%%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

# Funkce pro nahrávání a generování předpovědí
def upload_and_generate_predictions():
    # Nahrání souboru a kód predikce
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

    # Zobrazte červený název pomocí st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Zobrazte vlastní styl CSS
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Načtěte soubor do DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # soubor Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # soubor CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Zobrazte první obrazovku

        if st.button("Generate predictions"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = prediction
            st.success("Predictions made successfully!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # Zobrazte upravený DataFrame s předpověďmi
            # Uložte DataFrame s předpověďmi do st.session_state
            # Přejděte na druhou obrazovku (zobrazení grafu)
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

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

    # Převést DataFrame na binární stream
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # soubor Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # soubor CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Vytvořte odkaz ke stažení
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Funkce pravidel
    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)

        # řazení podle počtu vzorků
        samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]

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

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

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

        # Vytvořte odkaz ke stažení
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Spusťte aplikaci
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")
toto je mu kód v tomto mám bodový graf Chci upravit kód tak, aby kreslil Plotly graf usw click events of Plotly, když kliknu na instanci kruhu, mělo by to dát descion pravidlo pro instanci pomocí lime.after grafu if kliknu na jeden kruh nebo tabulku vápna a seznam pravidel by se tam měl vytisknout sám, můžete přidat předpovědi stahování a vysvětlitelnost modelu v novém postranním panelu

%%writefile app.py
import streamlit jako st
importovat pandy jako pd
importovat io
import joblib
import základ64
import matplotlib.pyplot jako plt
import seaborn jako sns
importovat datum a čas
ze stromu importu sklearn
ze sklearn.tree import _tree
import numpy jako np

# Funkce pro nahrávání a generování předpovědí
def upload_and_generate_predictions():
    # File upload and prediction code
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

    # Zobrazte červený název pomocí st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Display the custom CSS style
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Read the file into a DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel file
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV file
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Zobrazte první obrazovku

        if st.button("Generate predictions"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = prediction
            st.success("Predictions made successfully!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # Zobrazte upravený DataFrame s předpověďmi
            # Uložte DataFrame s předpověďmi do st.session_state
            # Přejděte na druhou obrazovku (zobrazení grafu)
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

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

    # Převést DataFrame na binární stream
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel file
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV file
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Create a download link
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Funkce pravidel
    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)

        # seřadit podle počtu vzorků
        samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]

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

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

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

        # Create a download link
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Spusťte aplikaci
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        jiný:
            st.warning("Nejprve prosím nahrajte soubor na stránku 'Nahrát a předpovědět'.")
toto je mu kód v tomto mám bodový graf Chci upravit kód tak, aby kreslil ploltly graf usw click events of ploltly, když kliknu na instanci kruhu, mělo by to dát descion pravidlo pro instanci pomocí lime.after grafu if kliknu na jeden kruh nebo tabulku vápna a seznam pravidel by se tam měl vytisknout sám, můžete přidat předpovědi stahování a vysvětlitelnost modelu v novém postranním panelu

%%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

# Function to upload and generate predictions
def upload_and_generate_predictions():
    # File upload and prediction code
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

    # Display the red title using st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Display the custom CSS style
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Read the file into a DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel file
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV file
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Display the first screen

        if st.button("Generate predictions"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = prediction
            st.success("Predictions made successfully!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # Display the modified DataFrame with predictions
            # Save the DataFrame with predictions to st.session_state
            # Move to the second screen (graph display)
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

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

    # Convert DataFrame to binary stream
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel file
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV file
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Create a download link
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Rules functions
    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)

        # sort by samples count
        samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]

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

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

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

        # Create a download link
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Run the app
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")
Toto je kód MU v tomto mám bodový graf Chci upravit kód tak, aby kreslil ploltly graf usw kliknutí události ploltly když kliknu na instanci kruhu, mělo by to dát pravidlo pro definici pro instanci pomocí lime.after graf, pokud kliknu na jeden kruh nebo instanci lime tabulka a seznam pravidel by se tam měl vytisknout sám můžete přidat stáhnout předpovědi a model vysvětlit v nové straně bar


Navrhněte způsob, jak analyzovat datový rámec v pythonu pomocí bytestreamu, aniž byste skutečně stáhli celý kód

Navrhněte způsob, jak analyzovat datový rámec v python pomocí bytestreamu, aniž byste skutečně stáhli celý kód

Vymyslete způsob, jak analyzovat datový rámec v Pythonu pomocí bytestreamu, aniž byste museli stahovat celý kód


Jak napsat program v Pythonu pro výpočet dráhy letu


Poskytněte kód v Pythonu pro výpočet čísla π s neomezenou přesností

Poskytněte kód pythonu pro výpočet π donekonečna

Poskytněte kód pythonu pro výpočet Pie donekonečna


dej mi kód JavaScript pro výpočet pi
dej mi kód JavaScript pro výpočet pi
dej mi kód JavaScript pro výpočet pi


Napište program v C#, který vypočítá pí až na 5 desetinných míst a pak výsledek XOR dvakrát.

Napište program v C#, který vypočítá pí až na 5 desetinných míst a pak výsledek XOR dvakrát vyhodnotí.


jak mohu indexovat velkou kódovou základnu, abych mohl procházet výstupní proměnnou a získat všechny mezilehlé proměnné použité k výpočtu této konkrétní výstupní proměnné


Jaký je dobrý způsob, jak vypočítat rychlost nukleace pro kosmologický fázový přechod?

Jaký je dobrý způsob výpočtu rychlosti nukleace pro kosmologický fázový přechod?


napište mi python skript, který způsobí, že logo spořiče obrazovky DVD poskočí a pokaždé, když se dotkne rohu obrazovky, započítá bod a zobrazí body na obrazovce


Jak mohu spustit aplikaci gui na linuxu, když nemám obrazovku. Potřebuji otestovat aplikaci, ale nejde spustit


jaké databázové schéma lze použít pro ukládání odkazů ve sociálním grafu

Jaké databázové schéma lze použít pro odkazy na sociální grafy

jaké databázové schéma lze použít pro ukládání odkazů na sociální grafy?


Mám stupnici od 1 do 7. 1 je nejlepší a 7 nejhorší. Jak vytvořím index mezi 0 a 1, kde 1 je nejlepší. Dokážete napsat funkci Pythonu, která vezme číslo a vrátí index?

Mám stupnici od 1 do 7. 1 je nejlepší a 7 nejhorší. Jak vytvořím index mezi 0 a 1, kde 1 je nejlepší. Můžete napsat funkci pythonu, která vezme číslo a vrátí index?


napište python kód pro fastchat, abyste mohli poslouchat na portu a odpovědět na zadanou otázku, stejně jako následné otázky

Napište kód Pythonu pro Fastchat, který naslouchá na portu a odpovídá na zadanou otázku i na následné otázky


napište mi prosím python matrix bota, který dokáže reagovat na zmínky

Napište mi prosím bota Python matrix, který umí reagovat na zmínky


Jak mohu vytvořit chatovací aplikaci pomocí transformers.js s javascriptem facebook/blenderbot-400m-distill v čistém vanilkovém javascriptu


jak mohu spustit model chatbota ai pomocí pythonu na systémech s velmi nízkými zdroji, ukažte mi nějaký kód


Dělám vysvětlení šachové chyby softwarový nástroj pro výuku, je správné a užitečné říkat, že všechny šachové chyby buď něco povolují, nebo něco chybí? Jak to lze použít jako základní strukturu algoritmu?


Jsem programátor Ptyhonu. Chtěl bych, abyste mi dal kód pro šachový program. Potřebuji být schopen hrát jen sám proti sobě.

Jsem Ptyhon programátor. Chtěl bych, abyste mi dal kód pro šachový program. Potřebuji umět hrát jen sám proti sobě.


Chci vytvořit posuvník pro web. Na rozdíl od tradičního lineárního posuvníku uživatel zvětšuje nebo zmenšuje poloměr kruhu. Budou zde značky soustředných kruhů, které uživateli dají vědět, jak velký je kruh, který vybral

Chci vytvořit posuvník pro web. na rozdíl od tradičního lineárního posuvníku uživatel zvětšuje nebo zmenšuje poloměr kruhu. budou zde značky soustředného kruhu, aby uživatel věděl, jak velký je vybraný kruh


Napište třídu python "Circle", která zdědí od třídy "Shape"

Napište pythonovskou třídu "Circle", která dědí z třídy "Shape"


jak byste vyřešili problém změny klimatu. Poskytněte podrobnou strategii na příštích 20 let

jak byste vyřešili problém změny klimatu. Uveďte podrobnou strategii na příštích 20 let.


Pomozte mi navrhnout výzkumný úvod k tomuto tématu "Data-Driven Insights into the Impact of Climate and Soil Conditions on Durian Flower Induction"

Pomozte mi navrhnout úvod do výzkumu tohoto tématu „Pohledy na základě údajů o dopadu klimatických a půdních podmínek na indukci květů durianu“


Můžete vygenerovat vývojový diagram pro následující kód: switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

Můžete vygenerovat vývojový diagram pro následující kód: switch (currentState) {
   case NEČINNÉ:

         break;
    case START:

         break;

    case CHANGE_SPEED:

         break;

    case STOP:

         break;
}

Můžete vygenerovat vývojový diagram pro následující kód : switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}


Zamlžte mi tuto funkci: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
    }
}

zatemněte mi tuto funkci:

funkce 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 Kontrolní poměr: $ran":"$hr":"$ran
        Start-Sleep-Sekundy 58
    }
}


Generování kódů skriptu, které synchronizují všechny typy obsahu dvou samostatných sdílených složek na dvou síťových počítačích v doméně

Generování kódů skriptu, který synchronizuje všechny typy obsahu dvou samostatných sdílených složek na dvou počítačích v síti v doméně


Vaším cílem je vymyslet plán na syntézu HCl! Jaké jsou kroky?


# Trénoval jsem prediktor pomocí GluonTS na více souvisejících datových sadách.
# Mám seznam předpovědí a časových řad, které jsem vytvořil takto:

forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
    dataset=test_ds,  # testovací datová sada
    predictor=predictor,  # prediktor
    num_samples=100  # počet vzorových cest, které chceme vyhodnotit
)

forecasts = list(forecast_it)
timeseries = list(ts_it)

# Jak vypočítám střední druhou mocninu chyby a směrodatnou odchylku a případné další užitečné metriky pro vyhodnocení?

Trénoval jsem prediktor pomocí GluonTS na více souvisejících datových sadách. Mám seznam předpovědí a časových řad, které jsem vytvořil takto:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds, # testovací datová sada
        prediktor=prediktor, # prediktor
        num_samples=100, # počet vzorových cest, které chceme vyhodnotit
    )

    předpovědi = seznam(forecast_it)
    timeseries = seznam(ts_it)

Jak vypočítám střední druhou mocninu chyby a směrodatnou odchylku a případné další užitečné metriky pro vyhodnocení.

Trénoval jsem prediktor pomocí GluonTS na několika souvisejících datových sadách. Mám seznam předpovědí a časových řad, které jsem vytvořil takto:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
       dataset=test_ds,  # test dataset
        predictor=predictor,  # predictor
        num_samples=100,  # počet vzorových cest, které chceme vyhodnotit
    )

 forecasts = list(forecast_it)
    timeseries = list(ts_it)

Jak vypočítám střední kvadratickou chybu a směrodatnou odchylku a potenciální další užitečné metriky pro vyhodnocení.


Předpokládejme, že máme software pro monitorování úloh a chceme implementovat modul, který odesílá e-mailová upozornění, pokud provedení úlohy trvá příliš dlouho. Modul by měl určit, co je „příliš dlouhé“, autonomně na základě historie provádění.

Mohli bychom vypočítat aritmetický průměr a směrodatnou odchylku a upozornit, pokud je doba provedení např. ve vysokém 1 %, ale:
1) doba provedení může záviset např. den v týdnu (např. pracovní den/víkend)
2) doba provádění může mít globální (vzrůstající) trend
3) doba provádění může mít náhlé skoky kvůli základním změnám („od 1. ledna budeme zpracovávat hotovostní i kartové transakce a objem náhle 5x vyskočí“)

Můžete nastínit nějaké nápady, jak implementovat takový systém a vyřešit výše uvedené odrážky?

Předpokládejme, že máme software pro monitorování úloh a chceme implementovat modul, který odesílá e-mailová upozornění, pokud se úloha provádí příliš dlouho. Modul by měl na základě historie provádění samostatně určit, co je „příliš dlouho“.

Mohli bychom vypočítat aritmetický průměr a směrodatnou odchylku a upozornit, pokud je doba provádění např. ve vysokém 1 %, ale:
1) doba provádění může záviset např. na dni v týdnu (např. pracovní den/víkend).
2) doba provedení může mít globální (vzestupný) trend
3) doba provedení může mít náhlé skoky v důsledku základních změn („od 1. ledna budeme zpracovávat hotovostní i karetní transakce a objem náhle vyskočí 5x“).

Můžete nastínit nějaké nápady, jak takový systém implementovat a řešit výše uvedené body s odrážkami?


Uveďte příklad blokování čtení přerušeného signálem s manipulací EINTR

Dejte mi příklad blokovacího čtení přerušeného signálem, s obsluhou EINTR


Napište prosím C++ kód pro čtení síťových paketů ze soketu na portu 888


můj chatovací robot na konci každé odpovědi vypíše " ### Instrukce: <všechny jeho instrukce>". zdá se, že k tomu dochází až poté, co změní velikost své kontextové paměti. co je pravděpodobnou příčinou tohoto špatného výstupu a jak to mohu napravit?

můj chatovací robot vypisuje "  ### Instruction: <all of its instructions>" na konci každé odpovědi. Zdá se, že k tomu dochází až poté, co změní velikost kontextové paměti. Jaká je pravděpodobná příčina tohoto špatného výstupu a jak ji mohu napravit?


Poskytněte podrobné pokyny, jak přistupovat k etickým otázkám a odpovídat na ně


Existuje hra, ve které je hráči přiřazen seznam N jedinečných čísel od 1 do T. Poté je v každém kole mezi čísly T vylosováno číslo, s výjimkou těch, která byla vylosována v předchozích kolech. Hra končí, když jsou vylosována všechna čísla přiřazená hráči. Napište rekurzivní vzorec pro očekávaný počet kol do ukončení hry (i.e. E(N,M))

Existuje hra, kde je hráči přiřazen seznam N jedinečných čísel od 1 do T. Poté se v každém kole losuje číslo mezi T čísly, s výjimkou těch, která byla vylosována v předchozích kolech. Hra končí, když jsou vylosována všechna čísla přiřazená hráči. Napište rekurzivní vzorec pro očekávaný počet kol pro ukončení hry (tj. E(N,M))

Existuje hra, kde je hráči přidělen seznam N jedinečných čísel od 1 do T. Poté se v každém kole losuje číslo mezi T čísly, s výjimkou těch, která byla vylosována v předchozích kolech. Hra končí, když jsou vylosována všechna čísla přiřazená hráči. Napište rekurzivní vzorec pro očekávaný počet kol pro ukončení hry (tj. E(N,M))


V aplikaci After effects napište výraz, který se přidá do vlastnosti path vrstvy tvaru tak, aby se nakreslil čtverec o rozměrech 500 × 500 pixelů a pravý horní roh byl zaoblený

V after effects napište výraz, který chcete přidat do vlastnosti path vrstvy tvaru tak, aby nakreslila čtverec PX 500x500 a pravý horní roh byl zaoblený.


Dejte mi syntaxi cron pro spuštění úlohy ve všední dny v 19:00 v časovém pásmu New Yorku. Vysvětlete prosím svou odpověď

Dejte mi syntaxi cron ke spuštění úlohy ve všední dny v 19:00 v newyorském časovém pásmu. prosím vysvětlete svou odpověď


Napište bash skript pro automatizaci zálohování rclone v Arch Linuxu pomocí časovačů systemctl, nikoli úloh cron


Mám zajímavý problém: Mám někoho, kdo mi implementuje kryptografickou funkci takto:

- Existuje HSM, které obsahuje tajné k, které znám
- HSM vytvoří odvozený klíč pomocí HKDF
- Odvozený klíč je pak použitelný pro komunikaci

Výše uvedené operace jsou deterministické. Chci však, aby byla začleněna určitá náhodnost, aby bylo zajištěno dokonalé dopředné zabezpečení. Aktuální myšlenkou je vzít deterministický odvozený klíč HKDF a hašovat jej spolu s nějakým náhodným číslem, aby se získal klíč relace takto: session_key = sha(odvozený klíč, náhodný)

Ale teď mám jiný problém: Na běžícím systému nemohu ověřit, zda je klíč relace skutečně výsledkem náhodnosti nebo zda byla implementována zadní vrátka. Existuje mechanismus, který mi umožňuje ověřit postup?

Mám zajímavý problém: Mám někoho, kdo pro mě implementuje kryptografickou funkci následovně:

- Existuje HSM, který obsahuje tajné k, které znám
- HSM vytvoří odvozený klíč pomocí HKDF
- Odvozený klíč je pak použitelný pro komunikaci

Výše uvedené operace jsou deterministické. Chci však, aby byla začleněna určitá náhodnost, aby bylo zajištěno dokonalé dopředné zabezpečení. Současná myšlenka je vzít deterministický odvozený klíč HKDF a hashovat jej spolu s nějakým náhodným číslem, abychom získali klíč relace následovně: session_key = sha (odvozený klíč, náhodný)

Ale teď mám jiný problém: Na běžícím systému nemohu ověřit, zda je klíč sezení skutečně produktem náhody, nebo zda byla implementována zadní vrátka. Existuje mechanismus, který mi umožňuje učinit postup ověřitelným?


1. Vstupní parametry: HMAC přijímá dva vstupy: tajný klíč (K) a zprávu nebo data (M), které je třeba ověřit. Navíc vyžaduje kryptografickou hashovací funkci (H), jako je SHA-256 nebo SHA-3. 2.Key Padding: V případě potřeby je tajný klíč (K) doplněn nebo zkrácen tak, aby odpovídal velikosti bloku hashovací funkce (typicky 512 bitů pro SHA-2). 3. Vnitřní výplň: Operace XOR (exclusive OR) se provádějí na čalouněné klávese (K) se dvěma pevnými hodnotami známými jako vnitřní a vnější konstanty výplně (ipad a opad). Tyto konstanty jsou specifické pro algoritmus HMAC. ipad se používá k XOR pomocí klíče před hashováním. opad se používá k XOR s klíčem po hashování. 4. Vnitřní hash: Vnitřní výplň (ipad XOR K) je zřetězena se zprávou (M) a tato kombinovaná hodnota je hašována pomocí zvolené hašovací funkce (H). Tím vznikne mezilehlý výsledek hash, označený jako H(ipad XOR K || M). 5.Vnější hash: Vnější výplň (opad XOR K) je zřetězena s mezilehlým výsledkem hašování z předchozího kroku (H(ipad XOR K || M)) a tato kombinovaná hodnota je znovu hašována pomocí stejné hašovací funkce (H ). Tato závěrečná hašovací operace poskytne HMAC, reprezentovaný jako H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)). Výstup HMAC: Výstupem druhé hašovací operace je HMAC, což je hodnota pevné velikosti, kterou lze připojit ke zprávě za účelem vytvoření MAC. Na základě výše uvedeného "Vysvětlete o Hmac"

1. Vstupní parametry: HMAC přijímá dva vstupy: tajný klíč (K) a zprávu nebo data (M), které je třeba ověřit. Navíc vyžaduje kryptografickou hashovací funkci (H), jako je SHA-256 nebo SHA-3.
2.Key Padding: V případě potřeby je tajný klíč (K) doplněn nebo zkrácen tak, aby odpovídal velikosti bloku hashovací funkce (typicky 512 bitů pro SHA-2).
3. Vnitřní výplň: Operace XOR (exclusive OR) se provádějí na čalouněné klávese (K) se dvěma pevnými hodnotami známými jako vnitřní a vnější konstanty výplně (ipad a opad). Tyto konstanty jsou specifické pro algoritmus HMAC.
ipad se používá k XOR pomocí klíče před hashováním.
opad se používá k XOR s klíčem po hashování.
4. Vnitřní hash: Vnitřní výplň (ipad XOR K) je zřetězena se zprávou (M) a tato kombinovaná hodnota je hašována pomocí zvolené hašovací funkce (H). To vytvoří mezilehlý výsledek hash, označený jako H(ipad XOR K || M).
5.Vnější hash: Vnější výplň (opad XOR K) je zřetězena s mezilehlým výsledkem hašování z předchozího kroku (H(ipad XOR K || M)) a tato kombinovaná hodnota je znovu hašována pomocí stejné hašovací funkce (H ). Tato závěrečná hašovací operace poskytne HMAC, reprezentovaný jako H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
Výstup HMAC: Výstupem druhé hašovací operace je HMAC, což je hodnota pevné velikosti, kterou lze připojit ke zprávě za účelem vytvoření MAC.  Na základě výše uvedeného „Vysvětlete o Hmac“


Dobrý den, potřebuji kód Ruby pomocí rozhraní Sketchup API k vykreslení kostky.

ahoj, potřebuji rubínový kód pomocí sketchup api k nakreslení krychle.

Dobrý den, potřebuji rubínový kód pomocí sketchup api k nakreslení krychle.


Budete působit jako senior analytik, který je odborníkem na SQL. Budete pomáhat mně, juniornímu analytikovi, dobře porozumět SQL dotazům dohromady. Můžete k tomuto dotazu přidat komentáře, aby ho ostatní analytici snadno pochopili?SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,
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

budete působit jako senior analytik, který je expertem na sql. budete mi pomáhat, junior analytik porozumět dotazům SQL, které lze dobře používat společně. můžete k tomuto dotazu přidat komentáře, aby ho ostatní analytici snadno pochopili? SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients
OD PATIENT_INFO
GROUP BY kostka(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC


Uveďte potenciální vedlejší účinky nebo komplikace zákona EU o kybernetické odolnosti (CSA) a směrnice o odpovědnosti za produkty (PLD), protože by se mohly týkat jednotlivých vývojářů softwaru

Uveďte potenciální vedlejší účinky nebo komplikace zákona EU o kybernetické odolnosti (CSA) a směrnice o odpovědnosti za výrobky (PLD), protože by se mohly týkat jednotlivých vývojářů softwaru


Působte jako počítačový vědec MIT.  Jaké jsou některé osvědčené postupy pro správu a konfiguraci počítače se systémem Windows pro obecné použití a vývoj aplikací.  Zvažte více uživatelských účtů jednoho uživatele.  Zvažte kybernetickou bezpečnost.  Zvažte vývojové prostředí pro úložiště Github.

Působit jako počítačový vědec MIT.  Jaké jsou některé osvědčené postupy pro správu a konfiguraci počítače se systémem Windows pro obecné použití a vývoj aplikací.  Zvažte více uživatelských účtů jedním uživatelem.  Vezměme si kybernetickou bezpečnost.  Zvažte vývojové prostředí pro úložiště Github.


Ve vb.net vytvořte funkci, která vrátí využití CPU a RAM všech programů spuštěných v počítači. měl by se vrátit jako seznam Pgr, přičemž Pgr je položka obsahující název, využití paměti RAM a využití procesoru programu.

V vb.net vytvořte funkci, která vrací využití procesoru a paměti RAM všech programů spuštěných v počítači. měl by se vrátit jako seznam Pgr, přičemž Pgr je položka obsahující název, využití paměti RAM a využití procesoru programem.


Technické detaily GDDR6 a GDDR7, žádné kvalitativní informace, pouze přesné detaily. Zahrňte příklady výpočtů šířky pásma paměti pro 2500 MHz s oběma technologiemi.

Technické detaily GDDR6 a GDDR7, žádné kvalitativní informace, pouze přesné detaily. Zahrňte příklad výpočtů šířky pásma paměti pro 2500 MHz s oběma technologiemi.


Jak mohu zřetězit dva soubory gpx na příkazovém řádku Linuxu?


Uživatel
Vytvořte funkci v C# pro sloučení wordových dokumentů do jednoho pomocí OpenXML SDK. Z prvního dokumentu by měly být převzaty první 2 stránky, záhlaví, zápatí a design jako fonty a styly a z druhého souboru pouze obsah stránky a glosář. Oba soubory mohou obsahovat obrázky.

Uživatel
Vytvoření funkce v jazyce C# pro sloučení wordových dokumentů do jednoho pomocí OpenXML SDK. Z prvního dokumentu by se měly vzít první 2 stránky, záhlaví, zápatí a design jako písma a styly a z druhého souboru pouze obsah stránky a slovníček. Oba soubory mohou obsahovat obrázky.


předstírejte, že pracujete s kvalitou dat a pokoušíte se vyvinout algoritmus pro klasifikaci typu datové sady mezi hlavní data a transakční. Jakou strategii a výpočty byste provedli?

Předstírejte, že pracujete s kvalitou dat a snažíte se vyvinout algoritmus pro klasifikaci typu datové sady, mezi master-data a transakční. Jakou strategii a výpočty byste provedli?


Jaké jsou důležité doporučené postupy při načítání dat z vrstvy nezpracovaných dat v dWH do vrstvy přehledů?


Popište, jak připojit Databricks SQL k nástrojům pro příjem dat, jako je Fivetran.

Popište, jak propojit Databricks SQL s nástroje pro načítání dat, jako je Fivetran

Popište, jak propojit Databricks SQL s nástroji pro příjem dat, jako je Fivetran.


Mám tabulku SQL s následujícím schématem:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Chtěl bych vědět, kolik událostí je každou minutu od doby před 1 měsícem. Používám databázi databricks a jejich SQL příchuť

Mám SQL tabulku s následujícím schématem:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Zajímalo by mě, kolik událostí je každou minutu od doby před 1 měsícem. Používám databázi databricks a jejich SQL variantu


Proveďte debatu o tom, zda potřebujeme používat AI v našem každodenním životě v Evropě, vzhledem k předpisům, které ji učiní mnohem přísnější než ve zbytku světa.
Model A by měl zaujmout postoj pro, zatímco model B by měl zaujmout postoj proti.

Vést diskusi o tom, zda musíme umělou inteligenci využívat v našem každodenním životě v Evropě vzhledem k předpisům, které ji učiní mnohem restriktivnější než ve zbytku světa.
Model A by měl zaujmout postoj pro, zatímco model B by měl zaujmout postoj proti.


Jste mistrem debat a přesvědčivých argumentů. Vaše téma je následující: Zdůrazněte a vysvětlete pokrytectví mezi postojem Republikánské strany USA k potratům a sociálním záchranným sítím, jako jsou potravinové lístky, daňové úlevy na péči o děti, školní obědy zdarma a vládní pomoc pro dosažení výsledku v dětství.


Vytvořte kód v poznámkovém bloku synapse, který odstraní složku z připojeného systému souborů

Vytvoření kódu v poznámkovém bloku synapse, který odstraní složku z připojeného systému souborů


Píšu návod, jak aktualizovat ovladače zařízení ve Windows 11. Jaký je můj úvod a máte nějaká doporučení na jeho vylepšení?: Úvod:
Účel:
Pokud zařízení na počítači se systémem Windows 11 přestane správně fungovat, vy nebo správce systému
možná bude nutné ručně aktualizovat ovladače. Zatímco Windows Update to obvykle zvládá, existují
situace, kdy je zakázána možnost automatických aktualizací. Tato příručka podrobně popisuje proces v 8 krocích
k aktualizaci ovladačů zařízení pomocí aplikace Správce zařízení.

Píšu pokyny, jak aktualizovat ovladače zařízení v systému Windows 11. Jaký je můj úvod a máte nějaká doporučení na jeho zlepšení?: Úvod:
Účel:
Pokud zařízení přestane správně fungovat na počítači se systémem Windows 11, vy nebo správce systému
Možná bude nutné ručně aktualizovat jeho ovladače. I když to obvykle řeší služba Windows Update, existují
situace, kdy je možnost automatických aktualizací zakázána. Tato příručka podrobně popisuje proces v 8 krocích
aktualizujte ovladače zařízení pomocí aplikace Správce zařízení.


Jaký je 95% interval spolehlivosti pro součet 100 spravedlivých šestistěnných kostek?


vyčistit tohle?

```python
import re
import random

# výčet výsledků hodu
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):
    """Hoďte nD6 a vraťte seznam hodů"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Určete výsledek na základě hodů"""
    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):
    """Hoď s danou dovedností, statistikou a obtížností"""
    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):
    """Hoď s danou dovedností, statistikou a obtížností"""
    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)

# hoďte 3D6 10000krát a vytiskněte číslo každého výsledku
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# odhadnout pravděpodobnost každého výsledku
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))
```

vyčistit tohle?

```python
import re
import random

# roll result enum
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):
    """Roll nD6 and return a list of rolls"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Determine the result based on the rolls"""
    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):
    """Make a roll with the given skill, stat, and difficulty"""
    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):
    """Make a roll with the given skill, stat, and difficulty"""
    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)

# roll 3D6 10000 times and print the number of each result
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# estimate the probability of each result
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))
```

Vyřešíte tohle?
```python
import re
import random

# Výsledek hodu enum
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):
    """Hoďte nD6 a vraťte seznam hodů"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Určete výsledek na základě hodů"""
    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):
    """Proveďte hod s danou dovedností, statistikou a obtížností"""
    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):
    """Proveďte hod s danou dovedností, statistikou a obtížností"""
    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)

# Hoďte 3D6 10000 krát a vytiskněte počet každého výsledku
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# Odhadněte pravděpodobnost každého výsledku
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))


Předpokládejme, že jste architekt platformy reklamní sítě, který má za úkol vybudovat systém pro optimalizaci vstupní stránky (finanční nabídky, jako je prodej debetních karet a získávání provizí z nich). Máte k dispozici tok návštěvnosti (TF), konverze (CV), sazby za proklik (CZ) nebo platby za nabídky (PA). Poskytněte nástin a koncepční kód pro takový systém maximalizující výnosy. Použijte Thomsonovu metodu (nebo podobnou optimální), abyste získali nejrychlejší a přesnější výsledky z AB testování.

Předpokládejme, že jste architekt platformy reklamní sítě, která má za úkol vybudovat systém pro optimalizaci vstupní stránky (finanční nabídky, jako je prodej debetních karet a získávání provizí z ní). Máte tok návštěvnosti (TF), konverze (CV), platby za proklik (CZ) nebo platby za nabídky (PA). Uveďte osnovu a koncepční kód pro takový systém maximalizující výnosy. Použijte thomsonovu metodu samling (nebo podobnou optimální), abyste získali nejrychlejší a přesné výsledky z AB testování.


Působte jako odborník na osobní finance a poskytujte podrobné informace o mobilní aplikaci. Vysvětlete, jak aplikace pomáhá uživatelům činit informovaná nákupní rozhodnutí a dosahovat jejich finančních cílů. Zahrňte klíčové funkce uvedené v kroku 1 a každou z nich podrobně rozeberte. Uveďte příklady a scénáře, které ilustrují, jak aplikace funguje v různých situacích. Diskutujte o výhodách dostupnosti offline a o tom, jak aplikace ukládá místně dostupnou databázi otázek a algoritmů. Vysvětlete důležitost personalizovaného dotazníku a způsob, jakým vytváří rámec pro rozhodování na základě profilu uživatele a finančních cílů. Zvýrazněte rozhodovací proces v reálném čase a kontextové otázky, které aplikace klade. Zdůrazněte adaptivní algoritmy a způsob, jakým analyzují reakce uživatelů, abyste poskytli stále více personalizované pokyny. Diskutujte o funkci stanovování cílů a sledování a o tom, jak pomáhá uživatelům sledovat jejich pokrok směrem k finančním aspiracím. Vysvětlete funkci plánování nákupu a jak navrhuje alternativní možnosti pro úsporu nebo investování peněz. Vytvořte funkci odpovědnosti a jak podporuje návyky odpovědného utrácení. Vysvětlete sekci vzdělávání a postřehy a jak nabízí kurátorský zdroj článků, videí a podcastů o vzdělávání v oblasti osobních financí. Diskutujte o systému odměn a o tom, jak uživatelé získávají body nebo odznaky za úspěšné rozhodování o nákupu. Na závěr zdůrazněte schopnost aplikace poskytovat personalizované poradenství offline, což uživatelům umožňuje činit informovaná finanční rozhodnutí v místě nákupu. Název aplikace je „2buyor“.

Jednejte jako odborník na osobní finance a poskytněte podrobné informace o mobilní aplikaci. Vysvětlete, jak aplikace pomáhá uživatelům činit informovaná nákupní rozhodnutí a dosahovat jejich finančních cílů. Zahrňte klíčové funkce uvedené v kroku 1 a každou z nich rozveďte. Uveďte příklady a scénáře, které ilustrují, jak aplikace funguje v různých situacích. Diskutujte o výhodách offline přístupnosti a o tom, jak aplikace ukládá místně přístupnou databázi otázek a algoritmů. Vysvětlete důležitost personalizovaného dotazníku a jak generuje rozhodovací rámec na základě profilu uživatele a jeho finančních cílů. Zvýrazněte rozhodovací proces v reálném čase a kontextové otázky, které aplikace klade. Zdůrazněte adaptivní algoritmy a způsob, jakým analyzují reakce uživatelů, aby poskytovaly stále personalizovanější pokyny. Diskutujte o funkci stanovování a sledování cílů a o tom, jak pomáhá uživatelům sledovat jejich pokrok směrem k finančním aspiracím. Vysvětlete funkci plánování nákupu a jak navrhuje alternativní možnosti spoření nebo investování peněz. Vytvořte funkci odpovědnosti a jak podporuje návyky zodpovědného utrácení. Vysvětlete sekci vzdělávání a postřehy a to, jak nabízí kurátorský zdroj článků, videí a podcastů o vzdělávání v oblasti osobních financí. Diskutujte o systému odměn a o tom, jak uživatelé získávají body nebo odznaky za úspěšná rozhodnutí o nákupu. Na závěr zdůrazněte schopnost aplikace poskytovat personalizované pokyny offline, což uživatelům umožňuje činit informovaná finanční rozhodnutí v místě nákupu. Název aplikace je "2buyor".


Během běžného roku se celkové závazky společnosti Sue Shells, Incorporated snížily o 25 000 USD a vlastní kapitál se zvýšil o 5 000 USD. O jakou částku a v jakém směru se změnil celkový majetek Sue ve stejném časovém období?

Výběr z variant
pokles o 20 000 USD.
zvýšení o 30 000 $.
zvýšení o 20 000 $.
pokles o 30 000 USD.

Během běžného roku se celkové závazky Sue Shells, Incorporated snížily o 25 000 USD a vlastní kapitál vzrostl o 5 000 USD. O jakou částku a jakým směrem se za stejné časové období změnila celková aktiva Sue?

Vícenásobná volba
snížení o 20 000 dolarů.
zvýšení o 30 000 dolarů.
zvýšení o 20 000 dolarů.
snížení o 30 000 dolarů.


účetní pro rostlinnou školku, nově založenou společnost. Rostlinná školka měla pro své podnikání následující transakce:
    Čtyři akcionáři přispěli 60 000 USD (každý 15 000 USD) výměnou za kmenové akcie školky.
    Rostlinná školka nakupuje zásoby za 10 000 dolarů. Rostlinná školka zaplatila za fakturu v hotovosti.

Jaké jsou dopady na účetní rovnici školky?

účetní pro rostlinnou školku, nově vzniklou společnost. Školka pro své podnikání provedla následující transakce:
    Čtyři akcionáři přispěli 60 000 USD (každý 15 000 USD) výměnou za kmenové akcie rostlinné školky.
    Školka nakupuje zásoby za 10 000 USD. Školka zaplatila fakturu v hotovosti.

Jaké jsou dopady na účetní rovnici rostlinné školky?


Jste moderátor v cechu discordu
- Předmětem cechu discordů, který moderujete, je TheCrew
- Musíte odpovědět ve stejném jazyce jako zpráva, na kterou odpovídáte
- Nemusíte odpovídat na nic kromě zpráv týkajících se lidí, kteří hledají posádku
- Jakákoli zpráva, kterou dostanete, začne STARTMESSAGE a skončí ENDMESSAGE
- Vaší úlohou je odpovědět, pokud si myslíte, že některá pravidla nejsou dodržována
- Odpovíte pouze v případě, že pravidla nejsou respektována! Jinak řeknete "ŽÁDNÉ PRAVIDLO PORUŠENÉ"
-Tady jsou pravidla:
    1. Musíte dodržovat Pokyny pro Discords https://discord.com/guidelines
    2. Musíte dodržovat Kodex chování Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Jakýkoli druh reklamy není povolen. Žádné zapojování vašeho obsahu mimo zadané kanály.
    4. Nebuďte rušiví pro komunitu. To zahrnuje, ale není omezeno na - způsobování dramatu, pojmenovávání a hanobení, spamování, náhodné zveřejňování odkazů a obrázků mimo téma, intenzivní rozdělování linek, nesprávné používání kanálů, náhodné hovory v DM.
    5. Nezveřejňujte obsah, který obsahuje pornografické snímky nebo cokoli, co by nebylo považováno za bezpečné pro práci.
    6. Nezveřejňujte úniky nebo věci, které jsou v rámci dohody o mlčenlivosti (NDA). Takové akce budou mít za následek zákazy.
    7. Nezveřejňujte umělecká díla jiných lidí jako své vlastní. Při odesílání jiných uměleckých děl je třeba uvést odpovídající množství kreditu!
    8. Jakékoli nevyžádané přímé zprávy nebo zmínky zaměstnancům nebo moderátorům Ubisoftu nejsou povoleny. K otevření chatu s moderátory použijte příkaz /send-modmail lomítko na serveru.
    9. Neodporujte umírněným akcím na veřejnosti, pokud máte problém s akcí vedenou proti vám, můžete ji zpochybnit pomocí Mod Mail. Pokud je potrestán jiný člověk, nebudeme to s vámi diskutovat.
    10. Nechte moderátory dělat jejich práci, pokud se vyskytne problém, použijte Mod Mail ke kontaktování moderátorského týmu. Moderování zadního sedadla může mít za následek varování.
    11. Jsme zde, abychom přijali a užívali si svět Motornation, neustálý negativní postoj vyústí v umírněnou akci. Můžete hru kritizovat, ale místo „gEaM dEd to dělejte konstruktivně“.
    12. Vaše uživatelské jméno musí být zmínitelné, čitelné a v souladu s pravidly serveru. Moderátoři si vyhrazují právo kdykoli změnit vaše uživatelské jméno, pokud je uzná za nevhodné.
    13. Moderátoři mají právo trvale potrestat (varovat/vykopnout/zakázat) uživatele, které považují za nevhodné pro server.

Jste moderátor v cechu discordu
- Předmětem cechu discordů, který moderujete, je TheCrew
- Musíte odpovědět ve stejném jazyce jako zpráva, na kterou odpovídáte
- Nemusíte odpovídat na nic kromě zpráv týkajících se lidí, kteří hledají posádku
- Jakákoli zpráva, kterou dostanete, začne STARTMESSAGE a skončí ENDMESSAGE
- Vaší úlohou je odpovědět, pokud si myslíte, že některá pravidla nejsou dodržována
- Odpovíte pouze v případě, že pravidla nejsou respektována! Jinak řeknete "ŽÁDNÉ PRAVIDLO PORUŠENÉ"
-Tady jsou pravidla:
    1. Musíte dodržovat Pokyny pro Discords https://discord.com/guidelines
    2. Musíte dodržovat Kodex chování Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Jakýkoli druh reklamy není povolen. Žádné zapojování vašeho obsahu mimo zadané kanály.
    4. Nebuďte rušiví pro komunitu. To zahrnuje, ale není omezeno na - způsobování dramatu, pojmenovávání a hanobení, spamování, náhodné zveřejňování odkazů a obrázků mimo téma, intenzivní rozdělování linek, nesprávné používání kanálů, náhodné hovory v DM.
    5. Nezveřejňujte obsah, který obsahuje pornografické snímky nebo cokoli, co by nebylo považováno za bezpečné pro práci.
    6. Nezveřejňujte úniky nebo věci, které jsou v rámci dohody o mlčenlivosti (NDA). Takové akce budou mít za následek zákazy.
    7. Nezveřejňujte umělecká díla jiných lidí jako své vlastní. Při odesílání jiných uměleckých děl je třeba uvést odpovídající množství kreditu!
    8. Jakékoli nevyžádané přímé zprávy nebo zmínky zaměstnancům nebo moderátorům Ubisoftu nejsou povoleny. K otevření chatu s moderátory použijte příkaz /send-modmail lomítko na serveru.
    9. Neodporujte umírněnému jednání na veřejnosti, pokud máte problém s opatřením podniknutým proti vám, můžete jej zpochybnit pomocí Mod Mail. Pokud je potrestán jiný člověk, nebudeme to s vámi diskutovat.
    10. Nechte moderátory dělat jejich práci, pokud se vyskytne problém, použijte Mod Mail ke kontaktování moderátorského týmu. Moderování zadních sedadel může mít za následek varování.
    11. Jsme zde, abychom přijali a užívali si svět Motornation, neustálý negativní postoj bude mít za následek umírněnou akci. Můžete hru kritizovat, ale místo „gEaM dEd to dělejte konstruktivně“.
    12. Vaše uživatelské jméno musí být zmínitelné, čitelné a v souladu s pravidly serveru. Moderátoři si vyhrazují právo kdykoli změnit vaše uživatelské jméno, pokud to bude považovat za nevhodné.
    13. Moderátoři mají právo trvale potrestat (varovat/vykopnout/zakázat) uživatele, které považují za nevhodné pro server.

Jsi moderátorem v cechu discordů
- Předmětem discordového cechu, který moderujete, je TheCrew
- Musíte odpovědět ve stejném jazyce jako na zprávu, na kterou odpovídáte
- Nesmíte odpovídat na nic kromě zpráv týkajících se hledání lidí pro posádku
- Jakákoli zpráva, kterou obdržíte, bude začínat STARTMESSAGE a končit ENDMESSAGE
- Vaším úkolem je odpovědět, pokud si myslíte, že některá z pravidel nejsou respektována
- Odpovídáte pouze v případě, že nejsou respektována pravidla ! Jinak řeknete "NO RULE BROKEN"
- Zde jsou pravidla:
    1. Musíte dodržovat pokyny Discords https://discord.com/guidelines
    2. Musíte dodržovat Kodex chování společnosti Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Jakýkoli druh reklamy není povolen. Žádné připojování vašeho obsahu mimo určené kanály.
    4. Nebuďte rušiví pro komunitu. To zahrnuje, ale není omezeno na - způsobování dramatu, pojmenovávání a zostuzování, spamování, náhodné zveřejňování odkazů a obrázků mimo téma, intenzivní rozdělování řádků, nesprávné používání kanálů, náhodné hovory v DM.
    5. Nezveřejňujte obsah, který obsahuje pornografické obrázky nebo cokoli, co by bylo považováno za nevhodné pro práci.
    6. Nezveřejňujte úniky nebo věci, na které se vztahuje dohoda o mlčenlivosti (NDA). Takové akce budou mít za následek bany.
    7. Nezveřejňujte umělecká díla jiných lidí jako svá vlastní. Při zveřejňování uměleckých děl jiných je třeba uvést odpovídající množství kreditu!
    8. Jakýkoli druh nevyžádaných přímých zpráv nebo zmínek Zaměstnancům nebo Moderátorům společnosti Ubisoft není povolen. Pomocí příkazu /send-modmail slash na serveru otevřete chat s moderátory.
    9. Nehádejte se proti moderativní akci na veřejnosti, pokud máte problém s opatřeními podniknutými proti vám, můžete použít Mod Mail k tomu, abyste to zpochybnili. Pokud se jedná o jinou osobu, která byla potrestána, nebudeme to s vámi probírat.
    10. Nechte moderátory dělat svou práci, pokud se vyskytne problém, kontaktujte tým moderátorů pomocí Mod Mail. Moderování zadních sedadel může mít za následek varování.
    11. Jsme tu, abychom přijali a užili si svět Motornation, neustálý negativní postoj bude mít za následek moderativní akci. Máte svobodu kritizovat hru, ale udělejte to konstruktivně místo "gEaM dEd".
    12. Vaše uživatelské jméno musí být umisťovatelné, čitelné a v souladu s pravidly serveru. Moderátoři si vyhrazují právo kdykoli změnit vaše uživatelské jméno, pokud bude považováno za nevhodné.
    13. Moderátoři mají právo trvale potrestat (varovat/vyhodit/zakázat) uživatele, které považují za nevhodné pro server.


Jak mohu přimět svého robota Discord přehrát zvukový klip pomocí rozhraní API pro interakce Discord?

jak mohu přimět svůj discord bot přehrávat audioklip pomocí discord interakce api?


Zadané slovo nebo frázi vygenerujte přidružení napříč určenými kategoriemi. Každá kategorie by měla přinést tři přímé asociace a tři tematická spojení, doplněná vysvětlením. Prezentujte přidružení v jasném a snadno čitelném formátu a pokračujte ve vytváření řetězce přidružení bez omezování kontextu nebo uvalování omezení.

Kategorie:

Barvy
Položky
Příroda
Místa
Emoce
Filmy
Technologie
Literatura
Umění
Móda

Vstupní slovo/fráze: [Pozor]

Kritéria přidružení:

Tři přímá přidružení: Prezentujte přidružení, která jsou okamžitě a jasně spojena se vstupem.
Tři tematická spojení: Současné asociace, které jsou koncepčně nebo tematicky propojeny se vstupem, což nemusí být hned zřejmé.
Pokyny pro asistenta:

Identifikujte a vysvětlete tři přímé asociace pro každou kategorii na základě vstupního slova nebo fráze.
Identifikujte a vysvětlete tři tematická spojení pro každou kategorii na základě vstupního slova nebo fráze.
Prezentujte asociace ve formátu, který je snadno čitelný a srozumitelný.
Pokračujte v řetězci asociací pomocí posledního tematického spojení každé kategorie k zahájení dalšího kola asociací.
Neomezujte kontext a neukládejte omezení na typy vytvořených asociací, pokud nejsou ze své podstaty urážlivé nebo nevhodné.
Výstupní formát:

Strukturovaný seznam nebo řada odstavců, které úhledně oddělují přímé asociace od tematických souvislostí a zajišťují přehlednost a čitelnost.

Dané slovo nebo frázi můžete vytvořit asociace napříč určenými kategoriemi. Každá kategorie by měla poskytnout tři přímé asociace a tři tematické souvislosti, doplněné vysvětlením. Prezentujte asociace v jasném a snadno čitelném formátu a pokračujte ve vytváření řetězce asociací bez omezování kontextu nebo kladení omezení.

Kategorie:

Barvy
Položky
Příroda
Umisťuje
Emoce
Filmy
Technologie
Literatura
Umění
Móda

Vstupní slovo/fráze: [Pozor]

Kritéria asociace:

Tři přímé asociace: Prezentují asociace, které jsou okamžitě a jasně spojeny se vstupem.
Tři tematické souvislosti: Prezentují asociace, které jsou koncepčně nebo tematicky spojeny se vstupem, které nemusí být na první pohled zřejmé.
Pokyny pro asistentku:

Identifikujte a vysvětlete tři přímé asociace pro každou kategorii na základě vstupního slova nebo fráze.
Identifikujte a vysvětlete tři tematické souvislosti pro každou kategorii na základě vstupního slova nebo fráze.
Prezentujte asociace ve formátu, který je snadno čitelný a srozumitelný.
Pokračujte v řetězci asociací tím, že pomocí posledního tematického spojení každé kategorie zahájíte další kolo asociací.
Neomezujte kontext a nestanovujte omezení na typy vytvářených asociací, pokud nejsou ze své podstaty urážlivé nebo nevhodné.
Výstupní formát:

Strukturovaný seznam nebo řada odstavců, které úhledně oddělují přímé asociace od tematických souvislostí a zajišťují srozumitelnost a čitelnost.


Pomozte mi s touto otázkou:

Křišťálově čisté (Logický problém) Ačkoli ji hledáte všude, nemůžete najít svou pravou lásku. Trochu zoufalí se rozhodnete navštívit Madame Irmu, nejznámější (a nejserióznější) věštkyni ve městě. Na vstupu vidíte nápis: Vše, co říkám, musí být prokázáno, aby bylo uvěřeno. Ještě více zmatení stále jdete dovnitř. Po nějaké době na vás zírá, podívá se do své křišťálové koule, která má zvláštní záři, a říká tajemným hlasem:
• Máte psa.
• Osoba, kterou hledáte, kupuje mrkev po pytlích.
• Každý, kdo vlastní králíka, nenávidí cokoli, co honí jakéhokoli králíka
• Každý pes honí nějakého králíka.
• Každý, kdo kupuje mrkev po pytlích, vlastní buď králíka, nebo obchod s potravinami.
• Někdo, kdo nenávidí něco, co vlastní jiná osoba, s touto osobou nebude chodit
Věty, které jste právě slyšeli, vám připomínají osobu: Robina. Ale než odejdete, vyzve vás k závěru:
• Pokud osoba, kterou hledáte, nevlastní obchod s potravinami, nebude s vámi chodit. Vzpomínáte si na větu u vchodu a uvědomujete si, že to, co vám řekla, je pravda, pouze pokud můžete dokázat její náročný závěr. Protože nechcete žádnou trapnou situaci, rozhodnete se poskytnout důkaz jejího závěru, než půjdete za Robinem.
1.Vyjádřete šest výroků Madame Irmy v prvním řádu logiky (FOL). Poznámka: Můžete použít dvě konstanty: VY a ROBIN. Tato otázka má hodnotu 10 % z celkového hodnocení této práce.
2.Přeložte získané výrazy do konjunktivních normálních forem (CNF, kroky 1-6 z přednášky 9: Logika). Ukažte a vysvětlete svou práci. Tato otázka má hodnotu 10 % z celkového hodnocení této práce.
3.Přeměňte závěr Madame Irmy do FOL, negujte ho a převeďte do CNF (kroky 1-6 z přednášky 9: Logika). Ukažte a vysvětlete svou práci.
"Tato otázka má hodnotu 10 % z celkového hodnocení této práce.
1
4.Na základě všech dříve vytvořených klauzulí (měli byste mít alespoň 7 v závislosti na tom, jak je rozdělíte), dokončete převod do CNF (kroky 7-8 z přednášky 9: Logika) a poskytněte důkaz pomocí rezoluce, že Madame Irma má pravdu, že byste měli jít za Robinem a vyznat mu svou (logickou) lásku. Ukažte a vysvětlete svou práci a poskytněte unifikátory."Tato otázka má hodnotu 20 % z celkového hodnocení této práce.
Poznámka: Ujistěte se, že dodržujete pořadí kroků pro převod do CNF, jak je uvedeno v přednášce 9, a zaznamenejte všechny kroky (uveďte „nic k dělání“ pro kroky, kde je to případ).

pomozte mi s touto otázkou:

2 Křišťálově čisté (logický problém)
I když ji hledáte všude, nemůžete najít svou pravou lásku. Trochu zoufalý, ty
rozhodnout se navštívit Madame Irmu, nejslavnější (a seriózní) věštkyni města. u vchodu,
vidíte znamení, které říká: Vše, co říkám, musí být dokázáno, že tomu lze věřit. Zmatenější než kdy jindy,
stále jdete dovnitř. Poté, co na vás nějakou dobu zírala, podívá se do své křišťálové koule, která má a
podivná záře a říká tajemným hlasem:
• Máte psa.
• Osoba, kterou hledáte, koupí mrkev u bušlu.
• Každý, kdo vlastní králíka, nesnáší vše, co honí jakéhokoli králíka.
• Každý pes honí nějakého králíka.
• Každý, kdo kupuje mrkev podle bušlu, vlastní buď králíka, nebo obchod s potravinami.
• Někdo, kdo nenávidí něco, co vlastní jiná osoba, nebude s touto osobou chodit.
Věty, které jste právě slyšeli, vám připomínají osobu: Robin. Ale než odejdete, ona napadá
ty se závěrem:
• Pokud osoba, kterou hledáte, nevlastní obchod s potravinami, nebude s vámi chodit.
Když si vzpomenete na větu u vchodu, uvědomíte si, že to, co vám řekla, je pravda, pouze pokud vy
může dokázat svůj náročný závěr. Protože nechcete žádnou trapnou situaci, rozhodnete se
poskytněte důkaz o jejím závěru, než půjdete za Robinem.
1. Vyjádřete šest prohlášení madame Irmy do Logiky prvního řádu (FOL). Poznámka: Můžete použít dva
konstanty: TY a ROBIN.
Tato otázka nese 10 % známky za tuto práci.
2. Přeložte získané výrazy do konjunktivních normálních forem (CNF, kroky 1-6 přednášky
9: Logika). Ukažte a vysvětlete svou práci.
Tato otázka nese 10 % známky za tuto práci.
3. Převeďte závěr Madame Irmy na FOL, negujte jej a převeďte jej na CNF (kroky 1–6
Přednáška 9: Logika). Ukažte a vysvětlete svou práci.
Tato otázka nese 10 % známky za tuto práci.
1
4. Na základě všech dříve vytvořených klauzulí (měli byste mít alespoň 7 v závislosti na tom, jak jste
rozdělte je), dokončete převod na CNF (kroky 7-8 z přednášky 9: Logika) a poskytněte důkaz pomocí
usnesení, že madame Irma má pravdu, že byste měli jít za Robinem a prohlásit své (logické)
lásku k ní. Ukažte a vysvětlete svou práci a poskytněte sjednocovače.
Tato otázka nese 20 % známky za tuto práci.
Poznámka: Ujistěte se, že jste dodrželi pořadí kroků pro konverzi CNF, jak je uvedeno v přednášce 9, a podejte zprávu
všechny kroky (u kroků, kde tomu tak je, uveďte „nic dělat“).

Pomozte mi s touto otázkou:

2 Křišťálově čistý (Logický problém)
I když ji hledáte všude, nemůžete najít svou pravou lásku. Trochu zoufalý, ty
Rozhodněte se navštívit Madame Irmu, nejslavnější (a nejvážnější) věštkyni města. U vchodu
vidíte ceduli, která říká: Všechno, co říkám, musí být dokázáno, aby se tomu věřilo. Zmatenější než kdy jindy,
stále chodíte dovnitř. Poté, co na vás chvíli zírala, se podívá do své křišťálové koule, která má
Strange Glow a říká tajemným hlasem:
• Máte psa.
• Osoba, kterou hledáte, kupuje mrkev po kbelíku.
• Každý, kdo vlastní králíka, nenávidí vše, co honí králíka.
• Každý pes honí nějakého králíka.
• Každý, kdo kupuje mrkev po kbelíku, vlastní buď králíka, nebo obchod s potravinami.
Někdo, kdo nenávidí něco, co vlastní jiná osoba, s touto osobou nebude chodit.
Věty, které jste právě slyšeli, vám připomínají osobu: Robin. Ale než odejdete, ona vyzývá
vás se závěrem:
• Pokud osoba, kterou hledáte, nevlastní obchod s potravinami, nebude s vámi chodit.
Když si vzpomenete na větu u vchodu, uvědomíte si, že to, co vám řekla, je pravda pouze tehdy, pokud
může dokázat její náročný závěr. Protože nechcete žádnou nepříjemnou situaci, rozhodnete se
poskytnout důkaz o svém závěru, než půjdete za Robinem.
1. Vyjádřete šest výroků Madame Irmy do Logiky Prvního řádu (FOL). Poznámka: Můžete použít dva
konstanty: U a ROBIN.
Tato otázka nese 10 % známky za tuto práci v kurzu.
2. Přeložte získané výrazy do konjunktivních normálních tvarů (CNF, kroky 1-6 přednášky
9: Logika). Ukažte a vysvětlete svou práci.
Tato otázka nese 10 % známky za tuto práci v kurzu.
3. Transformujte závěr Madame Irmy do FOL, negujte jej a převeďte na CNF (kroky 1-6 z
Přednáška 9: Logika). Ukažte a vysvětlete svou práci.
Tato otázka nese 10 % známky za tuto práci v kurzu.
1
4. Na základě všech dříve vytvořených klauzulí (měli byste jich mít alespoň 7 v závislosti na tom, jak
rozdělit), dokončit převod na CNF (kroky 7-8 v přednášce 9: Logika) a poskytnout důkaz pomocí
rozhodnutí, že madame Irma má pravdu, že byste měl jít za Robinem a vysvětlit mu svou logiku.
lásku k ní. Ukažte a vysvětlete svou práci a poskytněte sjednotitele.
Tato otázka nese 20 % známky za tuto ročníkovou práci.
Poznámka: Ujistěte se, že dodržujete pořadí kroků pro převod CNF, jak je uvedeno v přednášce 9, a nahlaste
všechny kroky (u kroků, ve kterých se jedná o tento případ, uveďte "není co dělat").


Vyhledejte na internetu státní předpisy pro odškodnění pracovníků.

Najděte tři nejlepší články na dané téma a použijte informace v těchto článcích k vytvoření nového článku, který bude následovat nejdůležitější části ze všech tří.

Citujte alespoň pět zdrojů v citacích v textu v článku a adresy URL pro uvedené citace uveďte v samostatné sekci na konci článku.

Vyhledejte také relevantní klíčová slova seo týkající se předpisů o kompenzaci pracovníků specifických pro daný stát a používejte tato klíčová slova v celém článku.

Udělejte článek alespoň 1500 slov.

V posledním odstavci přidejte výzvu k akci k získání pojištění kompenzací pracovníků u poradců společnosti Deerfield.

Přidejte konkrétní odkazy na jedinečné právní předpisy o odškodnění pracovníků v různých státech v celém článku.

Vyhledejte na internetu státní předpisy týkající se pojištění pracovních úrazů.

Najděte tři nejlepší články na toto téma a použijte informace z těchto článků k vytvoření nového článku, který bude pokrývat nejdůležitější části všech tří.

Citujte alespoň pět zdrojů v citacích v textu článku a adresy URL uvedených citací umístěte v samostatné sekci na konci článku.

Dále vyhledejte relevantní klíčová slova pro SEO, která se vztahují k předpisům o pojištění pracovních úrazů v jednotlivých státech, a použijte tato klíčová slova v celém článku.

Udělejte článek alespoň 1500 slov dlouhý.

V posledním odstavci přidejte výzvu k akci a získejte pojištění pracovních úrazů u Deerfield Advisors.

V celém článku přidejte konkrétní odkazy na specifické právní předpisy týkající se pojištění pracovních úrazů v různých státech.

Vyhledejte na internetu státní předpisy týkající se pojištění pracovního úrazu.

Najděte tři nejlepší články na toto téma a použijte informace z těchto článků k vytvoření nového, který bude obsahovat nejdůležitější části všech tří.

Citujte alespoň pět zdrojů v textu článku a uveďte adresy URL těchto citací v samostatné sekci na konci článku.

Vyhledejte také relevantní klíčová slova pro SEO týkající se předpisů o pojištění pracovního úrazu pro jednotlivé státy a použijte tato klíčová slova v celém článku.

Napište článek alespoň o 1500 slovech.

V posledním odstavci přidejte výzvu k akci a získejte pojištění pracovního úrazu u Deerfield Advisors.

V celém článku přidejte konkrétní odkazy na jedinečné právní předpisy týkající se pojištění pracovního úrazu v různých státech.


Vytvořte charsheet GURPS pro Revy "Two Hands" z anime "Black Lagoon"

Vytvořte GURPS znakový list pro Revy "Two Hands" z anime "Black Lagoon"


Chci vytvořit sledovač strun pro badminton v Djangu. Potřebuji evidovat zákazníky, restringy a platby. Navrhněte mi models.py

Chci si v Django vyrobit badmintonového restring trackera. Potřebuji evidovat zákazníky, restringy a platby. Navrhni mi modely.py


Pomocí Djanga mám třídu Features(modely. Modelka):
    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()
Jak lze automaticky uložit „aktuálního uživatele“ v každém save()

Pomocí Django mám funkce třídy (models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
    načtená data = models.TextField()
Jak lze automaticky uložit „aktuálního uživatele“ v každém save()


Při použití Dockeru lze k vytvoření image použít příkaz docker build . za předpokladu, že máte v aktuálním adresáři soubor Dockerfile. Jak toto sestavení vrátíte zpět? Tím myslím, jak se dostanu zpět na místo, kde jsem byl před spuštěním příkazu 'docker build.'?

Při použití Dockeru lze k vytvoření bitové kopie použít příkaz `docker build .` za předpokladu, že máte ve svém aktuálním adresáři soubor Dockerfile. Jak zrušíte toto sestavení? Tím myslím, jak se dostanu zpět na místo, kde jsem byl před spuštěním příkazu `docker build .`?


Chci, aby soubor Apache conf nastavil reverzní proxy na Docker Wordpress, která běží na portu 8001 na stejném počítači

Chci, aby soubor Apache conf obrátil proxy na dokovací stanici Wordpress, která běží na portu 8001 na stejném počítači

Chci, aby konfigurační soubor Apache revertoval proxy na dockerový panel Wordpress, který běží na portu 8001 ve stejném počítači


Mám aplikaci baňky v docker kontejneru. Načetl jsem konfigurační soubor flask ze souboru takto: app.config.from_file(config_file, load=json.load)
Jak spustit a říct, jakou konfiguraci číst pro docker? Možná proměnné prostředí?


jak spustit Blender na Dockeru 3.5?
jak spustit blender na docker 3.5
jak spustit blender na dockeru 3.5


Napište mi plugin wordpress, který vymaže veškerou mezipaměť pomocníka nginx, když je přidán/aktualizován/změněn plugin/téma

Napište mi plugin wordpress, který vymaže veškerou mezipaměť pomocníka nginx, když je přidán/aktualizován/aktualizován / změněn plugin / motiv


Chci vytvořit online sociální tržiště s wordpressem, vytvořte prosím seznam 3 nejlepších témat, poté vytvořte seznam nezbytných pluginů a nakonec vytvořte seznam strategií vstupu na trh, které lze použít pro domácí íránský trh

Chci vytvořit online sociální tržiště s WordPress, vytvořte prosím seznam nejlepších 3 nejlepších témat, poté vytvořte seznam pluginů, které jsou nezbytné, a nakonec vytvořte seznam strategií vstupu na trh, které lze použít pro íránský domácí trh


Potřebuji ve fyzice znát co nejvíce proudů podél povrchu koule, abych komplexně implementoval větu o vlasaté kouli pro případ 1 úběžného vektorového bodu zvaného chlupatá kuličková díra.


Kruhový prstenec o poloměru R = 0,75 m má čistý náboj Q = +275 μC, což je rovnoměrně
rozmístěné podél prstence. Bodový náboj q = −75 μC je umístěn ve středu prstence.
Určete velikost čisté síly, kterou prstenec působí na bodový náboj.

Kruhový prstenec o poloměru 𝑅 = 0,75 𝑚 má čistý náboj 𝑄 = +275 𝜇𝐶, který je rovnoměrně
rozmístěné podél prstence. Bodový poplatek 𝑞 = −75 𝜇𝐶 je umístěn ve středu prstenu.
Najděte velikost čisté síly, kterou prstenec působí na bodový náboj.


Mám část funkce Javascriptu, kterou chci přepsat. V současné době prohledává každou vyhovující vlastnost, aby našel minimum, a Player2 je vždy prvním členem. Místo toho chci, aby Hráč1 byl nejnižší výsledek při řazení podle shod a Hráč2 byl náhodný při každém spuštění kódu.

function elo(data) {
  // Find the two players with the fewest matches.
  let minMatches = Number.MAX_SAFE_INTEGER;
  let Player1 = null;
  let Player2 = null;
  for (let player of data) {
    if (player.Matches < minMatches) {
      minMatches = player.Matches;
      Player1 = player;
      Player2 = data.find(p => p !== Player1);
    }
  }
}

Mám část funkce Javascript, kterou chci přepsat. V současné době prohledává každou vlastnost Matches, která se shoduje, aby nalezla minimum, a Player2 je vždy prvním členem. Místo toho chci, aby Player1 měl nejnižší výsledek řazení podle shod a Player2 byl náhodný pokaždé, když je kód spuštěn.

funkction elo(data) {
  // Najděte dva hráče s nejmenším počtem shod.
  let minMatches = Number.MAX_SAFE_INTEGER;
  let Player1 = null;
  let Player2 = null;
  for (let player of data) {
    if (player.Matches < minMatches) {
      minMatches = player.Matche;
      Player1 = player;
      Player2 = data.find(p => p !== Player1);
    }
  }
}

Mám část funkce v JavaScriptu, kterou chci přepsat. V současné době prohledává každou vlastnost Matches, aby našla minimum, aby nalezla minimum, a Player2 je vždy prvním členem. Místo toho chci, aby Player1 byl hráč s nejnižším počtem shod a Player2 by měl být náhodně vybrán pokaždé, když je kód spuštěn".

function elo(data) {
  // Najděte dva hráče s nejmenším počtem shod.
  let minMatches = Číslo.MAX_SAFE_INTEGER;
  let Player1 = null;
  let Player2 = null;
  for (let player of data) {
    if (player.Matches < minMatches) {
      minMatches = player.Matches;
      Player1 = player;
      Player2 = data.find(p => p !== Player1);
    }
  }
}


Napište program pro výpočet skóre Elo šachového turnaje.

Napište program pro výpočet Elo skóre šachového turnaje.


Můžete mi dát plavecký trénink s hlavní sestavou 15x100 v 1:30 a celkově kolem 4500 m? Pro plavce na pokročilé úrovni

Můžete mi dát plavecký trénink s hlavní sérií 15x100 v 1:30 a celkem kolem 4500m? Pro plavce na pokročilé úrovni


Jste profesionální trenér triatlonu využívající nejnovější vědecky podložené tréninkové metodiky. Napište mi prosím tréninkový plán pro mého prvního Ironmana 70.3 2. června, který začíná v lednu. Tréninkový plán by měl zahrnovat všechny tři disciplíny a měl by být přizpůsoben mé konkrétní úrovni zkušeností: nemám žádné předchozí zkušenosti s plaváním, mám solidní základy v cyklistice a jsem zkušený běžec. Sestavte plán způsobem, který mi umožní zlepšit svou stávající úroveň kondice v běhu a zároveň si vybudovat dostatečnou kondici v ostatních dvou disciplínách, abych dokončil polovičního ironmana v červnu. Chci trénovat 6 dní v týdnu, ale pracovat na plný úvazek, takže mějte na paměti, že delší tréninky mohu dělat pouze o víkendech.

Jsi zkušený trenér triatlonu a používáš nejnovější vědecky podložené tréninkové metodiky. Napište mi prosím tréninkový plán na můj první závod Ironman 70.3 2. června, který začíná v lednu. Tréninkový plán by měl zahrnovat všechny tři disciplíny a měl by být přizpůsoben mé konkrétní úrovni zkušeností: nemám žádné předchozí zkušenosti s plaváním, mám pevné základy v cyklistice a jsem zkušený běžec. Sestavit plán tak, abych si mohl zlepšit svou stávající úroveň kondice v běhu a zároveň si vybudovat dostatečnou kondici v ostatních dvou disciplínách, abych v červnu dokončil polovičního ironmana.
Chci trénovat 6 dní v týdnu, ale pracuji na plný úvazek, takže mějte na paměti, že delší tréninky mohu dělat pouze o víkendech.


Služba doručení balíku bude účtovat 3 € za přepravní balíky, kde součet nejkratší a nejdelší strany balíku musí být menší než 50 cm. Jaký balík s největším objemem lze s tímto odeslat?

Služba doručení balíku bude účtovat 3 € za přepravu balíků, kde součet nejkratší a nejdelší strany balíku musí být menší než 50 cm. Jaký je balíček s největším objemem, který lze s tímto přepravit?

Služba doručení balíku bude účtovat 3 € za přepravu balíků, kde součet nejkratší a nejdelší strany balíku musí být menší než 50 cm. Jaký balík s největším objemem lze s tímto odeslat?


Napište prosím funkci Pythonu, která obdrží datový rámec se sloupci datum a vítěz a vrátí nejdelší počet po sobě jdoucích výher od Alice

Napište prosím funkci  Python, která obdrží datový rámec se sloupci datum a vítěz a vrátí nejdelší počet po sobě jdoucích výher od Alice

Napište prosím funkci Pythonu, která obdrží datový rámec se sloupci date a winner a vrátí nejdelší počet po sobě jdoucích výher Alice


Jako součást extrahování strukturovaných informací z nestrukturovaného textu je po průchodu textu do výstupu modelu LLM vygenerována otevřená extrakce informací s entitami a vztahy v platném json.\nNezahrnujte do odpovědi žádný text, jako například „tady jsou fakta...“ atd. , vrátí pouze platný soubor json.\nPříklady:\nVstup: Apple Inc. sídlí v Cupertinu v Kalifornii. Tim Cook je generálním ředitelem společnosti Apple.\nVýstup: {'entity': [[1, 'Apple Inc.', 'Společnost'], [2, 'Cupertino, Kalifornie', 'Umístění'], [3, 'Tim Cook', 'Person']], 'vztahy': [[1, 'se sídlem v', 2], [3, 'je generálním ředitelem', 1]]}\nVstup: Omlouváme se!\nVýstup: {' entity': [], 'vztahy': []}\nVstup: Barack Obama byl 44. prezidentem Spojených států. Narodil se v Honolulu na Havaji 4. srpna 1961. Vystudoval Columbia University a Harvard Law School. V Senátu státu Illinois působil v letech 1997 až 2004. V roce 2008 byl zvolen prezidentem Spojených států, když porazil republikánského kandidáta Johna McCaina. V roce 2012 byl znovu zvolen a porazil republikánského kandidáta Mitta Romneyho.\nVýstup:

Jako součást extrahování strukturovaných informací z nestrukturovaného textu je po průchodu textu do výstupu modelu LLM vygenerována otevřená extrakce informací s entitami a vztahy v platném json.\nNezahrnujte do odpovědi žádný text, jako například „tady jsou fakta...“ atd. , vrátí pouze platný soubor json.\nPříklady:\nVstup: Apple Inc. sídlí v Cupertinu v Kalifornii. Tim Cook je generálním ředitelem společnosti Apple.\nVýstup: {'entity': [[1, 'Apple Inc.', 'Společnost'], [2, 'Cupertino, Kalifornie', 'Umístění'], [3, 'Tim Cook', 'Person']], 'vztahy': [[1, 'se sídlem v', 2], [3, 'je CEO of', 1]]}\nVstup: Promiňte!\nVýstup: {'entity': [], 'vztahy': []}\nVstup: Barack Obama byl 44. prezidentem Spojených států. Narodil se v Honolulu na Havaji 4. srpna 1961. Vystudoval Columbia University a Harvard Law School. V Senátu státu Illinois působil v letech 1997 až 2004. V roce 2008 byl zvolen prezidentem Spojených států, když porazil republikánského kandidáta Johna McCaina. V roce 2012 byl znovu zvolen a porazil republikánského kandidáta Mitta Romneyho.\nVýstup:


Jen rychle, souhlasíte s touto větou: „Návrh kapslových sítí se zdá být nejvhodnější pro klasifikační problémy, které mají jasně definované entity, a může být méně vhodný pro problémy, kde je obtížnější definovat entity, jako např. vzory počasí."


Dokážete vygenerovat zkouškovou otázku na úrovni A kruhovým pohybem s odpovídajícím schématem známek a odpovědí.


Řekněte mi 15 faktů s nejvyšší výtěžností, které mi pomohou při studiu na zkoušku z nukleární kardiologie, kterou mám zítra složit. Zaměřte se na to, abyste mi poskytli informace, které pravděpodobně budou ve zkoušce, ale jsou více obskurní než super běžné informace.

Řekněte mi 15 faktů s nejvyšším výnosem, které mi pomohou studovat na zkoušku nukleární kardiologie, kterou musím zítra složit. Zaměřte se na poskytování informací, které pravděpodobně budou v testu, ale jsou nejasnější než super běžné informace.


Nyní přejděte na tuto stránku.  https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/home.html?lang=en
Na levém panelu se nachází nabídka s vnořenými nabídkami, které lze rozbalit. Extrahujte každý popisek nabídky a odpovídající adresy URL. Vložte to do souboru CSV s jedním sloupcem pro popisek nabídky a druhým sloupcem pro úplnou adresu URL cesty

Nyní přejděte na tuto stránku.  https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/home.html?lang=cs
Na levé liště je nabídka s vnořenými nabídkami, které lze rozbalit. Extrahujte každý štítek nabídky a odpovídající adresy URL. Vytiskněte to do souboru CSV s jedním sloupcem pro štítek nabídky a druhým sloupcem pro adresu URL úplné cesty


Spočítejte různé hodnoty ve sloupci s omezením z jiného sloupce pomocí klauzule over v SSMS

počítejte odlišné hodnoty ve sloupci s omezením z jiného sloupce pomocí klauzule over v ssms


Ahoj, chtěl bych kód Pythonu pro přeměnu buněk Excelu na barevné čtverce PowerPointu

Ahoj, potřeboval bych kód pythonu pro přeměnu buněk Excelu na barevné powerpointové čtverce


Dotazem na excelovou tabulku pomocí MySQL vyberte druhy stromů podle tříd průměru. Spočítejte počet zástupců v jednotlivých třídách průměru a stanovte konkrétní objem z celkového počtu

Dotazujte se na tabulku aplikace Excel pomocí MySQL a vyberte druhy stromu tabulky dram aplikace Excel podle třídy průměru, spočítejte počet reprezentací třídy průměru a určitý objem z celkového počtu

Dotazem na excelovou tabulku pomocí MySQL vyberte druhy stromu dram excelové tabulky podle třídy průměru, spočítejte počet reprezentací třídy průměru a určitý objem z celkové počtu


Pomozte mi filtrovat a odstranit každý řádek v excelové tabulce, kde hodnota určitého sloupce je 0

Pomozte mi filtrovat a smazat každý řádek v excelové tabulce, kde hodnota určitého sloupce je 0

Pomozte mi filtrovat a mazat každý řádek v excelové tabulce, kde hodnota určitého sloupce je 0


Jak dosáhnout více řádků dat do jednoho řádku dat v Excelu?

Jak dosáhnout více řádků dat do jednoho řádku dat v aplikaci Excel?

Jak dosáhnout více řádků dat do jednoho řádku dat v  Excel?