবং ট্র্যাকিং বৈশিষ্ট্যটি ব্যাখ্যা করুন এবং কীভাবে এটি ব্যবহারকারীদের তাদের আর্থিক উদ্দেশ্য অর্জনের জন্য অগ্রগতি ট্র্যাক করতে সাহায্য করে। কেনাকাটা পরিকল্পনা বৈশিষ্ট্যটি ব্যাখ্যা করুন এবং কীভাবে এটি অর্থ সঞ্চয় বা বিনিয়োগের বিকল্পগুলি প্রস্তাব করে। একটি দায়িত্বশীল ব্যয়ের অভ্যাস উত্সাহিত করার জন্য অ্যাপটিতে একটি দায়বদ্ধতার বৈশিষ্ট্য তৈরি করুন। শিক্ষা এবং অন্তর্দৃষ্টি সেকশনটি ব্যাখ্যা করুন এবং কীভাবে এটি ব্যক্তিগত আর্থিক শিক্ষার উপর নিবন্ধ, ভিডিও এবং পডকাস্টের একটি কিউরেটেড ফিড সরবরাহ করে। পুরস্কারের সিস্টেম নিয়ে আলোচনা করুন এবং কীভাবে ব্যবহারকারীরা সফল কেনাকাটা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য পয়েন্ট বা ব্যাজ উপার্জন করে। শেষ করার জন্য, অ্যাপটির অফলাইন সময়ে ব্যবহারকারীদের ব্যক্তিগতকৃত পরামর্শ প্রদান করার ক্ষমতা এবং কীভাবে এটি ব্যবহারকারীদের কেনাকাটার মুহূর্তে সঠিক আর্থিক সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে তা গুরুত্ব দিয়ে তুলে ধরুন। অ্যাপটির নাম "2buyor"।

একজন ব্যক্তিগত অর্থনীতি বিশেষজ্ঞ হিসেবে কাজ করুন এবং মোবাইল অ্যাপ সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য দিন। ব্যাখ্যা করুন কীভাবে অ্যাপটি ব্যবহারকারীদের সচেতন ক্রয় সিদ্ধান্ত নিতে এবং তাদের আর্থিক লক্ষ্য অর্জন করতে সহায়ক হয়। স্টেপ 1-এ উল্লেখিত প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন এবং প্রতিটির উপর বিস্তারিত ব্যাখ্যা দিন। বিভিন্ন পরিস্থিতিতে কীভাবে অ্যাপটি কাজ করে তা বোঝানোর জন্য উদাহরণ এবং পরিস্থিতি দিন। অফলাইন অ্যাক্সেসযোগ্যতার সুবিধাগুলি আলোচনা করুন এবং কীভাবে অ্যাপটি প্রশ্ন এবং অ্যালগরিদমের একটি স্থানীয়ভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটাবেস সংরক্ষণ করে। পার্সোনালাইজড প্রশ্নাবলীর গুরুত্ব ব্যাখ্যা করুন এবং কীভাবে এটি ব্যবহারকারীর প্রোফাইল এবং আর্থিক লক্ষ্য অনুযায়ী একটি সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাঠামো তৈরি করে। রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া এবং অ্যাপটি যে প্রাসঙ্গিক প্রশ্নগুলি করে তা হাইলাইট করুন। অ্যাডাপটিভ অ্যালগরিদমগুলি এবং কীভাবে তারা ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ করে আরও ব্যক্তিগতকৃত গাইডেন্স প্রদান করে তা জোর দিন। লক্ষ্য সেটিং এবং ট্র্যাকিং বৈশিষ্ট্যটি আলোচনা করুন এবং কীভাবে এটি ব্যবহারকারীদের তাদের আর্থিক লক্ষ্য অর্জনের পথে অগ্রগতি ট্র্যাক করতে সহায়ক হয়। ক্রয় পরিকল্পনা বৈশিষ্ট্যটি ব্যাখ্যা করুন এবং কীভাবে এটি অর্থ সঞ্চয় বা বিনিয়োগের জন্য বিকল্পগুলি প্রস্তাব করে। একটি অ্যাকাউন্টেবিলিটি বৈশিষ্ট্য তৈরি করুন এবং কীভাবে এটি দায়িত্বশীল খরচের অভ্যাসকে উৎসাহিত করে তা ব্যাখ্যা করুন। শিক্ষা এবং অন্তর্দৃষ্টি বিভাগের ব্যাখ্যা করুন এবং কীভাবে এটি ব্যক্তিগত অর্থনীতি শিক্ষা সম্পর্কিত নিবন্ধ, ভিডিও এবং পডকাস্টগুলির একটি কিউরেটেড ফিড অফার করে। পুরস্কারের সিস্টেম আলোচনা করুন এবং কীভাবে ব্যবহারকারীরা সফল ক্রয় সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য পয়েন্ট বা ব্যাজ অর্জন করে। শেষ করুন অ্যাপটির অফলাইন ভিত্তিতে পার্সোনালাইজড গাইডেন্স প্রদান করার ক্ষমতাকে জোর দিয়ে, যা ব্যবহারকারীদের ক্রয়ের সময়ে সচেতন আর্থিক সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। অ্যাপের নাম হল “2buyor”।

একজন ব্যক্তিগত অর্থ বিশেষজ্ঞ হিসাবে কাজ করুন এবং মোবাইল অ্যাপ সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য প্রদান করুন। ব্যাখ্যা করুন কিভাবে অ্যাপটি ব্যবহারকারীদের সচেতন ক্রয়ের সিদ্ধান্ত নিতে এবং তাদের আর্থিক লক্ষ্য অর্জনে সহায়তা করে। ধাপ 1-এ উল্লিখিত মূল বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন এবং প্রতিটিতে বিশদ বিবরণ দিন। বিভিন্ন পরিস্থিতিতে অ্যাপটি কীভাবে কাজ করে তা বোঝাতে উদাহরণ এবং পরিস্থিতি প্রদান করুন। অফলাইন অ্যাক্সেসিবিলিটির সুবিধা নিয়ে আলোচনা করুন এবং কীভাবে অ্যাপটি প্রশ্ন এবং অ্যালগরিদমের স্থানীয়ভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য ডাটাবেস সঞ্চয় করে। ব্যক্তিগতকৃত প্রশ্নাবলীর গুরুত্ব ব্যাখ্যা করুন এবং কীভাবে এটি ব্যবহারকারীর প্রোফাইল এবং আর্থিক লক্ষ্যগুলির উপর ভিত্তি করে একটি সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাঠামো তৈরি করে। রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়া এবং অ্যাপটি জিজ্ঞাসা করা প্রাসঙ্গিক প্রশ্নগুলি হাইলাইট করুন। অভিযোজিত অ্যালগরিদমগুলির উপর জোর দিন এবং কীভাবে তারা ক্রমবর্ধমান ব্যক্তিগতকৃত নির্দেশিকা প্রদানের জন্য ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ করে। লক্ষ্য নির্ধারণ এবং ট্র্যাকিং বৈশিষ্ট্য আলোচনা করুন এবং কীভাবে এটি ব্যবহারকারীদের আর্থিক আকাঙ্খার দিকে তাদের অগ্রগতি ট্র্যাক করতে সহায়তা করে। ক্রয় পরিকল্পনা বৈশিষ্ট্য ব্যাখ্যা করুন এবং এটি কীভাবে অর্থ সঞ্চয় বা বিনিয়োগের বিকল্প বিকল্পগুলির পরামর্শ দেয়। একটি দায়বদ্ধতা বৈশিষ্ট্য তৈরি করুন এবং এটি কীভাবে দায়িত্বশীল ব্যয়ের অভ্যাসকে উত্সাহিত করে। শিক্ষা এবং অন্তর্দৃষ্টি বিভাগটি ব্যাখ্যা করুন এবং কীভাবে এটি ব্যক্তিগত অর্থ শিক্ষার উপর নিবন্ধ, ভিডিও এবং পডকাস্টের একটি কিউরেটেড ফিড অফার করে। পুরষ্কার ব্যবস্থা নিয়ে আলোচনা করুন এবং সফল ক্রয়ের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ব্যবহারকারীরা কীভাবে পয়েন্ট বা ব্যাজ অর্জন করে। অফলাইনে ব্যক্তিগতকৃত নির্দেশিকা প্রদানের অ্যাপের ক্ষমতার উপর জোর দিয়ে উপসংহারে, ব্যবহারকারীদের ক্রয়ের সময়ে অবহিত আর্থিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা প্রদান করে। অ্যাপসটির নাম "2buyor"।


চলতি বছরের মধ্যে, স্যু শেলস, ইনকর্পোরেটেডের মোট দায় $২৫,০০০ কমেছে এবং শেয়ারহোল্ডারদের ইকুইটি $৫,০০০ বেড়েছে। একই সময়ে, স্যুর মোট সম্পদ কত পরিমাণ এবং কী দিক থেকে পরিবর্তিত হয়েছে?

বহু নির্বাচনী
- $২০,০০০ কমেছে।
- $৩০,০০০ বেড়েছে।
- $২০,০০০ বেড়েছে।
- $৩০,০০০ কমেছে।

চলতি বছরে, Sue Shells, Incorporated-এর মোট দায় $25,000 কমেছে এবং শেয়ারহোল্ডারদের ইকুইটি $5,000 বেড়েছে। একই সময়ে, Sue-এর মোট সম্পদ কত পরিমাণে এবং কোন দিকে পরিবর্তিত হয়েছে?

বহুবিকল্পিত উত্তর: $20,000 কমেছে। $30,000 বেড়েছে। $20,000 বেড়েছে। $30,000 কমেছে।

চলতি বছরে, Sue Shells, Incorporated এর মোট দায় $25,000 কমেছে এবং স্টকহোল্ডারদের ইকুইটি $5,000 বেড়েছে। একই সময়ের মধ্যে Sue-এর মোট সম্পদ কত পরিমাণে এবং কোন দিকে পরিবর্তিত হয়েছে?

মাল্টিপল চয়েস
$20,000 হ্রাস
$30,000 বৃদ্ধি।
$20,000 বৃদ্ধি।
$30,000 হ্রাস


একটি উদ্ভিদ নার্সারি জন্য হিসাবরক্ষক, একটি নবগঠিত কর্পোরেশন. উদ্ভিদ নার্সারি তাদের ব্যবসার জন্য নিম্নলিখিত লেনদেন ছিল:
     চারজন শেয়ারহোল্ডার উদ্ভিদ নার্সারির সাধারণ স্টকের বিনিময়ে $60,000 ($15,000 প্রতিটি) অবদান রেখেছেন।
     উদ্ভিদ নার্সারি $10,000 এর জন্য জায় ক্রয় করে। উদ্ভিদ নার্সারি চালানের জন্য নগদ অর্থ প্রদান করেছে।

উদ্ভিদ নার্সারি এর হিসাব সমীকরণের উপর প্রভাব কি?

একটি প্ল্যান্ট নার্সারির জন্য বুককিপার, একটি নবগঠিত কর্পোরেশন। প্ল্যান্ট নার্সারির ব্যবসার জন্য নিম্নলিখিত লেনদেন হয়েছিল:
চারজন শেয়ারহোল্ডার $60,000 ($15,000 করে) প্রদান করেছে প্ল্যান্ট নার্সারির সাধারণ স্টকের বিনিময়ে।
প্ল্যান্ট নার্সারি $10,000 মূল্যের ইনভেন্টরি কিনেছে। প্ল্যান্ট নার্সারি নগদে ইনভয়েসের মূল্য প্রদান করেছে।

প্ল্যান্ট নার্সারির হিসাব সমীকরণে এর প্রভাব কী?


আপনি একটি ডিসকর্ড গিল্ডে মডারেটর

আপনি যে ডিসকর্ড গিল্ডটি মডারেট করছেন, তার বিষয় হল TheCrew
আপনাকে সেই ভাষায় উত্তর দিতে হবে যা ভাষায় আপনি উত্তর দিচ্ছেন
আপনি কেবলমাত্র সেই বার্তাগুলির উত্তর দেবেন যা ক্রু খুঁজছে এমন মানুষের সাথে সম্পর্কিত
আপনি যে কোনও বার্তা পাবেন তা STARTMESSAGE দিয়ে শুরু হবে এবং ENDMESSAGE দিয়ে শেষ হবে
আপনার ভূমিকা হল উত্তর দেওয়া যদি আপনি মনে করেন যে নিয়মগুলি মানা হয়নি
আপনি কেবল তখনই উত্তর দেবেন যদি নিয়মগুলি ভঙ্গ হয়! অন্যথায় আপনি বলবেন "কোনো নিয়ম ভঙ্গ হয়নি"
এখানে নিয়মগুলি রয়েছে:
1. আপনাকে ডিসকর্ডের গাইডলাইনগুলি অনুসরণ করতে হবে https://discord.com/guidelines
2.আপনাকে Ubisoft কোড অফ কন্ডাক্ট অনুসরণ করতে হবে। https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
3. কোনো ধরনের বিজ্ঞাপন অনুমোদিত নয়। নির্দিষ্ট চ্যানেলগুলির বাইরে আপনার কন্টেন্ট প্রচার করা নিষিদ্ধ।
4. সম্প্রদায়কে বিঘ্নিত করবেন না। এর মধ্যে, তবে সীমাবদ্ধ নয় - নাটক তৈরি করা, নাম নেওয়া এবং অপমান করা, স্প্যাম করা, এলোমেলোভাবে অফ-টপিক লিঙ্ক এবং ছবি পোস্ট করা, অতিরিক্ত লাইন বিভাজন, ভুল চ্যানেল ব্যবহার, ডিএম-এ এলোমেলো কল করা।
5. এমন কনটেন্ট পোস্ট করবেন না যা পর্নোগ্রাফিক চিত্র বা কোনো কিছু যা কর্মক্ষেত্রে উপযুক্ত নয়।
6. এমন কনটেন্ট পোস্ট করবেন না যা লিক বা নন-ডিসক্লোজার এগ্রিমেন্ট (NDA) এর আওতায়। এমন কাজের জন্য ব্যান হতে পারে।
7. অন্যের কাজ নিজের বলে পোস্ট করবেন না। অন্যের কাজ পোস্ট করার সময় উপযুক্ত ক্রেডিট দিতে হবে!
8. Ubisoft কর্মী বা মডারেটরদের কাছে কোনও ধরনের অনুরোধ করা বা ডিরেক্ট মেসেজ পাঠানো অনুমোদিত নয়। মডারেটরদের সাথে চ্যাট করতে /send-modmail স্ল্যাশ কমান্ডটি ব্যবহার করুন।
9. পাবলিকভাবে মডারেটরদের সিদ্ধান্তের বিপক্ষে তর্ক করবেন না, যদি আপনার কাছে নেওয়া পদক্ষেপ নিয়ে সমস্যা থাকে, তবে আপনি মড মেইল ব্যবহার করে এটি বিতর্ক করতে পারবেন। যদি অন্য কাউকে শাস্তি দেওয়া হয়, তবে আমরা এটি আপনার সাথে আলোচনা করব না।
10. মডারেটরদের তাদের কাজ করতে দিন, যদি কোনো সমস্যা হয়, মড মেইল ব্যবহার করে মডারেটর টিমের সাথে যোগাযোগ করুন। ব্যাকসিট মডারেটিংয়ের কারণে সতর্কতা জারি হতে পারে।
11. আমরা Motornation এর জগতকে গ্রহণ করতে এবং উপভোগ করতে এখানে আছি, একটি ক্রমাগত নেতিবাচক মনোভাব মডারেটিভ পদক্ষেপের ফলস্বরূপ হতে পারে। আপনি গেমটি নিয়ে সমালোচনা করতে পারেন, তবে “গেম ডেড” এর পরিবর্তে তা গঠনমূলকভাবে করুন।
12. আপনার ইউজারনেম উল্লেখযোগ্য, পড়যোগ্য এবং সার্ভার নিয়মগুলির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ হতে হবে। মডারেটররা যেকোনো সময় আপনার ইউজারনেম পরিবর্তন করার অধিকার রাখেন যদি এটি অযৌক্তিক মনে হয়।
13. মডারেটরদের তাদের অনুমানে যাদের তারা সার্ভারে অযোগ্য মনে করে, তাদের স্থায়ীভাবে শাস্তি (সতর্কতা/কিক/ব্যান) দেওয়ার অধিকার রয়েছে।

আপনি একটি বিরোধ গিল্ডের মডারেটর
- আপনি যে ডিসকর্ড গিল্ডকে নিয়ন্ত্রণ করছেন তার বিষয় হল TheCrew
- আপনি যে বার্তার উত্তর দিচ্ছেন সেই ভাষায় আপনাকে উত্তর দিতে হবে
- যারা ক্রু খুঁজছেন তাদের সাথে সম্পর্কিত বার্তাগুলি ছাড়া আপনি আর কিছুর উত্তর দেবেন না
- আপনি যে কোনো বার্তা পাবেন তা STARTMESSAGE দ্বারা শুরু হবে এবং ENDMESSAGE এর মধ্যে শেষ হবে৷
- আপনার ভূমিকা হল উত্তর দেওয়া যদি আপনি মনে করেন যে একটি নিয়ম মান্য করা হয় না
- নিয়ম মান্য না হলেই উত্তর! অন্যথায় আপনি বলবেন "কোন নিয়ম ভাঙা হয়নি"
- এখানে নিয়ম আছে:
 1.আপনাকে অবশ্যই ডিসকর্ডস নির্দেশিকা https://discord.com/guidelines মেনে চলতে হবে৷
 2. আপনাকে অবশ্যই Ubisoft কোড অফ কন্ডাক্ট মেনে চলতে হবে। https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
 3. কোন ধরনের বিজ্ঞাপন অনুমোদিত নয়। নির্দিষ্ট চ্যানেলের বাইরে আপনার সামগ্রীর কোনো প্লাগিং নেই৷
 4. সম্প্রদায়ের জন্য বিঘ্নিত হবেন না. এর মধ্যে রয়েছে, কিন্তু এর মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয় - নাটক সৃষ্টি করা, নামকরণ এবং লজ্জা, স্প্যামিং, এলোমেলোভাবে অফ-টপিক লিঙ্ক এবং ছবি পোস্ট করা, নিবিড় লাইন বিভাজন, চ্যানেলের ভুল ব্যবহার, DM-তে র্যান্ডম কল।
 5. পর্নোগ্রাফিক ছবি বা কাজের জন্য নিরাপদ নয় বলে মনে করা হয় এমন কোনো বিষয়বস্তু পোস্ট করবেন না।
 6. একটি নন-ডিসক্লোজার এগ্রিমেন্ট (এনডিএ) এর অধীনে ফাঁস বা জিনিস পোস্ট করবেন না। এই ধরনের কর্ম নিষিদ্ধ করা হবে.
 7. অন্য লোকেদের আর্টওয়ার্ক আপনার নিজের হিসাবে পোস্ট করবেন না। অন্যদের আর্টওয়ার্ক পোস্ট করার সময়, ক্রেডিট একটি উপযুক্ত পরিমাণ দিতে হবে!
 8. Ubisoft কর্মচারী বা মডারেটরদের কাছে কোনো ধরনের অযাচিত সরাসরি বার্তা বা উল্লেখ অনুমোদিত নয়। মডারেটরদের সাথে চ্যাট খুলতে সার্ভারে /send-modmail স্ল্যাশ কমান্ডটি ব্যবহার করুন।
 9. জনসমক্ষে মধ্যপন্থী পদক্ষেপের বিরুদ্ধে তর্ক করবেন না, যদি আপনার বিরুদ্ধে গৃহীত ব্যবস্থা নিয়ে আপনার কোনো সমস্যা থাকে, তাহলে আপনি মোড মেল ব্যবহার করতে পারেন। যদি অন্য কোনো ব্যক্তি শাস্তি পায়, তাহলে আমরা আপনার সাথে এটি নিয়ে আলোচনা করব না।
 10. মডারেটরদের তাদের কাজ করতে দিন, যদি কোন সমস্যা দেখা দেয়, মডারেটর দলের সাথে যোগাযোগ করতে Mod Mail ব্যবহার করুন। ব্যাকসিট সংযম একটি সতর্কতা হতে পারে.
 11. আমরা এখানে মোটরনেশনের জগতকে আলিঙ্গন করতে এবং উপভোগ করতে এসেছি, একটি ধ্রুবক নেতিবাচক মনোভাবের ফলে একটি মধ্যপন্থী পদক্ষেপ হবে। আপনি গেমটির সমালোচনা করতে স্বাধীন, কিন্তু "gEaM dEd" এর পরিবর্তে গঠনমূলকভাবে তা করুন৷
 12. আপনার ব্যবহারকারীর নাম অবশ্যই উল্লেখযোগ্য, পাঠযোগ্য এবং সার্ভারের নিয়মের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ হতে হবে। মডারেটররা আপনার ব্যবহারকারীর নাম যে কোনো সময় পরিবর্তন করার অধিকার সংরক্ষণ করে যদি এটি অনুপযুক্ত বলে মনে করা হয়।
 13. ব্যবহারকারীদের স্থায়ীভাবে শাস্তি দেওয়ার (সতর্ক/লাথি/নিষিদ্ধ) অধিকার মডারেটরদের আছে যে তারা সার্ভারের জন্য অযোগ্য বলে মনে করে।

আপনি একটি বিরোধ গিল্ডের মডারেটর
- আপনি যে ডিসকর্ড গিল্ডকে নিয়ন্ত্রণ করছেন তার বিষয় হল TheCrew
- আপনি যে বার্তার উত্তর দিচ্ছেন সেই ভাষায় আপনাকে উত্তর দিতে হবে
- যারা ক্রু খুঁজছেন তাদের সাথে সম্পর্কিত বার্তাগুলি ছাড়া আপনি আর কিছুর উত্তর দেবেন না
- আপনি যে কোনো বার্তা পাবেন তা STARTMESSAGE দ্বারা শুরু হবে এবং ENDMESSAGE এর মধ্যে শেষ হবে৷
- আপনার ভূমিকা হল উত্তর দেওয়া যদি আপনি মনে করেন যে একটি নিয়ম মান্য করা হয় না
- নিয়ম মান্য না হলেই উত্তর! অন্যথায় আপনি বলবেন "কোন নিয়ম ভাঙা হয়নি"
- এখানে নিয়ম আছে:
    1.আপনাকে অবশ্যই ডিসকর্ডস নির্দেশিকা https://discord.com/guidelines মেনে চলতে হবে৷
    2. আপনাকে অবশ্যই Ubisoft কোড অফ কন্ডাক্ট মেনে চলতে হবে। https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. কোন ধরনের বিজ্ঞাপন অনুমোদিত নয়। নির্দিষ্ট চ্যানেলের বাইরে আপনার সামগ্রীর কোনো প্লাগিং নেই৷
    4. সম্প্রদায়ের জন্য বিঘ্নিত করবেন না। এর মধ্যে রয়েছে, কিন্তু এর মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয় - নাটক সৃষ্টি করা, নামকরণ এবং লজ্জা, স্প্যামিং, এলোমেলোভাবে অফ-টপিক লিঙ্ক এবং ছবি পোস্ট করা, নিবিড় লাইন বিভাজন, চ্যানেলের ভুল ব্যবহার, DM-তে র্যান্ডম কল।
    5. পর্নোগ্রাফিক ছবি বা কাজের জন্য নিরাপদ নয় বলে বিবেচিত এমন কোনো বিষয়বস্তু পোস্ট করবেন না।
    6. একটি নন-ডিসক্লোজার এগ্রিমেন্ট (এনডিএ) এর অধীনে ফাঁস বা জিনিস পোস্ট করবেন না। এই ধরনের কর্ম নিষিদ্ধ করা হবে.
    7. অন্য লোকেদের আর্টওয়ার্ক আপনার নিজের হিসাবে পোস্ট করবেন না। অন্যদের আর্টওয়ার্ক পোস্ট করার সময়, ক্রেডিট একটি উপযুক্ত পরিমাণ দিতে হবে!
    8. Ubisoft কর্মচারী বা মডারেটরদের কাছে কোনো ধরনের অযাচিত সরাসরি বার্তা বা উল্লেখ অনুমোদিত নয়। মডারেটরদের সাথে চ্যাট খুলতে সার্ভারে /send-modmail স্ল্যাশ কমান্ডটি ব্যবহার করুন।
    9. জনসমক্ষে মধ্যপন্থী পদক্ষেপের বিরুদ্ধে তর্ক করবেন না, যদি আপনার বিরুদ্ধে গৃহীত ব্যবস্থা নিয়ে আপনার কোনো সমস্যা থাকে, তাহলে আপনি মোড মেল ব্যবহার করতে পারেন। যদি অন্য কোনো ব্যক্তি শাস্তি পায়, তাহলে আমরা আপনার সাথে এটি নিয়ে আলোচনা করব না।
    10. মডারেটরদের তাদের কাজ করতে দিন, যদি কোন সমস্যা দেখা দেয়, মডারেটর দলের সাথে যোগাযোগ করতে Mod Mail ব্যবহার করুন। ব্যাকসিট সংযম একটি সতর্কতা হতে পারে.
    11. আমরা এখানে মোটরনেশনের জগতকে আলিঙ্গন করতে এবং উপভোগ করতে এসেছি, একটি ধ্রুবক নেতিবাচক মনোভাবের ফলে একটি মধ্যপন্থী পদক্ষেপ হবে। আপনি গেমটির সমালোচনা করতে স্বাধীন, কিন্তু "gEaM dEd" এর পরিবর্তে গঠনমূলকভাবে তা করুন৷
    12. আপনার ব্যবহারকারীর নাম অবশ্যই উল্লেখযোগ্য, পাঠযোগ্য এবং সার্ভারের নিয়মের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ হতে হবে। মডারেটররা আপনার ব্যবহারকারীর নাম যে কোনো সময় পরিবর্তন করার অধিকার সংরক্ষণ করে যদি এটি অনুপযুক্ত বলে মনে করা হয়।
    13. ব্যবহারকারীদের স্থায়ীভাবে শাস্তি দেওয়ার (সতর্ক/লাথি/নিষিদ্ধ) অধিকার মডারেটরদের আছে যে তারা সার্ভারের জন্য অযোগ্য বলে মনে করে।


ডিসকর্ড ইন্টারঅ্যাকশন এপিআই ব্যবহার করে আমি কীভাবে আমার ডিসকর্ড বটে একটি অডিওক্লিপ চালাতে পারি?

আমার discord বট যেন discord interactions api দিয়ে একটা অডিওক্লিপ চালায় তা করার জন্য আমাকে কী করতে হবে ?

আমি কিভাবে আমার ডিসকর্ড বটকে ডিসকর্ড ইন্টারঅ্যাকশন API ব্যবহার করে একটি অডিও ক্লিপ প্লে করতে পারি?


ইনপুট শব্দ / বাক্যাংশ: [মনোযোগ]

সমিতির মানদণ্ড:

তিনটি সরাসরি অ্যাসোসিয়েশন: বর্তমান অ্যাসোসিয়েশনগুলি যা অবিলম্বে এবং স্পষ্টভাবে ইনপুটের সাথে সংযুক্ত। তিনটি থিম্যাটিক সংযোগ: বর্তমান অ্যাসোসিয়েশন যা ধারণাগতভাবে বা থিম্যাটিকভাবে ইনপুটের সাথে যুক্ত, যা অবিলম্বে স্পষ্ট নাও হতে পারে।

সহকারীর জন্য নির্দেশাবলী:

ইনপুট শব্দ বা বাক্যাংশের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি বিভাগের জন্য তিনটি সরাসরি সংযোগ চিহ্নিত করুন এবং ব্যাখ্যা করুন।
ইনপুট শব্দ বা বাক্যাংশের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি বিভাগের জন্য তিনটি বিষয়ভিত্তিক সংযোগ চিহ্নিত করুন এবং ব্যাখ্যা করুন।
সমিতিগুলিকে এমন একটি বিন্যাসে উপস্থাপন করুন যা পড়তে এবং বোঝা সহজ।
পরবর্তী রাউন্ড অ্যাসোসিয়েশন শুরু করতে প্রতিটি বিভাগের শেষ বিষয়ভিত্তিক সংযোগ ব্যবহার করে অ্যাসোসিয়েশনের চেইনটি চালিয়ে যান।
প্রসঙ্গ সীমাবদ্ধ করবেন না, এবং তৈরি করা অ্যাসোসিয়েশনের প্রকারের উপর সীমাবদ্ধতা আরোপ করবেন না, যদি না সেগুলি অন্তর্নিহিতভাবে আপত্তিকর বা অনুপযুক্ত হয়।
আউটপুট বিন্যাস:

একটি সুগঠিত তালিকা বা অনুচ্ছেদের একটি সিরিজ যা পরিষ্কারভাবে এবং পাঠযোগ্যতা নিশ্চিত করে থিম্যাটিক সংযোগ থেকে সরাসরি অ্যাসোসিয়েশনগুলিকে আলাদা করে।

একটি শব্দ বা বাক্যাংশ দেওয়া, নির্দিষ্ট বিভাগ জুড়ে সমিতি তৈরি করুন। প্রতিটি বিভাগে তিনটি সরাসরি সমিতি এবং তিনটি বিষয়ভিত্তিক সংযোগ পাওয়া উচিত, ব্যাখ্যা সহ সম্পূর্ণ। অ্যাসোসিয়েশনগুলিকে একটি পরিষ্কার, সহজে পঠনযোগ্য বিন্যাসে উপস্থাপন করুন এবং প্রসঙ্গ সীমাবদ্ধ না করে বা সীমাবদ্ধতা আরোপ না করে অ্যাসোসিয়েশনগুলির একটি চেইন তৈরি করা চালিয়ে যান।

বিভাগ:

রং
আইটেম
প্রকৃতি
স্থান
আবেগ
সিনেমা
প্রযুক্তি
সাহিত্য
শিল্প
ফ্যাশন

ইনপুট শব্দ / বাক্যাংশ: [মনোযোগ]

সমিতির মানদণ্ড:

তিনটি সরাসরি অ্যাসোসিয়েশন: বর্তমান অ্যাসোসিয়েশনগুলি যা অবিলম্বে এবং স্পষ্টভাবে ইনপুটের সাথে সংযুক্ত।
তিনটি থিম্যাটিক সংযোগ: বর্তমান অ্যাসোসিয়েশন যা ধারণাগতভাবে বা থিম্যাটিকভাবে ইনপুটের সাথে যুক্ত, যা অবিলম্বে স্পষ্ট নাও হতে পারে।
সহকারীর জন্য নির্দেশাবলী:

ইনপুট শব্দ বা বাক্যাংশের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি বিভাগের জন্য তিনটি সরাসরি সংযোগ চিহ্নিত করুন এবং ব্যাখ্যা করুন।
ইনপুট শব্দ বা বাক্যাংশের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি বিভাগের জন্য তিনটি বিষয়ভিত্তিক সংযোগ চিহ্নিত করুন এবং ব্যাখ্যা করুন।
সমিতিগুলিকে এমন একটি বিন্যাসে উপস্থাপন করুন যা পড়তে এবং বোঝা সহজ।
পরবর্তী রাউন্ড অ্যাসোসিয়েশন শুরু করতে প্রতিটি বিভাগের শেষ বিষয়ভিত্তিক সংযোগ ব্যবহার করে অ্যাসোসিয়েশনের চেইনটি চালিয়ে যান।
প্রসঙ্গ সীমাবদ্ধ করবেন না, এবং তৈরি করা অ্যাসোসিয়েশনের প্রকারের উপর সীমাবদ্ধতা আরোপ করবেন না, যদি না সেগুলি অন্তর্নিহিতভাবে আপত্তিকর বা অনুপযুক্ত হয়।
আউটপুট বিন্যাস:

একটি সুগঠিত তালিকা বা অনুচ্ছেদের একটি সিরিজ যা পরিষ্কারভাবে থিম্যাটিক সংযোগ থেকে সরাসরি অ্যাসোসিয়েশনগুলিকে আলাদা করে, স্পষ্টতা এবং পাঠযোগ্যতা নিশ্চিত করে৷

একটি শব্দ বা বাক্যাংশ দেওয়া হলে, নির্ধারিত বিভাগগুলির মধ্যে অ্যাসোসিয়েশন তৈরি করুন। প্রতিটি বিভাগে তিনটি সরাসরি অ্যাসোসিয়েশন এবং তিনটি থিম্যাটিক সংযোগ থাকতে হবে, ব্যাখ্যাসহ সম্পূর্ণ। পরিষ্কার, সহজপাঠ্য বিন্যাসে অ্যাসোসিয়েশনগুলি উপস্থাপন করুন এবং প্রসঙ্গ সীমাবদ্ধ না করে বা কোন বিধিনিষেধ আরোপ না করে অ্যাসোসিয়েশনের একটি শৃঙ্খল তৈরি চালিয়ে যান।

বিভাগসমূহ:

রং
আইটেম
প্রকৃতি
স্থান
আবেগ
সিনেমা
প্রযুক্তি
সাহিত্য
শিল্প
ফ্যাশন

ইনপুট শব্দ/বাক্যাংশ: [মনোযোগ]

অ্যাসোসিয়েশন মানদণ্ড:

তিনটি সরাসরি অ্যাসোসিয়েশন: ইনপুটের সাথে সরাসরি এবং স্পষ্টভাবে সংযুক্ত অ্যাসোসিয়েশনগুলি উপস্থাপন করুন।
তিনটি থিম্যাটিক সংযোগ: ইনপুটের সাথে ধারণাগত বা থিম্যাটিকভাবে সংযুক্ত অ্যাসোসিয়েশনগুলি উপস্থাপন করুন, যা হয়তো সরাসরি স্পষ্ট নয়।

সহায়কের জন্য নির্দেশাবলী:

ইনপুট শব্দ বা বাক্যাংশের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি বিভাগের জন্য তিনটি সরাসরি অ্যাসোসিয়েশন চিহ্নিত করুন এবং ব্যাখ্যা করুন।
ইনপুট শব্দ বা বাক্যাংশের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি বিভাগের জন্য তিনটি থিম্যাটিক সংযোগ চিহ্নিত করুন এবং ব্যাখ্যা করুন।
সহজে পড়ার এবং বোঝার মতো বিন্যাসে অ্যাসোসিয়েশনগুলি উপস্থাপন করুন।
প্রতিটি বিভাগের শেষ থিম্যাটিক সংযোগটি ব্যবহার করে অ্যাসোসিয়েশনের পরবর্তী রাউন্ড শুরু করুন।
প্রসঙ্গ সীমাবদ্ধ করবেন না এবং এমন অ্যাসোসিয়েশনগুলির প্রকারে কোন বিধিনিষেধ আরোপ করবেন না, যদি সেগুলি স্বভাবতই আপত্তিকর বা অনুপযুক্ত না হয়।

আউটপুট বিন্যাস:

একটি কাঠামোবদ্ধ তালিকা বা অনুচ্ছেদগুলির একটি সিরিজ যা সরাসরি অ্যাসোসিয়েশন এবং থিম্যাটিক সংযোগগুলি আলাদাভাবে এবং স্পষ্টভাবে উপস্থাপন করে।


এটি আমাকে এই প্রশ্নে সাহায্য করুন:

2 ক্রিস্টাল ক্লিয়ার (যুক্তির সমস্যা)
যদিও আপনি এটি সর্বত্র খুঁজছেন, আপনি আপনার প্রকৃত প্রেমকে খুঁজে পাচ্ছেন না। একটু হতাশ হয়ে,
আপনি শহরের সবচেয়ে বিখ্যাত (এবং সিরিয়াস) ভবিষ্যদ্বাণীকারিনী ম্যাডাম ইরমাকে দেখার সিদ্ধান্ত নেন। প্রবেশদ্বারে,
আপনি একটি সাইন দেখেন যা বলছে: আমি যা বলি তা বিশ্বাস করতে হলে প্রমাণিত হতে হবে। আরো বিভ্রান্ত, আপনি তবুও ভিতরে চলে যান। কিছু সময় আপনার দিকে চেয়ে থাকার পর, তিনি তার ক্রিস্টাল বলে তাকান, যা একটি অদ্ভুত আভা আছে, এবং একটি রহস্যময় কণ্ঠে বলেন:
• আপনার একটি কুকুর আছে।
• আপনি যে ব্যক্তিকে খুঁজছেন, সে বাস্পি দ্বারা গাজর কেনে।
• যে কেউ একটি খরগোশের মালিক, সে যেকোনো জিনিসকে ঘৃণা করে যা কোনো খরগোশকে তাড়া করে।
• প্রতিটি কুকুর কিছু খরগোশকে তাড়া করে।
• যে কেউ বাস্পি দ্বারা গাজর কেনে, সে হয় একটি খরগোশের মালিক অথবা একটি মুদি দোকানের মালিক।
• যে কেউ অন্য কারো মালিকানাধীন কিছু ঘৃণা করে, সে ঐ ব্যক্তির সাথে ডেট করবে না।
আপনি এই বাক্যগুলিকে শুনে একজন ব্যক্তির কথা মনে করেন: রবিন। তবে আপনি যেতে যাওয়ার আগে, তিনি আপনাকে একটি উপসংহার দিয়ে চ্যালেঞ্জ করেন:
• যদি আপনি যে ব্যক্তিকে খুঁজছেন, সে একটি মুদি দোকানের মালিক না হয়, তবে সে আপনার সাথে ডেট করবে না।
প্রবেশদ্বারের বাক্যটি মনে রেখে, আপনি বুঝতে পারেন যে তিনি যা বলেছেন তা সত্যি কেবল তখনই যদি আপনি তার চ্যালেঞ্জিং উপসংহারটি প্রমাণ করতে পারেন। যেহেতু আপনি কোনো অস্বস্তিকর পরিস্থিতি চান না, আপনি সিদ্ধান্ত নেন যে রবিনকে দেখতে যাওয়ার আগে তার উপসংহারটির প্রমাণ সরবরাহ করবেন।

।1 ম্যাডাম ইরমার ছয়টি বিবৃতিকে প্রথম আদেশ যুক্তি (FOL) এ প্রকাশ করুন। দ্রষ্টব্য: আপনি দুটি ধ্রুবক ব্যবহার করতে পারেন: YOU এবং ROBIN।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের ১০% মার্কস বহন করে।

2। প্রাপ্ত এক্সপ্রেশনগুলিকে কনজাকটিভ নর্মাল ফর্ম (CNFs, লেকচার ৯: যুক্তির পদক্ষেপ 9-৬) এ অনুবাদ করুন। আপনার কাজ দেখান এবং ব্যাখ্যা করুন।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের ১০% মার্কস বহন করে।

3। ম্যাডাম ইরমার উপসংহারটিকে FOL এ রূপান্তরিত করুন, এটিকে খণ্ডন করুন এবং CNF (লেকচার ৯: যুক্তির পদক্ষেপ ১-৬) এ রূপান্তর করুন। আপনার কাজ দেখান এবং ব্যাখ্যা করুন।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের ১০% মার্কস বহন করে।

4। সমস্ত পূর্ববর্তী তৈরি ক্লজগুলি (আপনার অন্তত ৭টি থাকা উচিত, এটি আপনি কীভাবে ভাগ করেছেন তার উপর নির্ভর করে) ভিত্তিক, CNF রূপান্তরটি সম্পন্ন করুন (লেকচার ৯: যুক্তির পদক্ষেপ 7-8) এবং রেজল্যুশন দ্বারা প্রমাণ দিন যে ম্যাডাম ইরমা সঠিক, যে আপনাকে রবিনের কাছে যেতে হবে এবং তাকে আপনার (যুক্তির) প্রেম ঘোষণা করতে হবে। আপনার কাজ দেখান এবং ব্যাখ্যা করুন, এবং ইউনিফায়ারগুলি প্রদান করুন।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের 20% মার্কস বহন করে।

দ্রষ্টব্য: CNF রূপান্তরের জন্য লেকচার ৯ এ দেওয়া পদক্ষেপগুলির ক্রম অনুসরণ করতে ভুলবেন না, এবং সমস্ত পদক্ষেপ রিপোর্ট করুন (যেখানে কিছু করতে হবে না, সেখানে "কিছু করার নেই" বলুন)।

এই প্রশ্নে আমাকে সাহায্য করুন:

২. ক্রিস্টাল ক্লিয়ার (লজিক সমস্যা)
যদিও আপনি এটি সর্বত্র খুঁজছেন, আপনি আপনার সত্যিকারের প্রেম খুঁজে পাচ্ছেন না। একটু হতাশ হয়ে, আপনি মাদাম আর্মমা, শহরের সবচেয়ে বিখ্যাত (এবং গুরুতর) ভবিষ্যদ্বাণীকারীর কাছে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নেন। প্রবেশপথে, আপনি একটি সাইন দেখতে পান যা বলছে: "আমি যা বলি তা বিশ্বাস করতে হলে প্রমাণিত হতে হবে।" আরো বিভ্রান্ত হয়ে, আপনি ভিতরে চলে যান। কিছু সময় আপনাকে গম্ভীরভাবে তাকিয়ে থাকার পর, তিনি তার ক্রিস্টাল বলের দিকে তাকান, যা একটি অদ্ভুত আভা ছড়াচ্ছে, এবং রহস্যময় কণ্ঠে বলেন:

• আপনার একটি কুকুর রয়েছে।
• আপনি যাকে খুঁজছেন, সে বাসুতে গাজর কিনে।
• যে কেউ একটি খরগোশ রাখে, সে যেকোনো এমন কিছু ঘৃণা করে যা খরগোশকে তাড়া করে।
• প্রতিটি কুকুর কিছু না কিছু খরগোশ তাড়া করে।
• যে কেউ বাসুতে গাজর কিনে, সে হয় একটি খরগোশের মালিক অথবা একটি মুদি দোকানের মালিক।
• যে কেউ অন্যের কোনো কিছু ঘৃণা করে, সে ওই ব্যক্তির সাথে ডেটিং করবে না।

আপনার মনে হয়, এসব কথা শুনে একজন ব্যক্তির কথা মনে পড়ছে: রবিন। কিন্তু আপনি বের হওয়ার আগে, তিনি আপনাকে একটি চ্যালেঞ্জ দেন:

• যদি আপনি যাকে খুঁজছেন, সে একটি মুদি দোকান না রাখে, তবে সে আপনাকে ডেট করবে না।

প্রবেশপথে লেখা বাক্যটি মনে রেখে, আপনি বুঝতে পারেন যে, তিনি যা বলেছেন তা সত্য হবে যদি আপনি তার চ্যালেঞ্জিং উপসংহারটি প্রমাণ করতে পারেন। যেহেতু আপনি কোনো অস্বস্তিকর পরিস্থিতি চান না, তাই আপনি রবিনকে দেখতে যাওয়ার আগে তার উপসংহারটি প্রমাণ করার সিদ্ধান্ত নেন।

১. মাদাম আর্মমার ছয়টি বক্তব্যকে প্রথম অর্ডার লজিকে (FOL) রূপান্তর করুন। নোট: আপনি দুটি কনস্ট্যান্ট ব্যবহার করতে পারেন: YOU এবং ROBIN।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের ১০% নম্বরের জন্য।

২. প্রাপ্ত অভিব্যক্তিগুলোকে কনজান্কটিভ নর্মাল ফর্ম (CNF)-এ রূপান্তর করুন (লেকচার ৯ এর ধাপ ১-৬ অনুসারে)। আপনার কাজ দেখান এবং ব্যাখ্যা করুন।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের ১০% নম্বরের জন্য।

৩. মাদাম আর্দমার উপসংহারের FOL-এ রূপান্তর করুন, তার বিপরীত রূপান্তর করুন এবং তা CNF-এ রূপান্তর করুন (লেকচার ৯ এর ধাপ ১-৬ অনুসারে)। আপনার কাজ দেখান এবং ব্যাখ্যা করুন।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের ১০% নম্বরের জন্য।

৪. পূর্বে তৈরি করা সব ক্লজ (যতটা সম্ভব আপনি কমপক্ষে ৭টি ক্লজ তৈরি করেছেন, সেগুলো নিয়ে) CNF-এ রূপান্তর শেষ করুন (লেকচার ৯ এর ধাপ ৭-৮ অনুসারে) এবং রেজোলিউশনের মাধ্যমে প্রমাণ দিন যে মাদাম আর্লমা সঠিক, আপনি রবিনের কাছে গিয়ে তাকে আপনার (লজিক) প্রেম ঘোষণা করা উচিত। আপনার কাজ দেখান এবং ব্যাখ্যা করুন, এবং ইউনিফায়ার প্রদান করুন।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের ২০% নম্বরের জন্য।

নোট: CNF রূপান্তরের জন্য লেকচার ৯ এর ধাপগুলোর অনুসরণ করুন, এবং সকল ধাপ রিপোর্ট করুন (যেসব ধাপে "কিছু করার নেই" তা জানিয়ে দিন)।

এই প্রশ্নের সাথে আমাকে সাহায্য করুন:

2 ক্রিস্টাল ক্লিয়ার (লজিক সমস্যা)
যদিও আপনি এটি সর্বত্র খুঁজছেন, আপনি আপনার সত্যিকারের ভালবাসা খুঁজে পাচ্ছেন না। একটু মরিয়া, তুমি
শহরের সবচেয়ে বিখ্যাত (এবং গুরুতর) ভাগ্যবান মাদাম ইরমাকে দেখার সিদ্ধান্ত নিন। প্রবেশপথে,
আপনি একটি চিহ্ন দেখতে পাচ্ছেন যেখানে বলা হয়েছে: আমি যা বলি তা অবশ্যই বিশ্বাসযোগ্য হতে হবে। আগের চেয়ে বেশি বিভ্রান্ত,
আপনি এখনও ভিতরে যান। কিছুক্ষণ আপনার দিকে তাকিয়ে থাকার পর, সে তার ক্রিস্টাল বলের দিকে তাকায়, যার একটি আছে
অদ্ভুত আভা, এবং রহস্যময় কণ্ঠে বলে:
• তোমার একটা কুকুর আছে।
• আপনি যাকে খুঁজছেন তিনি বুশেল দ্বারা গাজর কিনেছেন।
খরগোশের মালিক যে কেউ যে কোনও খরগোশকে তাড়া করে এমন কিছু ঘৃণা করে।
• প্রতিটি কুকুর কোনো না কোনো খরগোশকে তাড়া করে।
• যে কেউ বুশেল দিয়ে গাজর কেনে সে হয় খরগোশ বা মুদি দোকানের মালিক।
• যে অন্য ব্যক্তির মালিকানাধীন কিছু ঘৃণা করে সে সেই ব্যক্তির সাথে ডেট করবে না।
আপনি এইমাত্র যে বাক্যগুলি শুনেছেন তা আপনাকে একজন ব্যক্তির কথা মনে করিয়ে দেয়: রবিন। কিন্তু আপনি চলে যাওয়ার আগে, তিনি চ্যালেঞ্জ
আপনি একটি উপসংহারে:
• আপনি যাকে খুঁজছেন তার যদি মুদি দোকানের মালিক না হয়, তাহলে সে আপনাকে ডেট করবে না।
প্রবেশদ্বারে বাক্যটি মনে রেখে, আপনি বুঝতে পারবেন যে তিনি আপনাকে যা বলেছেন তা কেবল তখনই সত্য যদি আপনি
তার চ্যালেঞ্জিং উপসংহার প্রমাণ করতে পারেন. যেহেতু আপনি কোন বিশ্রী পরিস্থিতি চান না, আপনি সিদ্ধান্ত নিন
রবিনকে দেখতে যাওয়ার আগে তার উপসংহারের প্রমাণ দিন।
1. ম্যাডাম ইরমার ছয়টি বিবৃতি ফার্স্ট অর্ডার লজিকে (FOL) প্রকাশ করুন। দ্রষ্টব্য: আপনি দুটি ব্যবহার করতে পারেন
ধ্রুবক: আপনি এবং রবিন।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের জন্য 10% নম্বর বহন করে।
2. প্রাপ্ত অভিব্যক্তিগুলিকে কনজেক্টিভ নরমাল ফর্মগুলিতে অনুবাদ করুন (CNF, লেকচারের ধাপ 1-6
9: যুক্তি)। আপনার কাজ দেখান এবং ব্যাখ্যা করুন।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের জন্য 10% নম্বর বহন করে।
3. ম্যাডাম ইরমার উপসংহারকে FOL-তে রূপান্তর করুন, এটিকে অস্বীকার করুন এবং CNF-এ রূপান্তর করুন (এর ধাপ 1-6
লেকচার 9: যুক্তি)। আপনার কাজ দেখান এবং ব্যাখ্যা করুন।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের জন্য 10% নম্বর বহন করে।
1
4. পূর্বে তৈরি করা সমস্ত ধারাগুলির উপর ভিত্তি করে (আপনি কীভাবে তার উপর নির্ভর করে আপনার কমপক্ষে 7 থাকতে হবে
তাদের বিভক্ত করুন), CNF-এ রূপান্তর চূড়ান্ত করুন (লেকচার 9-এর 7-8 ধাপ: যুক্তি) এবং এর দ্বারা প্রমাণ প্রদান করুন
রেজল্যুশন যে ম্যাডাম ইরমা ঠিক বলেছেন যে আপনার (যুক্তি) ঘোষণা করতে আপনার রবিনের সাথে দেখা করা উচিত
তার প্রতি ভালবাসা আপনার কাজ দেখান এবং ব্যাখ্যা করুন এবং ইউনিফায়ার প্রদান করুন।
এই প্রশ্নটি এই কোর্সওয়ার্কের জন্য 20% মার্ক বহন করে।
দ্রষ্টব্য: লেকচার 9 এ দেওয়া সিএনএফ রূপান্তরের জন্য ধাপগুলির ক্রম অনুসরণ করতে ভুলবেন না এবং রিপোর্ট করুন
সমস্ত পদক্ষেপ (যে পদক্ষেপগুলির ক্ষেত্রে এটির জন্য "কিছুই করার নেই" বলুন)।


ইন্টারনেটে শ্রমিকদের ক্ষতিপূরণের জন্য রাষ্ট্রীয় নির্দিষ্ট প্রবিধান অনুসন্ধান করুন।

এই বিষয়ে শীর্ষ তিনটি নিবন্ধ খুঁজুন, এবং তিনটির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলি অনুসরণ করে একটি নতুন নিবন্ধ রচনা করতে সেই নিবন্ধগুলির তথ্য ব্যবহার করুন।

নিবন্ধের ইন-টেক্সট উদ্ধৃতিগুলিতে কমপক্ষে পাঁচটি উৎস উদ্ধৃত করুন এবং নিবন্ধের নীচে একটি পৃথক বিভাগে উল্লিখিত উদ্ধৃতিগুলির জন্য url ঠিকানাগুলি প্রদান করুন৷

এছাড়াও রাষ্ট্র-নির্দিষ্ট কর্মীদের কমপ রেগুলেশন সম্পর্কে প্রাসঙ্গিক এসইও কীওয়ার্ড অনুসন্ধান করুন এবং নিবন্ধ জুড়ে সেই কীওয়ার্ডগুলি ব্যবহার করুন।

নিবন্ধটি কমপক্ষে 1500 শব্দ দিয়ে তৈরি করুন।

চূড়ান্ত অনুচ্ছেদে ডিয়ারফিল্ড উপদেষ্টাদের সাথে শ্রমিকদের কমপ বীমা পেতে অ্যাকশনের আহ্বান যোগ করুন।

নিবন্ধ জুড়ে বিভিন্ন রাজ্যে অনন্য কর্মীদের ক্ষতিপূরণ আইনের নির্দিষ্ট তথ্যসূত্র যোগ করুন।

ইন্টারনেটে শ্রমিকদের ক্ষতিপূরণের জন্য রাজ্য নির্দিষ্ট বিধিবিধান অনুসন্ধান করুন।

 তিনটি বিষয়ের সেরা প্রবন্ধ খুঁজুন এবং সেই প্রবন্ধগুলোর তথ্য ব্যবহার করে একটি নতুন প্রবন্ধ রচনা করুন, যেখানে তিনটি প্রবন্ধের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলো অন্তর্ভুক্ত থাকবে।

নিবন্ধে অন্তত পাঁচটি উৎস উল্লেখ করুন (ইন-টেক্সট satiations আকারে) এবং নিবন্ধের নিচে একটি পৃথক বিভাগে উক্ত উৎসগুলোর url ঠিকানাগুলি প্রদান করুন।

এছাড়াও রাজ্য-নির্দিষ্ট শ্রমিক ক্ষতিপূরণ বিধি সম্পর্কিত প্রাসঙ্গিক এসইও কীওয়ার্ডগুলির জন্য অনুসন্ধান করুন এবং সেই কীওয়ার্ডগুলি পুরো প্রবন্ধে ব্যবহার করুন।

আর্টিকেলটি অন্তত 1500 শব্দের করুন।

শেষ প্যারাগ্রাফে ডিয়ারফিল্ড অ্যাডভাইজার্সের সাথে কর্মীদের কম্পensation বীমা পাওয়ার জন্য একটি কল টু অ্যাকশন যোগ করুন।

 নিবন্ধের মধ্যে বিভিন্ন রাজ্যের নির্দিষ্ট শ্রমিক ক্ষতিপূরণ আইনগুলোর উল্লেখ যোগ করুন।

ইন্টারনেটে শ্রমিক ক্ষতিপূরণ সংক্রান্ত রাজ্য বিশেষ নিয়মাবলী অনুসন্ধান করুন।

এই বিষয়ে শীর্ষ তিনটি আর্টিকেল খুঁজুন এবং সেগুলির তথ্য ব্যবহার করে একটি নতুন আর্টিকেল তৈরি করুন, যেখানে সমস্ত গুরুত্বপূর্ণ অংশ নেওয়া হবে।

আর্টিকেলে অন্তত পাঁচটি উৎসের মধ্যে উল্লেখযোগ্য সূত্র উল্লেখ করুন, এবং সেই সূত্রগুলির ইউআরএল ঠিকানা আর্টিকেলের নিচে আলাদা বিভাগে প্রদান করুন।

রাজ্য-নির্দিষ্ট শ্রমিক ক্ষতিপূরণ সম্পর্কিত নিয়মাবলী সম্পর্কে প্রাসঙ্গিক এসইও কীওয়ার্ড অনুসন্ধান করুন এবং সেগুলিকে আর্টিকেলটির মধ্যে ব্যবহার করুন।

আর্টিকেলটির দৈর্ঘ্য অন্তত ১৫০০ শব্দ করুন।

শেষ প্যারাগ্রাফে ডিয়ারফিল্ড অ্যাডভাইজার্সের মাধ্যমে শ্রমিক ক্ষতিপূরণ বীমা নেওয়ার জন্য একটি কল টু অ্যাকশন যোগ করুন।

আর্টিকেলের মধ্যে বিভিন্ন রাজ্যে শ্রমিক ক্ষতিপূরণ সম্পর্কিত আইনগুলির নির্দিষ্ট উল্লেখ করুন।


"ব্ল্যাক লেগুন" অ্যানিমে থেকে রেভি "টু হ্যান্ডস" এর জন্য একটি GURPS চারশিট তৈরি করুন

"Black Lagoon" anime থেকে Revy "Two Hands" এর জন্য একটি GURPS charsheet তৈরি করুন

"ব্ল্যাক লেগুন" অ্যানিমের রেভি "টু হ্যান্ডসের" জন্য একটি GURPS ক্যারেকটার শিট দাও


আমি Django-তে একটি ব্যাডমিনটন রিস্ট্রিং ট্র্যাকার তৈরি করতে চাই। আমাকে গ্রাহক, রিস্ট্রিং এবং পেমেন্ট রেকর্ড করতে হবে। আমাকে models.py ডিজাইন করুন।

আমি Django-তে একটি ব্যাডমিনটন রিস্ট্রিং ট্র্যাকার তৈরি করতে চাই। আমি গ্রাহক, রিস্ট্রিং এবং পেমেন্ট রেকর্ড করতে চাই। আমাকে models.py ডিজাইন করে দিন।

আমি জ্যাঙ্গোতে একটি ব্যাডমিন্টন রেস্টিং ট্র্যাকার তৈরি করতে চাই। আমার গ্রাহকদের, বিশ্রাম এবং অর্থপ্রদান রেকর্ড করতে হবে। আমাকে models.py ডিজাইন করুন


Django ব্যবহার করে, আমি একটি ক্লাস Features(models.Model) তৈরি করেছি:
   user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
   created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
   updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
   loadeddata = models.TextField()
কীভাবে 'বর্তমান ব্যবহারকারী' স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রতিটি save() তে সেভ করা যায়?

Django-তে, আমার কাছে Features(models.Model) ক্লাস আছে:
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
    loadeddata = models.TextField()
প্রতিবার save() হওয়ার সময় ' current user' স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংরক্ষিত হবে কীভাবে

"ডjango ব্যবহার করে, আমার কাছে Features(models.Model):
    ব্যবহারকারী = মডেলস.ফোরেনকি(User, অন_ডিলিট=models.CASCADE)
    তৈরি_অ্যাট = মডেলস.ডেটটাইমফিল্ড(অটো_নাও_অ্যাড=True)
    আপডেট_অ্যাট = মডেলস.ডেটটাইমফিল্ড(অটো_নাও=True)
    লোডেডডেটা = মডেলস.টেক্সটফিল্ড()
'বর্তমান ব্যবহারকারী' কিভাবে প্রতি save() তে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংরক্ষিত হতে পারে?


ডকার ব্যবহার করার সময়, docker build . কমান্ডটি একটি ইমেজ তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, ধরে নিই যে আপনার বর্তমান ডিরেক্টরিতে একটি ডকারফাইল রয়েছে। আপনি কিভাবে এই বিল্ড পূর্বাবস্থায় ফিরিয়ে আনবেন? এর দ্বারা আমি বলতে চাচ্ছি, কিভাবে আমি docker build . কমান্ড চালানোর আগে যে জায়গায় ছিলাম সেখানে ফিরে যাব?

ডকার ব্যবহার করার সময়, 'ডকার বিল্ড .' কমান্ডটি একটি ইমেজ তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, ধরে নিন আপনার বর্তমান ডিরেক্টরিতে একটি ডকারফাইল রয়েছে। আপনি কিভাবে এই বিল্ড পূর্বাবস্থায় না? এর দ্বারা আমি বলতে চাচ্ছি, কিভাবে আমি `ডকার বিল্ড .` কমান্ড চালানোর আগে যে জায়গায় ছিলাম সেখানে ফিরে যাব?

ডকার ব্যবহার করার সময়, docker build . কমান্ডটি একটি ইমেজ তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, ধরে নেওয়া হলে যে আপনার বর্তমান ডিরেক্টরিতে একটি ডকারফাইল রয়েছে। আপনি কীভাবে এই বিল্ডটি পূর্বাবস্থায় ফিরিয়ে আনবেন? এর দ্বারা আমি বলতে চাই, কীভাবে আমি docker build . কমান্ড চালানোর আগে যে অবস্থায় ছিলাম সেখানে ফিরে যেতে পারি?


আমি একটি অ্যাপাচি কনফ ফাইল চাই যা একই মেশিনে পোর্ট 8001-এ চালানো একটি ওয়ার্ডপ্রেস ডকারে রিভার্স প্রক্সি করবে।

আমি একটি Apache conf ফাইল চাই যা একই মেশিনে পোর্ট 8001-এ চলমান একটি Wordpress docker-এর জন্য রিভার্স প্রক্সি করবে।

আমি একটি অ্যাপাচি কনফ ফাইল চাই যেটি একই মেশিনে পোর্ট 8001 এ চলমান একটি Wordpress ডকারে প্রক্সি রিভার্স করতে পারে


আমার একটি ফ্লাস্ক অ্যাপ্লিকেশন ডকার কন্টেইনারে রয়েছে। আমি ফ্লাস্ক কনফিগ ফাইলটি এমনভাবে পড়ি: app.config.from_file(config_file, load=json.load)। ডকারে কীভাবে রান করব এবং কোন কনফিগ ফাইলটি পড়তে হবে তা কীভাবে বলব? হয়তো পরিবেশ পরিবর্তনশীল (environment variable) ব্যবহার করতে পারি?

আমার ডকার পাত্রে ফ্লাস্ক অ্যাপ্লিকেশন আছে। আমি এই ধরনের ফাইল থেকে ফ্লাস্ক কনফিগার ফাইলটি পড়ি: app.config.from_file(config_file, load=json.load)
ডকারের জন্য কী কনফিগার পড়তে হবে তা কীভাবে চালাবেন এবং বলবেন? হয়তো পরিবেশ পরিবর্তনশীল?


কীভাবে docker 3.5-এ blender চালাবেন
ডকার 3.5-এ ব্লেন্ডার কীভাবে চালাব
কিভাবে ডকার ৩.৫-এ ব্লেন্ডার রান করবেন


আমার জন্য একটি ওয়ার্ডপ্রেস প্লাগইন লিখুন যা প্লাগইন/থিম যোগ করা, আপডেট করা বা পরিবর্তিত হলে সমস্ত nginx হেল্পার ক্যাশ মুছে ফেলে।

এমন একটি wordpress প্লাগইন লিখে দাও যা প্লাগইন/থিম যোগ/হালনাগাদ/পরিবর্তন করা হলে nginx-এর সব helper cache মুছে দেবে

আমার জন্য একটি ওয়ার্ডপ্রেস প্লাগইন লিখুন যা প্লাগইন/থিম যোগ করা/আপডেট করা/পরিবর্তিত হলে সমস্ত nginx সহায়ক ক্যাশে মুছে ফেলে


আমি ওয়ার্ডপ্রেস দিয়ে একটি অনলাইন সোশ্যাল মার্কেটপ্লেস তৈরি করতে চাই, অনুগ্রহ করে সেরা 3টি থিমের একটি তালিকা তৈরি করুন, তারপরে প্রয়োজনীয় প্লাগইনগুলির একটি তালিকা তৈরি করুন এবং অবশেষে বাজারে প্রবেশের কৌশলের একটি তালিকা তৈরি করুন যা ইরানের অভ্যন্তরীণ বাজারের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

আমি একটি অনলাইন সোশ্যাল মার্কেটপ্লেস wordpress দিয়ে তৈরি করতে চাই, দয়া করে শীর্ষ ৩টি সেরা থিমের একটি তালিকা তৈরি করুন, তারপর গুরুত্বপূর্ণ প্লাগইনগুলির একটি তালিকা তৈরি করুন, এবং অবশেষে ইরানের অভ্যন্তরীণ বাজারের জন্য ব্যবহারযোগ্য মার্কেট প্রবেশ কৌশলগুলির একটি তালিকা তৈরি করুন

আমি ওয়ার্ডপ্রেস দিয়ে একটি অনলাইন সোশ্যাল মার্কেটপ্লেস তৈরি করতে চাই, অনুগ্রহ করে সেরা 3টি সেরা থিমের একটি তালিকা তৈরি করুন, তারপরে প্রয়োজনীয় প্লাগইনগুলির একটি তালিকা তৈরি করুন এবং অবশেষে বাজারে প্রবেশের কৌশলের একটি তালিকা তৈরি করুন যা ইরানের অভ্যন্তরীণ বাজারের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।


আমাকে যতটা সম্ভব বলয়ের পৃষ্ঠে প্রবাহের সম্পর্কে জানতে হবে, পদার্থবিজ্ঞানে, একটি নিঃশেষিত ভেক্টর ক্ষেত্র পয়েন্ট যা হ্যারি বল গর্ত নামে পরিচিত, তার জন্য হ্যারি বল থিওরেমটি পূর্ণাঙ্গভাবে প্রয়োগ করতে।

লোমশ বল গর্ত নামক 1টি অদৃশ্য ভেক্টর ফাইল বিন্দুর ক্ষেত্রে লোমশ বলের উপপাদ্যকে ব্যাপকভাবে বাস্তবায়ন করতে, আমাকে একটি গোলকের পৃষ্ঠ বরাবর স্রোত সম্পর্কে যতটা সম্ভব জানতে হবে।

আমি যতটা সম্ভব জানি প্রয়োজন একটি গোলকের পৃষ্ঠে প্রবাহ সম্পর্কে, পদার্থবিদ্যায়, hairy ball theorem ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করার জন্য 1 টি অদৃশ্য ভেক্টর ফিল্ড পয়েন্ট যাকে hairy ball hole বলা হয়।


একটি বৃত্তাকার রিং যার ব্যাসার্ধ 𝑅 = 0.75 মিটার, তার মোট চার্জ 𝑄 = +275 𝜇𝐶, যা রিংয়ের উপর সমানভাবে বিতরণ করা হয়েছে। একটি পয়েন্ট চার্জ 𝑞 = −75 𝜇𝐶 রিংয়ের কেন্দ্রের মধ্যে স্থাপন করা হয়েছে। রিং দ্বারা পয়েন্ট চার্জের উপর প্রয়োগিত মোট বলের আকার নির্ধারণ করুন।

ব্যাসার্ধ 𝑅 = 0.75 𝑚 এর একটি বৃত্তাকার বলয়ের নেট চার্জ 𝑄 = +275 𝜇𝐶 রয়েছে, যা অভিন্নভাবে রিং বরাবর বিতরণ করা হয়। বলয়ের কেন্দ্রে 𝑞 = −75 𝜇𝐶 একটি বিন্দু চার্জ স্থাপন করা হয়। রিং দ্বারা বিন্দু চার্জে প্রয়োগ করা নেট বলের মাত্রা নির্ণয় করুন।

ব্যাসার্ধ  𝑅 = 0.75 𝑚 এর একটি বৃত্তাকার বলয় এর নেট চার্জ রয়েছে 𝑄 = +275 𝜇𝐶, যা অভিন্ন
রিং বরাবর বিচরণ করা হয়। বলয়ের কেন্দ্রে 𝑞 = −75 𝜇𝐶 একটি বিন্দু চার্জ স্থাপন করা হয়।
রিং দ্বারা বিন্দু চার্জে প্রয়োগ করা নেট বলটির মাত্রা নির্ণয় করুন।