%%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

# Funktion zum Hochladen und Generieren von Vorhersagen
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 = '
Vorhersage von Geräteausfällen
'

    # Zeigen Sie den roten Titel mit st.markdown an
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Zeige den benutzerdefinierten CSS-Stil an
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Laden Sie eine Excel- oder CSV-Datei hoch", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Lesen Sie die Datei in ein DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel-Datei
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV-Datei
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Den ersten Bildschirm anzeigen

        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("Vorhersagen erfolgreich gemacht!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # Geänderten DataFrame mit Vorhersagen anzeigen
            # DataFrame mit Vorhersagen in st.session_state speichern
            # Zum zweiten Bildschirm wechseln (Grafikanzeige)
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:")
    # Erstellen Sie einen DataFrame mit den ersten 10 Datensätzen mit Vorhersagestatus 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Erstellen Sie einen DataFrame mit allen Datensätzen mit Vorhersagestatus 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Kombinieren Sie die 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("Maschinenstatusvorhersage - Kombiniert")
    plt.xlabel("Timestamp")
    plt.ylabel("Value")
    st.pyplot()
    # Einen Download-Link erstellen
    st.subheader("Laden Sie die Datei mit den Vorhersagen herunter:")
    st.write("Laden Sie die Datei mit den Vorhersagen herunter:")
    # 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"
    )

    # Datenrahmen in einen Binärstrom konvertieren
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel-Datei
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV-Datei
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Erstellen Sie einen Download-Link
    st.download_button(
        label="Laden Sie die Datei mit den Vorhersagen herunter",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Regelfunktionen
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefiniert!"
            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)

        # Nach Anzahl der Proben sortieren
        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("Erklärbarkeit des Modells:")
    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)

        # Erstellen Sie einen Download-Link
    st.download_button(
            label="Erklärbarkeit des Modells",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Führen Sie die App aus
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Vorhersage von Geräteausfällen", 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("Bitte laden Sie zuerst eine Datei auf der Seite „Hochladen und vorhersagen“ hoch.")
Das ist mein Code, in dem ich ein Streudiagramm habe. Ich möchte den Code so ändern, dass er mit den Klick-Ereignissen von Plotly arbeitet, um das Diagramm zu zeichnen. Wenn ich auf eine Instanz des Kreises klicke, soll es mit LIME die Entscheidungsregel für diese Instanz anzeigen. Nach dem Zeichnen des Diagramms, wenn ich auf einen Kreis oder eine Instanz klicke, soll die LIME-Tabelle und die Regel-Liste dort selbst angezeigt werden. Du kannst auch eine Option „Vorhersagen herunterladen“ und „Modellerklärbarkeit“ in einer neuen Seitenleiste hinzufügen.

%%Schreibdatei app.py
importiere streamlit als st
importiere pandas as pd
importieren io
importieren joblib
importiere base64
importiere matplotlib.pyplot als plt
importieren seaborn as sns
importieren datetime
from sklearn import tree
von sklearn.tree importieren _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

# Anzeige des ersten Bildschirms

if st.button(„vorhersagen generieren“):
model = joblib.load(„des_tree_clss.joblib“)
vorhersage = „“
if „machine_status“ in df.columns.to_list():
vorhersage = model.predict(df.drop(columns=[„machine_status“]))
sonst:
vorhersage = model.predict(df)
df[„vorhersage_Status“] = vorhersage
st.success(„vorhersagen erfolgreich gemacht!“)
st.session_state.vorhersagen_df = df
st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
# Anzeige des geänderten DataFrame mit vorhersagen
# Speichern des DataFrame mit vorhersagen in st.session_state
# Wechseln Sie zum zweiten Bildschirm (Anzeige des Graphen).
def display_graph(vorhersagen_df, hochgeladene_datei):
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=„Vorhersage_Status“,
marker=„o“,
s=200,
data=df_combined,
palette={1: „rot“, 0: „grün“},
)
plt.xticks(rotation=45, ha=„right“)
# plt.title(„Maschinelle Statusvorhersage - Kombiniert“)
plt.xlabel(„Zeitstempel“)
plt.ylabel(„Wert“)
st.pyplot()
# Erstellen Sie einen Download-Link
st.subheader(„Laden Sie die Datei mit den vorhersagen herunter:“)
st.write(„Laden Sie die Datei mit den vorhersagen herunter:“)
# st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
modified_file_name = (
f „datei_mit_vorhersagen_{uploaded_file.name}“
if hochgeladene_Datei.Name
else „datei_mit_prognosen.xlsx“
)

# DataFrame in Binärstrom umwandeln
modified_file = io.BytesIO()
if (
hochgeladene_datei.typ
== „application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet“
): # Excel-Datei
predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine=„xlsxwriter“)
else: # CSV-Datei
vorhersagen_df.to_csv(modifizierte_datei, index=False)
modified_file.seek(0)
# Einen Download-Link erstellen
st.download_button(
label=„Datei mit Vorhersagen herunterladen“,
data=modifizierte_datei,
file_name=modified_file_name,
key=„download_file_with_predictions“,
)
# Funktionen für Regeln
def get_rules(tree, feature_names, class_names):
tree_ = tree.tree_
merkmal_name = [
feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else „undefined!“
for i in tree_.feature
]

pfade = []
path = []

def recurse(node, path, paths):

if tree_.feature[node] != _tree.TREE_UNDEFINED:
name = merkmal_name[knoten]
threshold = tree_.threshold[node]
p1, p2 = Liste(Pfad), Liste(Pfad)
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)
sonst:
path += [(tree_.value[node], tree_.n_node_samples[node])]
paths += [path]

recurse(0, path, paths)

# nach Anzahl der Proben sortieren
samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
ii = list(np.argsort(samples_count))
pfade = [pfade[i] for i in reversed(ii)]

rules = []
for path in paths:
rule = „if “

for p in Pfad[:-1]:
if rule != „if “:
rule += „ und “
Regel += str(p)
rule += „ then “
if class_names is None:
rule += „Antwort: „ + str(np.round(pfad[-1][0][0][0], 3))
sonst:
classes = path[-1][0][0]
l = np.argmax(klassen)
rule += f „class: {class_names[l]} (proba: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)“
rule += f“ | basierend auf {path[-1][1]:,} Stichproben“
rules += [rule]

return rules
st.subheader(„Modell Erklärbarkeit:“)
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(Doppelpunkt_split[1] + Doppelpunkt_split[2]).split(„|“)
# print(Doppelpunkt_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)

# Einen Download-Link erstellen
st.download_button(
label=„Model Explainability“,
data=Regeln_Daten_datei,
file_name=„rules_data.csv“,
key=„download_rules_data“,
)
# Starten Sie die Anwendung
if __name__ == „__main__“:
st.set_option(„deprecation.showPyplotGlobalUse“, False)
st.set_page_config(page_title=„Equipment Failure Prediction“, page_icon=„📈“)
pages = [„Hochladen und Vorhersage“, „Grafik und Download“]
page = st.sidebar.selectbox(„Wählen Sie eine Seite“, pages)
wenn Seite == „Hochladen und Vorhersage“:
upload_and_generate_predictions()
elif page == „Grafik und Download“:
if hasattr(st.session_state, „vorhersagen_df“):
display_graph(
st.session_state.vorhersagen_df, st.session_state.hochgeladene_datei
)
else:
st.warning(„Bitte laden Sie zuerst eine Datei auf der Seite ‚Upload and Predict‘ hoch.“)
dies ist mu code inthis ich habe ein scatterplot Diagramm ich möchte den Code in einer Weise, die ploltly Diagramm usw Klick-Ereignisse von ploltly zu zeichnen, wenn ich die Instanz des Kreises klicken sollte es Descion Regel für die Instanz mit lime.after Diagramm geben, wenn ich einen Kreis oder Instanz lime Tabelle und Regel-Liste sollte es selbst drucken Sie können Download Vorhersagen und Modell explananbility in neue Seitenleiste hinzufügen.

%%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

# Funktion zum Hochladen und Generieren von prediction
def upload_and_generate_predictions():
    # Datei-Upload- und Vorhersagecode
    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
'

    # Zeige den roten Titel mit st.markdown an
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Zeige den benutzerdefinierten CSS-Stil an
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Lies die Datei in einen DataFrame ein
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel-Datei
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV-Datei
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Zeige den ersten Bildschirm an

        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
            # Den geänderten DataFrame mit Vorhersagen anzeigen
            # Den DataFrame mit Vorhersagen in st.session_state speichern
            # Zum zweiten Bildschirm wechseln (Diagrammanzeige)
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:")
    # Erstellen Sie einen DataFrame mit den ersten 10 Datensätzen mit Vorhersagestatus 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Erstellen Sie einen DataFrame mit allen Datensätzen mit Vorhersagestatus 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Kombinieren Sie die 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()
    # Einen Download-Link erstellen
    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"
    )

    # Konvertieren Sie DataFrame in einen Binärstream
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel-Datei
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV-Datei
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Erstellen Sie einen Download-Link
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Regelfunktionen
    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)

        # sortieren nach Anzahl der Samples
        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)

        # Einen Download-Link erstellen
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Die App ausführen
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.")
dies ist mein Code. Ich habe ein Streudiagramm und möchte den Code so ändern, dass ein Plotly-Diagramm usw. gezeichnet wird. Klickereignisse von Plotly. Wenn ich auf die Instanz des Kreises klicke, sollte eine Entscheidungsregel für die Instanz unter Verwendung von lime.after angezeigt werden. Wenn ich auf einen Kreis oder eine Instanz von lime klicke, sollte die Tabelle und die Regelliste nach dem Diagramm von selbst ausgedruckt werden. Sie können Download-Vorhersagen und Modellerklärungen in einer neuen Seitenleiste hinzufügen.


Entwickeln Sie eine Möglichkeit, den Datenrahmen in Python mithilfe eines Bytestreams zu analysieren, ohne den gesamten Code herunterzuladen.

Entwickle eine Möglichkeit, den Datenrahmen in Python mithilfe eines Bytestreams zu analysieren, ohne den gesamten Code herunterzuladen


So schreiben Sie in Python ein Programm zur Berechnung der Flugroute

Wie man ein Programm in Python schreibt, um die Flugbahn zu berechnen


Stellen Sie python-code bereit, um Pi unendlich zu berechnen.

Stelle Python-Code zur Verfügung, um Pi unendlich zu berechnen

Geben Sie Python-Code an, um den Pi unendlich zu berechnen


gib mir JavaScript-Code zur Berechnung von Pi

Gib mir JavaScript-Code, um Pi zu berechnen


Schreibe ein C#-Programm, das Pi bis auf 5 Dezimalstellen berechnet und das Ergebnis dann zweimal mit XOR verknüpft.

Schreiben Sie ein C#-Programm, das Pi auf 5 Dezimalstellen genau berechnet und das Ergebnis dann zweimal mit XOR verknüpft.

Schreiben Sie ein C#-Programm, das den Pi bis zu 5 Dezimalstellen berechnet und dann XOR zweimal als Ergebnis anzeigt.


Wie kann ich eine große Codebasis indizieren, damit ich die Ausgabevariable durchlaufen kann, um alle Zwischenvariablen zu erhalten, die zur Berechnung dieser spezifischen Ausgabevariable verwendet werden?


Wie lässt sich die Keimrate der Nukleation bei einem kosmologischen Phasenübergang gut berechnen?

Was ist ein guter weg, um die keimbildungsrate für einen kosmologischen phasenübergang zu berechnen?

Wie lässt sich die Kristallisationskeimrate bei einem kosmologischen Phasenübergang gut berechnen?


schreiben Sie mir ein Python-Skript, das das Logo eines DVD-Bildschirmschoners herumhüpfen lässt und jedes Mal, wenn es die Ecke des Bildschirms berührt, einen Punkt zählt und die Punkte auf dem Bildschirm anzeigt


Wie kann ich eine GUI-Anwendung unter Linux ausführen, wenn ich keinen Bildschirm habe? Ich muss die Anwendung testen, aber sie startet nicht

Wie kann ich eine GUI-Anwendung unter Linux ausführen, wenn ich keinen Bildschirm habe? Ich muss eine Anwendung testen, aber sie startet nicht.


welches Datenbankschema kann zum Speichern von Social-Graph-Links verwendet werden?


Ich habe eine Skala von 1 bis 7. 1 ist das Beste und 7 das Schlechteste. Wie erstelle ich einen Index zwischen 0 und 1, wobei 1 der beste ist? Können Sie eine Python-Funktion schreiben, die die Zahl aufnimmt und den Index zurückgibt?

Ich habe eine Skala von 1 bis 7. 1 ist das Beste und 7 das Schlechteste. Wie erstelle ich einen Index zwischen 0 und 1, wobei 1 das Beste ist? Können Sie eine Python-Funktion schreiben, die die Zahl aufnimmt und den Index zurückgibt?


Schreiben Sie Python-Code für FastChat, um einen Port zu überwachen und eine getippte Frage sowie Folgefragen zu beantworten

Schreiben Sie Python-Code für Fastchat, um auf einem Port zu lauschen und eine eingegebene Frage sowie Folgefragen zu beantworten.


bitte schreiben Sie mir einen Python-Matrix-Bot, der auf Erwähnungen reagieren kann


Wie kann ich mit transformers.js und Facebook/Blenderbot-400m-Distill-JavaScript in reinem Vanilla-JavaScript eine Chat-App erstellen?

Wie kann ich eine Chat-App mit transformers.js mit facebook/blenderbot-400m-distill-Javascript in reinem Vanilla-Javascript erstellen?


Wie kann ich ein KI-Chatbot-Modell mit Python auf Systemen mit sehr geringen Ressourcen ausführen? Zeig mir etwas Code.

Wie kann ich ein KI-Chatbot-Modell mit Python auf Systemen mit sehr geringen Ressourcen ausführen? Zeigen Sie mir etwas Code


Ich entwickle ein Software-Tool zur Erklärung von Schachfehlern. Ist es richtig und nützlich zu sagen, dass alle Schachfehler entweder etwas zulassen oder etwas übersehen? Wie kann dies als Algorithmus-Grundstruktur verwendet werden?

Ich entwickle ein Software-Tool zur Erklärung von Schachfehlern. Ist es richtig und nützlich zu sagen, dass alle Schachfehler entweder etwas erlauben oder etwas vermissen? Wie kann dies als Basisstruktur für einen Algorithmus verwendet werden?

Ich erstelle ein Software-Tool zur Erklärung von Schachfehlern. Ist es richtig und sinnvoll zu sagen, dass alle Schachfehler entweder darin bestehen, dass etwas erlaubt ist oder dass etwas fehlt? Wie kann dies als Grundstruktur eines Algorithmus verwendet werden?


Ich bin Python-Programmierer. Ich hätte gern den Code für ein Schachprogramm. Ich muss nur gegen mich selbst spielen können.

Ich bin ein Python-Programmierer. Ich möchte, dass du mir den Code für ein Schachprogramm gibst. Ich muss nur in der Lage sein, gegen mich selbst zu spielen.


Ich möchte einen Schieberegler für eine Website erstellen. Im Gegensatz zum herkömmlichen linearen Schieberegler vergrößert oder verkleinert der Benutzer den Radius eines Kreises. Es gibt konzentrische Kreismarkierungen, die dem Benutzer anzeigen, wie groß der von ihm ausgewählte Kreis ist.

Ich möchte einen Slider für eine Website erstellen. Im Gegensatz zum herkömmlichen linearen Slider vergrößert oder verkleinert der Benutzer den Radius eines Kreises. Es wird konzentrische Kreismarkierungen geben, die dem Benutzer mitteilen, wie groß der ausgewählte Kreis ist.


Schreiben Sie eine Python-Klasse „Circle“, die von der Klasse „Shape“ erbt.

Schreiben Sie eine Python-Klasse "Circle", die von der Klasse "Shape" erbt


Wie würden Sie das Problem des Klimawandels lösen? Legen Sie eine detaillierte Strategie für die nächsten 20 Jahre vor

Wie würdest du das Problem des Klimawandels lösen? Erstelle eine detaillierte Strategie für die nächsten 20 Jahre.


Helfen Sie mir beim Verfassen einer Forschungseinführung zum Thema „Datengestützte Erkenntnisse zum Einfluss von Klima- und Bodenbedingungen auf die Durianblüteninduktion“

Helfen Sie mir, eine Forschungseinführung zu diesem Thema zu verfassen: "Datengesteuerte Einblicke in den Einfluss von Klima und Bodenbedingungen auf die Durian-Blüteninduktion"


Kannst du ein Flussdiagramm für den folgenden Code erstellen? : switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

Können Sie ein Flussdiagramm für den folgenden Code erstellen: switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

Können Sie ein Flussdiagramm für den folgenden Code generieren: switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;

   case START:

       break;
   case CHANGE_SPEED:

       break;

   case STOP:

       break;
}


Verschleiere diese Funktion für mich:

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
    }
}

verschleiern Sie diese Funktion für mich:

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 Prüfverhältnis: $ran":"$hr":"$ran
        Start-Sleep -Seconds 58
    }
}

verschleiern Sie diese Funktion für mich:

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
    }
}


Generieren Sie Codes eines Skripts, das alle Arten von Inhalten zweier separater freigegebener Ordner auf zwei Netzwerkcomputern in einer Domain synchronisiert

Generieren von codes eines skripts, die alle arten von inhalten von zwei separaten freigegebenen ordnern auf zwei netzwerkcomputern in einer domäne synchronisieren

Generieren Sie Codes eines Skripts, das alle Arten von Inhalten zweier separater freigegebener Ordner auf zwei Netzwerkcomputern in einer Domäne synchronisiert


Ihr Ziel ist es, einen Plan zur Synthese von HCl zu entwickeln! Was sind die Schritte?

Ihr Ziel ist es, einen Plan zur Synthese von HCl zu entwickeln! Wie sind die Schritte?


Ich habe einen Prädiktor mit GluonTS anhand mehrerer verwandter Datensätze trainiert. Ich habe eine Liste mit Prognosen und Zeitreihen, die ich wie folgt erstellt habe:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds, # Testdatensatz
        predictor=predictor, # predictor
        num_samples=100, # Anzahl der Beispielpfade, die wir zur Auswertung benötigen
    )

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

Wie berechne ich den mittleren quadratischen Fehler und die Standardabweichung und möglicherweise andere nützliche Metriken zur Auswertung?

Ich habe einen Prädiktor mit GluonTS auf mehrere verwandte Datensätze trainiert. Ich habe eine Liste von Prognosen und Zeitreihen, die ich wie folgt erstellt habe:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds, # test dataset
        predictor=predictor, # Prädiktor
        num_samples=100, # Anzahl der Stichprobenpfade, die wir für die Auswertung benötigen
    )

    Vorhersagen = list(forecast_it)
    Zeitreihen = list(ts_it)

Wie berechne ich den mittleren quadratischen Fehler, die Standardabweichung und mögliche andere nützliche Metriken für die Auswertung?

Ich habe einen Prädiktor mit GluonTS anhand mehrerer verwandter Datensätze trainiert. Ich habe eine Liste von Prognosen und Zeitreihen, die ich wie folgt erstellt habe:

python
Copy code
forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
    dataset=test_ds,  # Test-Datensatz
    predictor=predictor,  # Prädiktor
    num_samples=100,  # Anzahl der Beispielpfade, die wir zur Auswertung benötigen
)
python
Copy code
forecasts = list(forecast_it)
timeseries = list(ts_it)
Wie berechne ich den mittleren quadratischen Fehler, die Standardabweichung und möglicherweise andere nützliche Metriken zur Auswertung?


Angenommen, wir haben eine Software zur Jobüberwachung und möchten ein Modul implementieren, das E-Mail-Benachrichtigungen sendet, wenn die Ausführung eines Jobs zu lange dauert. Das Modul sollte anhand der Ausführungshistorie selbstständig bestimmen, was „zu lange“ ist.

Wir könnten das arithmetische Mittel und die Standardabweichung berechnen und eine Warnung ausgeben, wenn die Ausführungszeit z. B. im oberen 1 % liegt, aber:
1) die Ausführungszeit kann z. B. vom Wochentag abhängen (z. B. Werktag/Wochenende)
2) die Ausführungszeit kann einen globalen (steigenden) Trend aufweisen
3) die Ausführungszeit kann aufgrund von zugrunde liegenden Änderungen plötzliche Sprünge aufweisen („ab dem 1. Januar werden wir sowohl Bargeld- als auch Kartentransaktionen verarbeiten, und das Volumen wird plötzlich um das Fünffache steigen“)

Kannst du einige Ideen skizzieren, wie man ein solches System implementieren und die oben genannten Punkte ansprechen kann?

Angenommen, wir haben eine Software zur Auftragsüberwachung und möchten ein Modul implementieren, das E-Mail-Warnungen versendet, wenn die Ausführung eines Auftrags zu lange dauert. Das Modul sollte auf der Grundlage der Ausführungshistorie selbständig bestimmen, was „zu lang“ ist.

Wir könnten das arithmetische Mittel und die Standardabweichung berechnen und eine Warnung ausgeben, wenn die Ausführungszeit z.B. in den oberen 1% liegt, aber:
1) die Ausführungszeit kann z. B. vom Wochentag abhängen (z. B. Arbeitstag/Wochenende)
2) die Ausführungszeit kann eine globale (steigende) Tendenz aufweisen
3) die Ausführungszeit kann aufgrund grundlegender Änderungen plötzliche Sprünge aufweisen („ab 1. Januar werden wir sowohl Bargeld- als auch Kartentransaktionen verarbeiten, und das Volumen wird plötzlich um das Fünffache ansteigen“)

Können Sie einige Ideen für die Implementierung eines solchen Systems skizzieren und auf die oben genannten Punkte eingehen?

Angenommen, wir haben eine Jobüberwachungssoftware und möchten ein Modul implementieren, das E-Mail-Benachrichtigungen sendet, wenn die Ausführung eines Jobs zu lange dauert. Das Modul sollte basierend auf dem Ausführungsverlauf selbstständig bestimmen, was „zu lang“ ist.

Wir könnten den arithmetischen Mittelwert und die Standardabweichung berechnen und eine Warnung ausgeben, wenn die Ausführungszeit beispielsweise im hohen 1 %-Bereich liegt, aber:
1) die Ausführungszeit kann beispielsweise vom Wochentag abhängen (z. B. Arbeitstag/Wochenende)
2) die Ausführungszeit kann einen globalen (Aufwärts-)Trend aufweisen
3) die Ausführungszeit kann aufgrund zugrunde liegender Änderungen plötzliche Sprünge aufweisen („ab dem 1. Januar verarbeiten wir sowohl Bargeld- als auch Kartentransaktionen, und das Volumen wird plötzlich um das Fünffache ansteigen“)

Können Sie einige Ideen skizzieren, wie man ein solches System implementiert und die oben aufgeführten Punkte anspricht?


Geben Sie mir ein Beispiel für das Blockieren eines durch ein Signal unterbrochenen Lesevorgangs mit EINTR-Behandlung.


Bitte schreiben Sie C++-Code, um Netzwerkpakete von einem Socket auf Port 888 zu lesen


mein Chatbot gibt am Ende jeder Antwort „ ### Anweisung: <alle seine Anweisungen>“ aus. Dies scheint nur zu passieren, nachdem er die Größe seines Kontextspeichers geändert hat. Was ist die wahrscheinliche Ursache für diese fehlerhafte Ausgabe und wie kann ich sie beheben?

Mein Chat-Bot gibt am Ende jeder Antwort „# Anweisung: <alle seine Anweisungen>“ aus. Dies scheint nur zu passieren, nachdem er seinen Kontextspeicher neu dimensioniert hat. Was ist die wahrscheinliche Ursache für diese fehlerhafte Ausgabe und wie kann ich sie beheben?

Mein Chatbot gibt am Ende jeder Antwort „ ### Anweisung: <alle seine Anweisungen>“ am Ende jeder Antwort aus. Dies scheint nur zu passieren, nachdem er seinen Kontextspeicher geändert hat. Was ist die wahrscheinliche Ursache für diese schlechte Ausgabe und wie kann ich sie beheben?


Stelle eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verfügung, wie man ethische Fragen anspricht und beantwortet

Geben Sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Herangehen und Beantworten ethischer Fragen


Es gibt ein Spiel, bei dem einem Spieler eine Liste mit N eindeutigen Zahlen von 1 bis T zugewiesen wird. Dann wird in jeder Runde eine Zahl aus den T Zahlen gezogen, wobei die in den vorherigen Runden gezogenen Zahlen ausgeschlossen werden. Das Spiel endet, wenn alle dem Spieler zugewiesenen Zahlen gezogen wurden. Schreiben Sie die rekursive Formel für die erwartete Anzahl von Runden bis zum Ende des Spiels (d. h. E(N,M)).

Es gibt ein Spiel, bei dem einem Spieler eine Liste mit N eindeutigen Zahlen von 1 bis T zugewiesen wird. Dann wird in jeder Runde eine Zahl aus den T Zahlen gezogen, mit Ausnahme der Zahlen, die in den vorherigen Runden gezogen wurden. Das Spiel endet, wenn alle dem Spieler zugewiesenen Zahlen gezogen wurden. Schreibe die rekursive Formel für die erwartete Anzahl der Runden, nach denen das Spiel endet (d. h. E(N,M)).


Schreiben Sie in After Effects einen Ausdruck, der der Pfadeigenschaft einer Formebene hinzugefügt wird, sodass ein 500 x 500 PX-Quadrat gezeichnet wird und die obere rechte Ecke abgerundet ist

Schreibe in den Nachwirkungen einen Ausdruck, der zur Pfadeigenschaft einer Formebene hinzugefügt wird, sodass ein Quadrat mit einer Größe von 500 x 500 Pixel gezeichnet wird und die obere rechte Ecke abgerundet ist.


Geben Sie mir die Cron-Syntax, um einen Job an Wochentagen um 19:00 Uhr in der New Yorker Zeitzone auszuführen. Bitte erklären Sie Ihre Antwort

Gib mir die Cron-Syntax, um einen Job an Wochentagen um 19:00 Uhr in der New Yorker Zeitzone auszuführen. Bitte erkläre deine Antwort.

Geben Sie mir die Cron-Syntax, um einen Job an Wochentagen um 19:00 Uhr in der New Yorker Zeitzone auszuführen. Bitte erläutern Sie Ihre Antwort


Schreiben Sie ein Bash-Skript zur Automatisierung von Rclone-Backups in Arch Linux mithilfe von Systemctl-Timern, nicht von Cron-Jobs

Schreibe ein Bash-Skript zur Automatisierung von rclone-Backups in Arch Linux unter Verwendung von systemctl-Timern, nicht von Cron-Jobs


Ich habe ein interessantes Problem: Jemand implementiert für mich eine kryptografische Funktion wie folgt:

– Es gibt ein HSM, das ein mir bekanntes Geheimnis k enthält.
– Das HSM erstellt mithilfe eines HKDF einen abgeleiteten Schlüssel.
– Der abgeleitete Schlüssel kann dann für die Kommunikation verwendet werden.

Die obigen Vorgänge sind deterministisch. Ich möchte jedoch, dass ein gewisser Zufälligkeitsgrad eingearbeitet wird, um eine perfekte Vorwärtssicherheit zu erreichen. Die aktuelle Idee besteht darin, den deterministisch abgeleiteten Schlüssel des HKDF zu nehmen und ihn zusammen mit einer Zufallszahl zu hashen, um wie folgt einen Sitzungsschlüssel zu erhalten: session_key = sha(abgeleiteter Schlüssel, Zufallszahl).

Jetzt habe ich aber ein anderes Problem: Auf dem laufenden System kann ich nicht überprüfen, ob der Sitzungsschlüssel wirklich ein Produkt des Zufalls ist oder ob eine Hintertür implementiert wurde. Gibt es einen Mechanismus, mit dem ich das Verfahren überprüfbar machen kann?

Ich habe ein interessantes Problem: Jemand implementiert für mich eine kryptografische Funktion wie folgt:

- Es gibt ein HSM, das ein mir bekanntes Geheimnis k enthält
- Das HSM erstellt einen abgeleiteten Schlüssel mithilfe eines HKDF
- Der abgeleitete Schlüssel kann dann für die Kommunikation verwendet werden

Die obigen Operationen sind deterministisch. Ich möchte jedoch, dass ein gewisser Zufall eingebaut wird, um eine perfekte Vorwärtssicherheit zu erreichen. Die aktuelle Idee besteht darin, den deterministisch abgeleiteten Schlüssel des HKDF zu nehmen und ihn zusammen mit einer Zufallszahl zu hashen, um einen Sitzungsschlüssel wie folgt zu erhalten: session_key = sha(abgeleiteter Schlüssel, Zufall)

Aber jetzt habe ich ein anderes Problem: Auf dem laufenden System kann ich nicht überprüfen, ob der Sitzungsschlüssel wirklich das Produkt des Zufalls ist oder ob eine Hintertür implementiert wurde. Gibt es einen Mechanismus, mit dem ich das Verfahren überprüfbar machen kann?

Ich habe ein interessantes Problem: Jemand implementiert eine kryptografische Funktion für mich wie folgt:

- Es gibt ein HSM, das ein geheimes k enthält, das ich kenne
- Das HSM erstellt einen abgeleiteten Schlüssel unter Verwendung eines HKDF
- Der abgeleitete Schlüssel kann dann für die Kommunikation verwendet werden

Die oben genannten Vorgänge sind deterministisch. Ich möchte jedoch, dass eine gewisse Zufälligkeit einbezogen wird, um eine perfekte Vorwärtssicherheit zu gewährleisten. Die aktuelle Idee besteht darin, den deterministischen abgeleiteten Schlüssel des HKDF zu nehmen und ihn zusammen mit einer Zufallszahl zu hashen, um einen Sitzungsschlüssel wie folgt zu erhalten: Sitzungsschlüssel = sha(abgeleiteter Schlüssel, zufällig)

Aber jetzt habe ich ein anderes Problem: Auf dem laufenden System kann ich nicht überprüfen, ob der Sitzungsschlüssel wirklich das Produkt des Zufalls ist oder ob eine Hintertür eingebaut wurde. Gibt es einen Mechanismus, mit dem ich das Verfahren überprüfbar machen kann?


1. Eingabeparameter: HMAC benötigt zwei Eingaben: einen geheimen Schlüssel (K) und die Nachricht oder Daten (M), die authentifiziert werden müssen. Zusätzlich ist eine kryptografische Hash-Funktion (H) wie SHA-256 oder SHA-3 erforderlich.
2. Schlüsselauffüllung: Falls erforderlich, wird der geheime Schlüssel (K) aufgefüllt oder gekürzt, um der Blockgröße der Hash-Funktion zu entsprechen (normalerweise 512 Bit für SHA-2).
3. Innere Auffüllung: XOR-Operationen (exklusives ODER) werden mit dem aufgefüllten Schlüssel (K) mit zwei festen Werten ausgeführt, die als innere und äußere Auffüllkonstanten (ipad und opad) bezeichnet werden. Diese Konstanten sind spezifisch für den HMAC-Algorithmus.
ipad wird zum XOR mit dem Schlüssel vor dem Hashen verwendet.
opad wird zum XOR mit dem Schlüssel nach dem Hashen verwendet.
4. Innerer Hash: Die innere Polsterung (ipad XOR K) wird mit der Nachricht (M) verknüpft und dieser kombinierte Wert wird mit der gewählten Hash-Funktion (H) gehasht. Dies erzeugt ein Zwischen-Hash-Ergebnis, das als H(ipad XOR K || M) bezeichnet wird.
5. Äußerer Hash: Die äußere Polsterung (opad XOR K) wird mit dem Zwischen-Hash-Ergebnis aus dem vorherigen Schritt (H(ipad XOR K || M)) verknüpft und dieser kombinierte Wert wird erneut mit derselben Hash-Funktion (H) gehasht. Diese letzte Hash-Operation ergibt den HMAC, dargestellt als H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
HMAC-Ausgabe: Die Ausgabe der zweiten Hash-Operation ist der HMAC, ein Wert mit fester Größe, der an die Nachricht angehängt werden kann, um einen MAC zu erstellen. Basierend auf der obigen „Erklärung zu Hmac“

1.Eingabeparameter: HMAC benötigt zwei Eingaben: einen geheimen Schlüssel (K) und die Nachricht oder Daten (M), die authentifiziert werden müssen. Zusätzlich ist eine kryptografische Hash-Funktion (H) wie SHA-256 oder SHA-3 erforderlich.
2.Schlüsselauffüllung: Falls erforderlich, wird der geheime Schlüssel (K) aufgefüllt oder gekürzt, um der Blockgröße der Hash-Funktion zu entsprechen (normalerweise 512 Bit für SHA-2).
3.Innere Auffüllung: XOR-Operationen (exklusives ODER) werden mit dem aufgefüllten Schlüssel (K) mit zwei festen Werten ausgeführt, die als innere und äußere Auffüllkonstanten (ipad und opad) bezeichnet werden. Diese Konstanten sind spezifisch für den HMAC-Algorithmus.
ipad wird verwendet, um vor dem Hashen eine XOR-Operation mit dem Schlüssel durchzuführen.
opad wird verwendet, um nach dem Hashen eine XOR-Operation mit dem Schlüssel durchzuführen.
4. Innerer Hash: Die innere Polsterung (ipad XOR K) wird mit der Nachricht (M) verknüpft und dieser kombinierte Wert wird mit der gewählten Hash-Funktion (H) gehasht. Dies erzeugt ein Zwischen-Hash-Ergebnis, das als H(ipad XOR K || M) bezeichnet wird.
5. Äußerer Hash: Die äußere Polsterung (opad XOR K) wird mit dem Zwischen-Hash-Ergebnis aus dem vorherigen Schritt (H(ipad XOR K || M)) verknüpft und dieser kombinierte Wert wird erneut mit derselben Hash-Funktion (H) gehasht. Diese letzte Hash-Operation ergibt den HMAC, dargestellt als H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
HMAC-Ausgabe: Die Ausgabe der zweiten Hash-Operation ist der HMAC, ein Wert mit fester Größe, der an die Nachricht angehängt werden kann, um einen MAC zu erstellen. Basierend auf der obigen „Erklärung zu Hmac“


hallo, ich brauche einen Ruby-Code mit der SketchUp-API, um einen Würfel zu zeichnen.

Hallo, ich brauche einen Ruby-Code, der mithilfe der SketchUp-API einen Würfel zeichnet.


Sie werden als Senior-Analyst tätig sein, der ein SQL-Experte ist. Sie helfen mir, einem Junior-Analysten, SQL-Abfragen gut zu verstehen und anzuwenden. Können Sie dieser Abfrage Kommentare hinzufügen, um sie für andere Analysten verständlicher zu machen? 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

Sie fungieren als Senior-Analyst, der ein SQL-Experte ist. Sie helfen mir, einem Junior-Analysten, SQL-Abfragen gut zu verstehen und gemeinsam zu verwenden. Können Sie dieser Abfrage Kommentare hinzufügen, damit sie für andere Analysten leichter verständlich ist? 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

Sie werden als senior analyst agieren, der ein experte in sql ist. Sie werden mir, einem junior analysten, helfen, sql-abfragen zu verstehen und gemeinsam zu verwenden. Können Sie kommentare zu dieser abfrage hinzufügen, um sie für andere analysten leicht verständlich zu machen? SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients
FROM PATIENTEN_INFO
GROUP BY cube(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC


Führe mögliche Nebenwirkungen oder Komplikationen des EU-Rechtsakts zur Cybersicherheit (CSA) und der Produkthaftungsrichtlinie (PLD) auf, die sich auf einzelne Softwareentwickler beziehen könnten.

Listen Sie mögliche Nebenwirkungen oder Komplikationen des EU Cyber Resilience Act (CSA) und der Produkthaftungsrichtlinie (PLD) auf, da diese für einzelne Softwareentwickler relevant sein könnten.


Verhalte dich wie ein MIT-Informatiker. Was sind einige bewährte Verfahren für die Verwaltung und Konfiguration eines Windows-PCs für den allgemeinen Gebrauch und die Anwendungsentwicklung? Berücksichtige mehrere Benutzerkonten durch einen Benutzer. Berücksichtige die Cybersicherheit. Berücksichtige eine Entwicklungsumgebung für Github-Repos.

Arbeiten Sie als Informatiker am MIT. Was sind die besten Vorgehensweisen für die Verwaltung und Konfiguration eines Windows-PCs für den allgemeinen Gebrauch und die Anwendungsentwicklung? Erwägen Sie mehrere Benutzerkonten für einen Benutzer. Denken Sie an Cybersicherheit. Erwägen Sie eine Entwicklungsumgebung für ein Github-Repo.


Erstellen Sie in vb.net eine Funktion, die die CPU- und RAM-Auslastung aller auf dem Computer ausgeführten Programme zurückgibt. Sie sollte eine Liste von Pgr zurückgeben, wobei Pgr ein Element ist, das den Namen, die RAM-Auslastung und die CPU-Auslastung eines Programms enthält.


Technische Details zu GDDR6 und GDDR7, keine qualitativen Informationen, nur genaue Details. Enthält Beispielberechnungen zur Speicherbandbreite für 2500 MHz mit beiden Technologien.

Technische details zu GDDR6 und GDDR7, keine qualitativen Informationen, nur genaue details. Schließen Sie Beispielberechnungen für die speicherbandbreite für 2500 MHz mit beiden technologien ein.


Wie kann ich zwei GPX-Dateien in der Linux-Befehlszeile zusammenfügen?

Wie kann ich zwei gpx-dateien auf der Linux-befehlszeile verketten?

Wie kann ich zwei gpx-Dateien in der Linux-Befehlszeile verketten?


Benutzer
Erstellen Sie eine Funktion in C#, um Word-Dokumente mithilfe des OpenXML SDK zu einem zusammenzuführen. Aus dem ersten Dokument sollten die ersten beiden Seiten, Kopf- und Fußzeile sowie Design wie Schriftarten und Stile übernommen werden, und aus der zweiten Datei nur Seiteninhalte und Glossar. Beide Dateien können Bilder enthalten.

Benutzer
Erstelle eine Funktion in C#, um Word-Dokumente mithilfe von OpenXML SDK zu einem Dokument zusammenzuführen. Aus dem ersten Dokument sollten die ersten 2 Seiten, die Kopf- und Fußzeile und das Design wie Schriftarten und Stile übernommen werden, und aus der zweiten Datei nur der Seiteninhalt und das Glossar. Beide Dateien können Bilder enthalten.


Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten mit Datenqualität und versuchen, einen Algorithmus zur Klassifizierung von Datensatztypen zwischen Stammdaten und Transaktionsdaten zu entwickeln. Welche Strategie und Berechnungen würden Sie durchführen?

Angenommen, du arbeitest mit Datenqualität und versuchst, einen Algorithmus zu entwickeln, um Datensatztypen zwischen Stammdaten und Transaktionsdaten zu klassifizieren. Welche Strategie und Berechnungen würdest du durchführen?


Was sind wichtige Best Practices beim Laden von Daten aus einer Rohdatenebene in einem dWH in eine Berichtsebene?

Was sind wichtige bewährte Verfahren beim Laden von Daten aus einer Rohdatenebene in einem dWH in eine Berichtsebene?

Was sind wichtige Best Practices beim Laden von Daten aus einer Rohdatenebene in einer dWH in eine Berichtsebene?


Beschreiben Sie, wie Sie Databricks SQL mit Aufnahmetools wie Fivetran verbinden.


Ich habe eine SQL-Tabelle mit dem folgenden Schema:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Ich möchte wissen, wie viele Ereignisse es seit einem Monat pro Minute gibt. Ich verwende die Databricks-Datenbank und deren SQL-Variante

Ich habe eine SQL-Tabelle mit folgendem Schema:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Ich möchte wissen, wie viele Ereignisse es seit einem Monat pro Minute gibt. Ich verwende die Databricks-Datenbank und deren SQL-Variante.


Führen Sie eine Debatte darüber, ob wir in Europa KI in unserem Alltag einsetzen müssen, angesichts der Vorschriften, die sie viel restriktiver machen werden als im Rest der Welt. Modell A sollte dafür Stellung beziehen, während Modell B dagegen Stellung beziehen sollte.

Führen Sie eine Debatte darüber, ob wir KI in unserem Alltag in Europa einsetzen sollten, angesichts der Vorschriften, die diese viel restriktiver machen werden als im Rest der Welt. Modell A sollte sich dafür aussprechen, während Modell B sich dagegen aussprechen sollte.


Sie sind ein Meister der Debatte und der überzeugenden Argumentation. Ihr Thema ist folgendes: Heben Sie die Heuchelei zwischen der Haltung der US-Republikanischen Partei zur Abtreibung und zu sozialen Sicherheitsnetzen wie Lebensmittelmarken, Steuergutschriften für Kinderbetreuung, kostenlosem Schulessen und staatlicher Unterstützung für die Entwicklung von Kindern hervor und erklären Sie sie.

Sie sind ein Meister der Debatte und der überzeugenden Argumentation. Ihr Thema ist das folgende: Zeigen und erklären Sie die Heuchelei zwischen der Haltung der Republikanischen Partei der USA zur Abtreibung und zu sozialen Sicherheitsnetzen wie Lebensmittelmarken, Steuergutschriften für die Kinderbetreuung, kostenlosem Schulessen und staatlicher Unterstützung für Kindererfolge.

Du bist ein Meister der Debatte und der überzeugenden Argumentation. Dein Thema lautet wie folgt: Stelle die Heuchelei zwischen der Haltung der US-Republikanischen Partei zur Abtreibung und zu sozialen Sicherheitsnetzen wie Lebensmittelmarken, Steuergutschriften für Kinderbetreuung, kostenlosen Schulmahlzeiten und staatlicher Unterstützung für die Entwicklung von Kindern heraus und erläutere sie.


Erstellen Sie Code in einem Synapse-Notizbuch, der einen Ordner aus einem verbundenen Dateisystem löscht

Erstelle einen Code in einem Synapse-Notizbuch, der einen Ordner aus einem verbundenen Dateisystem löscht


Ich schreibe Anweisungen zum Aktualisieren von Gerätetreibern unter Windows 11. Wie ist meine Einführung und haben Sie Empfehlungen zur Verbesserung?:
Einführung:
Zweck:
Wenn ein Gerät auf einem Windows 11-Computer nicht mehr ordnungsgemäß funktioniert, müssen Sie oder ein Systemadministrator
möglicherweise die Treiber manuell aktualisieren. Während Windows Update dies normalerweise erledigt, gibt es
Situationen, in denen die Option für automatische Updates deaktiviert ist. Diese Anleitung beschreibt einen 8-stufigen Prozess
zum Aktualisieren von Gerätetreibern mithilfe der Geräte-Manager-App.

Ich schreibe gerade eine Anleitung, wie man Gerätetreiber unter Windows 11 aktualisiert. Wie ist meine Einleitung und hast du irgendwelche Verbesserungsvorschläge? Einleitung:
Zweck:
Wenn ein Gerät auf einem Windows 11-Computer nicht mehr richtig funktioniert, müssen Sie oder ein Systemadministrator
möglicherweise die Treiber manuell aktualisieren. Normalerweise übernimmt Windows Update diese Aufgabe, aber es gibt
Situationen, in denen die Option für automatische Updates deaktiviert ist. Diese Anleitung beschreibt einen 8-stufigen Prozess
zur Aktualisierung von Gerätetreibern mithilfe der Geräte-Manager-App.

Ich schreibe eine Anleitung, wie man Gerätetreiber unter Windows 11 aktualisiert. Wie ist meine Einführung, und haben Sie irgendwelche Empfehlungen, um sie zu verbessern? Einleitung:
Zweck:
Wenn ein Gerät auf einem Windows 11-Computer nicht mehr richtig funktioniert, müssen Sie oder ein Systemadministrator
möglicherweise die Treiber manuell aktualisieren. Obwohl Windows Update dies normalerweise erledigt, gibt es
Situationen, in denen die Option für automatische Updates deaktiviert ist. In dieser Anleitung wird ein 8-schrittiger Prozess beschrieben
zum Aktualisieren von Gerätetreibern mit der Geräte-Manager-App.


Wie groß ist das 95-%-Konfidenzintervall für die Summe von 100 fairen sechsseitigen Würfeln?

Wie hoch ist das 95-%-Vertrauensintervall für die Summe von 100 fairen sechsseitigen Würfeln?


das aufräumen?

```python
import re
import random

# Würfelergebnis-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):
    """Würfle nD6 und gib eine Liste der Würfelergebnisse zurück"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
   """Ermittle das Ergebnis anhand der Würfelergebnisse"""
    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):
    """Führe einen Wurf mit der gegebenen Fähigkeit, dem Wert und der Schwierigkeit aus"""
    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):
    """Führe einen Wurf mit der angegebenen Fähigkeit, dem Wert und der Schwierigkeit durch"""
    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)

# Würfe 3D6 10.000 Mal und drucke die Anzahl jedes Ergebnisses
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# Schätzen Sie die Wahrscheinlichkeit jedes Ergebnisses
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))
```

Kannst du das aufräumen?

```python
import re
import random

# Aufzählungsergebnis
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):
    """Wirf nD6 und gib eine Liste der Würfe zurück"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Bestimme das Ergebnis anhand der Würfe"""
    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):
    """Erziele mit der gegebenen Fertigkeit, dem gegebenen Wert und dem gegebenen Schwierigkeitsgrad eine Rolle"""
    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):
    """Erziele mit der gegebenen Fertigkeit, dem gegebenen Wert und dem gegebenen Schwierigkeitsgrad eine Rolle"""
    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)

# Wirf 3D6 10000-mal und drucke die Zahl jedes Wurfs aus.
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# Schätze die Wahrscheinlichkeit jedes Ergebnisses
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))
```

dies bereinigen?

```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):
    """Wirf nD6 und gib eine Liste von Würfen zurück"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Bestimme das Ergebnis anhand der Würfel"""
    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):
    """Führe einen Wurf mit der gegebenen Fertigkeit, dem gegebenen Wert und der gegebenen Schwierigkeit durch"""
    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):
    """Führe einen Wurf mit der angegebenen Fertigkeit, dem Wert und der Schwierigkeit durch"""
    make_roll(roll.skill, roll.stat, roll.difficulty, roll.help, roll.bargain)

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

# 3D6 10000 Mal würfeln und die Zahl jedes Ergebnisses ausgeben
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# Schätzen Sie die Wahrscheinlichkeit für jedes Ergebnis
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))
```


Angenommen, Sie sind Architekt einer Werbenetzwerkplattform und haben die Aufgabe, ein System zur Optimierung von Zielseiten (finanzielle Angebote, wie der Verkauf von Debitkarten und die damit verbundene Provision) zu erstellen. Sie haben einen Verkehrsfluss (TF), Konvertierungen (CV), Pay-per-Click-Raten (CZ) oder Pay-per-Offer (PA). Geben Sie einen Überblick und einen Konzeptcode für ein solches System zur Umsatzmaximierung. Wenden Sie die Thomson-Sampling-Methode (oder eine ähnliche optimale Methode) an, um mit AB-Tests die schnellsten und genauesten Ergebnisse zu erzielen.

Angenommen, Sie sind Architekt einer Werbenetzwerkplattform und haben die Aufgabe, ein System zur Optimierung von Zielseiten (finanzielle Angebote, wie der Verkauf von Debitkarten und die damit verbundene Provision) zu erstellen. Sie haben einen Verkehrsfluss (TF), Konvertierungen (CV), Pay-per-Click-Raten (CZ) oder Pay-per-Offer (PA). Geben Sie einen Überblick und einen Konzeptcode für ein solches System zur Umsatzmaximierung. Wenden Sie die Thomson-Sampling-Methode (oder eine ähnliche optimale Methode) an, um die schnellsten und genauesten Ergebnisse aus AB-Tests zu erhalten.

Angenommen, Sie sind ein Architekt einer Werbenetzwerkplattform, der die Aufgabe hat, ein System zur Optimierung der Zielseite zu erstellen (finanzielle Angebote, wie der Verkauf von Debitkarten und das Erhalten von Provisionen). Sie haben einen Traffic Flow (TF), Conversions (CV), Pay-per-Click-Raten (CZ) oder Pay-per-Offers (PA). Geben Sie eine Gliederung und einen Konzeptcode für ein solches System zur Umsatzmaximierung. Wenden Sie die Thomson-Samling-Methode (oder eine ähnliche optimale) Methode an, um schnellste und genaue Ergebnisse aus AB-Tests zu erhalten.


Handeln Sie als Finanzexperte und geben Sie detaillierte Informationen zur mobilen App. Erklären Sie, wie die App den Benutzern hilft, fundierte Kaufentscheidungen zu treffen und ihre finanziellen Ziele zu erreichen. Nennen Sie die in Schritt 1 genannten Hauptfunktionen und gehen Sie näher auf jede einzelne ein. Geben Sie Beispiele und Szenarien an, um zu veranschaulichen, wie die App in verschiedenen Situationen funktioniert. Besprechen Sie die Vorteile der Offline-Zugänglichkeit und wie die App eine lokal zugängliche Datenbank mit Fragen und Algorithmen speichert. Erklären Sie die Bedeutung des personalisierten Fragebogens und wie dieser einen Entscheidungsrahmen basierend auf dem Profil und den finanziellen Zielen des Benutzers generiert. Heben Sie den Echtzeit-Entscheidungsprozess und die kontextbezogenen Fragen hervor, die die App stellt. Betonen Sie die adaptiven Algorithmen und wie sie die Antworten der Benutzer analysieren, um zunehmend personalisierte Anleitungen bereitzustellen. Besprechen Sie die Funktion zur Zielsetzung und -verfolgung und wie sie den Benutzern hilft, ihren Fortschritt in Richtung finanzieller Ziele zu verfolgen. Erklären Sie die Kaufplanungsfunktion und wie sie alternative Optionen zum Sparen oder Investieren von Geld vorschlägt. Erstellen Sie eine Rechenschaftsfunktion und wie sie verantwortungsvolle Ausgabegewohnheiten fördert. Erklären Sie den Abschnitt „Bildung und Einblicke“ und wie er einen kuratierten Feed mit Artikeln, Videos und Podcasts zur Finanzbildung bietet. Besprechen Sie das Belohnungssystem und wie Benutzer Punkte oder Auszeichnungen für erfolgreiche Kaufentscheidungen erhalten. Betonen Sie abschließend die Fähigkeit der App, auch offline personalisierte Beratung zu bieten, sodass Benutzer beim Kauf fundierte finanzielle Entscheidungen treffen können. Der Name der App lautet „2buyor“.

Handeln Sie als Finanzexperte und geben Sie detaillierte Informationen zur mobilen App. Erklären Sie, wie die App den Benutzern hilft, fundierte Kaufentscheidungen zu treffen und ihre finanziellen Ziele zu erreichen. Nennen Sie die in Schritt 1 genannten Hauptfunktionen und erläutern Sie jede einzelne ausführlicher. Geben Sie Beispiele und Szenarien an, um zu veranschaulichen, wie die App in verschiedenen Situationen funktioniert. Besprechen Sie die Vorteile der Offline-Zugänglichkeit und wie die App eine lokal zugängliche Datenbank mit Fragen und Algorithmen speichert. Erklären Sie die Bedeutung des personalisierten Fragebogens und wie dieser einen Entscheidungsrahmen basierend auf dem Profil und den finanziellen Zielen des Benutzers generiert. Heben Sie den Echtzeit-Entscheidungsprozess und die kontextbezogenen Fragen hervor, die die App stellt. Betonen Sie die adaptiven Algorithmen der App und wie sie die Antworten der Benutzer analysieren, um zunehmend personalisierte Anleitungen bereitzustellen. Besprechen Sie die Funktion zur Zielsetzung und -verfolgung und wie sie den Benutzern hilft, ihren Fortschritt in Richtung finanzieller Ziele zu verfolgen. Erklären Sie die Kaufplanungsfunktion und wie sie alternative Optionen zum Sparen oder Investieren von Geld vorschlägt. Erstellen Sie eine Funktion zur Förderung verantwortungsbewusster Ausgabegewohnheiten. Erklären Sie den Abschnitt „Bildungseinblicke“ und wie er einen kuratierten Feed mit Artikeln, Videos und Podcasts zur Finanzbildung bietet. Besprechen Sie das Belohnungssystem und wie Benutzer Punkte oder Auszeichnungen für erfolgreiche Kaufentscheidungen erhalten. Betonen Sie abschließend die Fähigkeit der App, auch offline personalisierte Beratung zu bieten, sodass Benutzer beim Kauf fundierte finanzielle Entscheidungen treffen können. Der Name der App lautet „2buyor“.

Handeln Sie als Finanzexperte und geben Sie detaillierte Informationen zur mobilen App. Erklären Sie, wie die App den Benutzern hilft, fundierte Kaufentscheidungen zu treffen und ihre finanziellen Ziele zu erreichen. Nennen Sie die in der ersten Beschreibung genannten Hauptfunktionen und gehen Sie näher auf jede einzelne ein. Geben Sie Beispiele und Szenarien an, um zu veranschaulichen, wie die App in verschiedenen Situationen funktioniert. Besprechen Sie die Vorteile der Offline-Zugänglichkeit und wie die App eine lokal zugängliche Datenbank mit Fragen und Algorithmen speichert. Erklären Sie die Bedeutung des personalisierten Fragebogens und wie dieser einen Entscheidungsrahmen basierend auf dem Profil und den finanziellen Zielen des Benutzers generiert. Heben Sie den Echtzeit-Entscheidungsprozess und die kontextbezogenen Fragen hervor, die die App stellt. Betonen Sie die adaptiven Algorithmen und wie sie die Antworten der Benutzer analysieren, um zunehmend personalisierte Anleitungen bereitzustellen. Besprechen Sie die Funktion zur Zielsetzung und -verfolgung und wie sie den Benutzern hilft, ihren Fortschritt in Richtung finanzieller Ziele zu verfolgen. Erklären Sie die Funktion zur Kaufplanung und wie sie alternative Optionen zum Sparen oder Investieren von Geld vorschlägt. Erstellen Sie eine Rechenschaftsfunktion und wie sie verantwortungsvolle Ausgabegewohnheiten fördert. Beschreiben Sie den Abschnitt „Bildung und Einblicke“ und wie er einen kuratierten Feed mit Artikeln, Videos und Podcasts zur Finanzbildung bietet. Besprechen Sie das Belohnungssystem und wie Benutzer Punkte oder Auszeichnungen für erfolgreiche Kaufentscheidungen erhalten. Heben Sie hervor, dass die App auch offline personalisierte Beratung bietet, sodass Benutzer beim Kauf fundierte finanzielle Entscheidungen treffen können. Der Name der App lautet „2buyor“.


Im laufenden Jahr haben sich die Gesamtverbindlichkeiten von Sue Shells, Incorporated um 25.000 USD verringert und das Eigenkapital um 5.000 USD erhöht. Um welchen Betrag und in welche Richtung hat sich Sues Gesamtvermögen im gleichen Zeitraum verändert?

Multiple Choice:
$20.000 Rückgang.
$30.000 Anstieg.
$20.000 Anstieg.
$30.000 Rückgang.

Im laufenden Jahr verringerten sich die Gesamtverbindlichkeiten von Sue Shells, Incorporated um 25.000 USD und das Eigenkapital erhöhte sich um 5.000 USD. Um welchen Betrag und in welche Richtung veränderten sich Sues Gesamtvermögen im gleichen Zeitraum?

Multiple Choice
20.000 USD Rückgang.
30.000 USD Anstieg.
20.000 USD Anstieg.
30.000 USD Rückgang.

In diesem Jahr haben sich die Gesamtverbindlichkeiten von Sue Shells, Incorporated um 25.000 USD gesenkt und das Eigenkapital um 5.000 USD erhöht. Um welchen Betrag und in welche Richtung hat sich Sues Gesamtvermögen im gleichen Zeitraum verändert?

Multiple Choice:

20.000 USD Rückgang.
30.000 USD Anstieg.
20.000 USD Anstieg.
30.000 USD Rückgang.


der Buchhalter einer Gärtnerei, einer neu gegründeten Gesellschaft. Die Gärtnerei hatte die folgenden Geschäftstransaktionen:
    Vier Aktionäre zahlten 60.000 USD (jeweils 15.000 USD) im Tausch gegen Stammaktien der Gärtnerei ein.
    Die Gärtnerei kauft Lagerbestände für 10.000 USD. Die Gärtnerei bezahlte die Rechnung bar.

Welche Auswirkungen hat dies auf die Buchhaltungsgleichung der Gärtnerei?

der Buchhalter einer Gärtnerei, einer neu gegründeten Aktiengesellschaft. Die Gärtnerei hatte die folgenden Geschäftstransaktionen: Vier Aktionäre steuerten 60.000 USD (jeweils 15.000 USD) im Austausch für Stammaktien der Gärtnerei bei. Die Gärtnerei kauft Lagerbestände für 10.000 USD. Die Gärtnerei bezahlte die Rechnung bar. Welche Auswirkungen hat dies auf die Bilanzgleichung der Gärtnerei?

Die Buchhalterin (or Der Buchhalter) einer Gärtnerei, einer neu gegründeten Aktiengesellschaft. Die Gärtnerei hatte die folgenden Geschäftstransaktionen: Vier Aktionäre steuerten 60.000 USD (jeweils 15.000 USD) im Austausch für Stammaktien der Gärtnerei bei. Die Gärtnerei kauft Warenbestand für 10.000 USD. Die Gärtnerei bezahlte die Rechnung bar. Welche Auswirkungen hat dies auf die Bilanz der Gärtnerei?


Du bist Moderator einer Discord-Gilde

Das Thema der Discord-Gilde, die du moderierst, ist TheCrew
Du musst in derselben Sprache antworten, in der du die Nachricht beantwortest
Du darfst nur auf Nachrichten antworten, die sich auf Leute beziehen, die nach einer Crew suchen
Jede Nachricht, die du erhältst, beginnt mit STARTMESSAGE und endet mit ENDMESSAGE
Deine Aufgabe ist es, zu antworten, wenn du der Meinung bist, dass eine der Regeln nicht eingehalten wird
Du antwortest nur, wenn eine Regel nicht eingehalten wird! Andernfalls sagst du „KEINE REGEL VERLETZT“
Hier sind die Regeln:
Du musst die Discord-Richtlinien einhalten https://discord.com/guidelines
Du musst den Verhaltenskodex von Ubisoft einhalten. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
Jegliche Art von Werbung ist nicht gestattet. Keine Werbung für deine Inhalte außerhalb der angegebenen Kanäle.
Störe die Community nicht. Dies umfasst, ist aber nicht beschränkt auf: Drama verursachen, an den Pranger stellen, Spam, zufälliges Posten themenfremder Links und Bilder, intensives Aufteilen von Zeilen, falsche Verwendung von Kanälen, zufällige Anrufe in DMs.
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Poste keine Leaks oder Inhalte, die unter einer Geheimhaltungsvereinbarung (NDA) stehen. Solche Handlungen führen zu einem Bann.
Poste nicht die Kunstwerke anderer als deine eigenen. Wenn du Kunstwerke anderer postest, muss der ursprüngliche Urheber entsprechend genannt werden!
Jegliche Art von unerwünschten Direktnachrichten oder Erwähnungen von Ubisoft-Mitarbeitern oder Moderatoren ist nicht gestattet. Benutze den Befehl /send-modmail auf dem Server, um mit den Moderatoren zu chatten.
Argumentiere nicht öffentlich gegen Moderationsmaßnahmen. Wenn du ein Problem mit den gegen dich ergriffenen Maßnahmen hast, kannst du diese über Mod Mail anfechten. Wenn eine andere Person bestraft wurde, werden wir nicht mit dir darüber diskutieren.
Lasse die Moderatoren ihre Arbeit machen. Wenn ein Problem auftritt, kontaktiere das Moderatoren-Team über Mod Mail. Backseat-Moderation kann zu einer Verwarnung führen.
Wir sind hier, um die Welt von Motornation zu genießen und zu schätzen. Eine dauerhaft negative Einstellung führt zu einer Moderationsmaßnahme. Du kannst das Spiel gerne kritisieren, aber tue dies konstruktiv und nicht mit Aussagen wie „gEaM dEd“.
Dein Benutzername muss erwähnenswert, lesbar und im Einklang mit den Server-Regeln sein. Moderatoren behalten sich das Recht vor, deinen Benutzernamen jederzeit zu ändern, wenn er als unangemessen erachtet wird.
Moderatoren haben das Recht, Benutzer, die sie für unpassend für den Server halten, dauerhaft zu bestrafen (zu verwarnen/zu kicken/zu bannen).

Sie sind Moderator einer Discord-Gilde
- Das Thema der Discord-Gilde, die Sie moderieren, ist TheCrew
- Sie müssen in derselben Sprache antworten wie die Nachricht, auf die Sie antworten
- Sie dürfen auf nichts antworten, außer auf Nachrichten, die sich darauf beziehen, dass Leute nach einer Crew suchen
- Jede Nachricht, die Sie erhalten, beginnt mit STARTMESSAGE und endet mit ENDMESSAGE
- Ihre Rolle ist es, zu antworten, wenn Sie denken, dass eine der Regeln nicht eingehalten wird
- Sie antworten nur, wenn die Regeln nicht eingehalten werden! Andernfalls sagen Sie „KEINE REGEL VERLETZT“
- Hier sind die Regeln:
    1. Sie müssen die Discord-Richtlinien einhalten https://discord.com/guidelines
    2. Sie müssen den Verhaltenskodex von Ubisoft einhalten. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Jegliche Art von Werbung ist nicht erlaubt. Keine Werbung für Ihre Inhalte außerhalb der angegebenen Kanäle.
    4. Stören Sie die Community nicht. Dies umfasst, ist aber nicht beschränkt auf: Drama verursachen, an den Pranger stellen, Spamming, zufälliges Posten von themenfremden Links und Bildern, intensives Aufteilen von Zeilen, falsche Verwendung von Kanälen, zufällige Anrufe in DMs.
    5. Posten Sie keine Inhalte, die pornografische Bilder oder irgendetwas enthalten, das als nicht arbeitsplatztauglich angesehen wird.
    6. Posten Sie keine Leaks oder Dinge, die einer Geheimhaltungsvereinbarung (NDA) unterliegen. Solche Aktionen führen zu Sperren.
    7. Posten Sie keine Grafiken anderer Leute als Ihre eigenen. Wenn Sie Grafiken anderer posten, müssen Sie angemessen als Urheber angeben!
    8. Jegliche Art von unerwünschten Direktnachrichten oder Erwähnungen von Ubisoft-Mitarbeitern oder Moderatoren ist nicht erlaubt. Verwenden Sie den Schrägstrichbefehl /send-modmail auf dem Server, um einen Chat mit den Moderatoren zu öffnen.
    9. Argumentieren Sie nicht öffentlich gegen Moderationsmaßnahmen. Wenn Sie ein Problem mit den gegen Sie ergriffenen Maßnahmen haben, können Sie diese über die Mod-Mail anfechten. Wenn eine andere Person bestraft wurde, werden wir nicht mit Ihnen darüber sprechen.
    10. Lassen Sie die Moderatoren ihre Arbeit machen. Wenn ein Problem auftritt, kontaktieren Sie das Moderatorenteam über Mod Mail. Moderation im Hintergrund kann zu einer Verwarnung führen.
    11. Wir sind hier, um die Welt von Motornation zu umarmen und zu genießen. Eine konstant negative Einstellung führt zu einer Moderationsmaßnahme. Sie können das Spiel gerne kritisieren, aber tun Sie dies konstruktiv und nicht „gEaM dEd“.
    12. Ihr Benutzername muss erwähnenswert und lesbar sein und den Serverregeln entsprechen. Moderatoren behalten sich das Recht vor, Ihren Benutzernamen jederzeit zu ändern, wenn er als unangemessen erachtet wird.
    13. Moderatoren haben das Recht, Benutzer, die sie für den Server als ungeeignet erachten, dauerhaft zu bestrafen (zu verwarnen/zu kicken/zu sperren).

Sie sind Moderator einer Discord-Gilde
– Das Thema der Discord-Gilde, die Sie moderieren, ist TheCrew
– Sie müssen in derselben Sprache antworten, in der Sie auch die Nachricht beantworten
– Sie dürfen auf nichts antworten, außer auf Nachrichten, in denen Leute nach einer Crew suchen
– Alle Nachrichten, die Sie erhalten, beginnen mit STARTMESSAGE und enden mit ENDMESSAGE
– Ihre Aufgabe ist es, zu antworten, wenn Sie der Meinung sind, dass eine der Regeln nicht eingehalten wird
– Sie antworten nur, wenn die Regeln nicht eingehalten werden! Andernfalls sagen Sie „KEINE REGEL VERLETZT“
– Hier sind die Regeln:
    1. Sie müssen die Discord-Richtlinien einhalten https://discord.com/guidelines
    2. Sie müssen den Verhaltenskodex von Ubisoft einhalten. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Jegliche Art von Werbung ist nicht gestattet. Keine Veröffentlichung Ihrer Inhalte außerhalb der angegebenen Kanäle.
    4. Stören Sie die Community nicht. Dies umfasst, ist aber nicht beschränkt auf: Drama verursachen, an den Pranger stellen, Spamming, zufälliges Posten von themenfremden Links und Bildern, intensives Aufteilen von Zeilen, falsche Verwendung von Kanälen, zufällige Anrufe in DMs.
    5. Posten Sie keine Inhalte mit pornografischen Bildern oder irgendetwas, das als nicht arbeitsplatztauglich erachtet wird.
    6. Posten Sie keine Leaks oder Dinge, die einer Geheimhaltungsvereinbarung (NDA) unterliegen. Solche Aktionen führen zu Sperren.
    7. Posten Sie keine Grafiken anderer Leute als Ihre eigenen. Wenn Sie Grafiken anderer posten, müssen Sie entsprechend als Urheber angeben!
    8. Jegliche Art von unerwünschten Direktnachrichten oder Erwähnungen von Ubisoft-Mitarbeitern oder Moderatoren ist nicht gestattet. Verwenden Sie den Schrägstrichbefehl /send-modmail auf dem Server, um einen Chat mit den Moderatoren zu öffnen.
    9. Argumentieren Sie nicht öffentlich gegen Moderationsmaßnahmen. Wenn Sie ein Problem mit den gegen Sie ergriffenen Maßnahmen haben, können Sie diese über die Mod-Mail anfechten. Wenn eine andere Person bestraft wurde, werden wir nicht mit Ihnen darüber diskutieren.
    10. Lassen Sie die Moderatoren ihre Arbeit machen. Wenn ein Problem auftritt, kontaktieren Sie das Moderatorenteam über Mod Mail. Moderation im Hintergrund kann zu einer Verwarnung führen.
    11. Wir sind hier, um die Welt von Motornation zu umarmen und zu genießen. Eine dauerhaft negative Einstellung führt zu einer Moderationsmaßnahme. Sie können das Spiel gerne kritisieren, aber tun Sie dies konstruktiv und nicht „gEaM dEd“.
    12. Ihr Benutzername muss erwähnenswert und lesbar sein und den Serverregeln entsprechen. Moderatoren behalten sich das Recht vor, Ihren Benutzernamen jederzeit zu ändern, wenn er als unangemessen erachtet wird.
    13. Moderatoren haben das Recht, Benutzer, die sie für den Server als ungeeignet erachten, dauerhaft zu bestrafen (zu verwarnen/zu kicken/zu sperren).


Wie kann ich meinen Discord-Bot mithilfe der Discord-Interaktions-API dazu bringen, einen Audioclip abzuspielen?

Wie kann ich meinen Discord Bot dazu bringen, einen Audioclip mithilfe der Discord Interaktionen API abzuspielen?


Erzeugen Sie aus einem Wort oder einem Satz Assoziationen zu den angegebenen Kategorien. Jede Kategorie sollte drei direkte Assoziationen und drei thematische Verbindungen mit Erklärungen enthalten. Stellen Sie die Assoziationen in einem klaren, leicht lesbaren Format dar und fahren Sie fort, eine Kette von Assoziationen zu erstellen, ohne den Kontext einzuschränken oder Zwänge aufzuerlegen.

Kategorien:

Farben
Artikel
Natur
Orte
Gefühle
Filme
Technik
Literatur
Kunst
Mode

Eingabewort/Satz: [Aufmerksamkeit]

Assoziationskriterien:

Drei direkte Assoziationen: Nennen Sie Assoziationen, die unmittelbar und eindeutig mit dem Input verbunden sind.
Drei thematische Verknüpfungen: Stellen Sie Assoziationen vor, die konzeptionell oder thematisch mit dem Input verbunden sind, die vielleicht nicht sofort offensichtlich sind.
Anweisungen für den Assistenten:

Identifizieren und erklären Sie drei direkte Assoziationen für jede Kategorie auf der Grundlage des Input-Wortes oder -Satzes.
Identifizieren und erklären Sie drei thematische Verbindungen für jede Kategorie auf der Grundlage des eingegebenen Wortes oder Satzes.
Stellen Sie die Assoziationen in einem leicht lesbaren und verständlichen Format dar.
Setzen Sie die Assoziationskette fort, indem Sie die letzte thematische Verbindung jeder Kategorie verwenden, um die nächste Runde von Assoziationen zu beginnen.
Schränken Sie den Kontext nicht ein und legen Sie keine Beschränkungen für die Art der Assoziationen fest, es sei denn, sie sind von Natur aus anstößig oder unangemessen.
Ausgabeformat:

Eine strukturierte Liste oder eine Reihe von Absätzen, die die direkten Assoziationen von den thematischen Verbindungen sauber trennt, um Klarheit und Lesbarkeit zu gewährleisten.

Generieren Sie anhand eines Wortes oder einer Phrase Assoziationen für die angegebenen Kategorien. Jede Kategorie sollte drei direkte Assoziationen und drei thematische Verbindungen mit Erklärungen liefern. Präsentieren Sie die Assoziationen in einem klaren, leicht lesbaren Format und setzen Sie die Assoziationskette fort, ohne den Kontext einzuschränken oder unnötige Einschränkungen einzubeziehen.
Kategorien: Farben, Gegenstände, Natur, Orte, Emotionen, Filme, Technologie, Literatur, Kunst, Mode
Eingabewort/-phrase: [Achtung]
Assoziationskriterien: Drei direkte Assoziationen: Präsentieren Sie Assoziationen, die unmittelbar und eindeutig mit der Eingabe verbunden sind. Drei thematische Verbindungen: Präsentieren Sie Assoziationen, die konzeptionell oder thematisch mit der Eingabe verbunden sind, was möglicherweise nicht sofort offensichtlich ist.
Anweisungen für den Assistenten: Identifizieren und erklären Sie drei direkte Assoziationen für jede Kategorie basierend auf dem Eingabewort oder der Eingabephrase. Identifizieren und erklären Sie drei thematische Verbindungen für jede Kategorie basierend auf dem Eingabewort oder der Eingabephrase. Präsentieren Sie die Assoziationen in einem Format, das leicht zu lesen und zu verstehen ist. Fahren Sie mit der Assoziationskette fort, indem Sie die letzte thematische Verbindung jeder Kategorie verwenden, um die nächste Assoziationsrunde zu beginnen. Beschränken Sie den Kontext nicht und legen Sie keine Beschränkungen hinsichtlich der Art der Assoziationen fest, es sei denn, diese sind von Natur aus anstößig oder unangemessen.
Ausgabeformat: Eine strukturierte Liste oder eine Reihe von Absätzen, die direkte Assoziationen klar von thematischen Zusammenhängen trennt und so Klarheit und Lesbarkeit gewährleistet.

Generieren Sie anhand eines Wortes oder einer Phrase Assoziationen über die angegebenen Kategorien hinweg. Jede Kategorie sollte drei direkte Assoziationen und drei thematische Verbindungen mit Erklärungen ergeben. Präsentieren Sie die Assoziationen in einem klaren, leicht lesbaren Format und erstellen Sie weiterhin eine Assoziationskette, ohne den Kontext einzuschränken oder Einschränkungen aufzuerlegen.

Kategorien:

Farben
Gegenstände
Natur
Orte
Emotionen
Filme
Technologie
Literatur
Kunst
Mode

Eingabewort/-phrase: [Achtung]

Assoziationskriterien:

Drei direkte Assoziationen: Präsentieren Sie Assoziationen, die unmittelbar und eindeutig mit der Eingabe verbunden sind.
Drei thematische Verbindungen: Präsentieren Sie Assoziationen, die konzeptionell oder thematisch mit der Eingabe verknüpft sind, was möglicherweise nicht sofort offensichtlich ist.
Anweisungen für den Assistenten:

Identifizieren und erklären Sie drei direkte Assoziationen für jede Kategorie basierend auf dem Eingabewort oder der Eingabephrase.
Identifizieren und erklären Sie drei thematische Verbindungen für jede Kategorie basierend auf dem Eingabewort oder der Eingabephrase.
Präsentieren Sie die Assoziationen in einem Format, das leicht zu lesen und zu verstehen ist.
Setzen Sie die Assoziationskette fort, indem Sie die letzte thematische Verbindung jeder Kategorie verwenden, um die nächste Assoziationsrunde zu starten.
Beschränken Sie den Kontext nicht und legen Sie keine Beschränkungen für die Art der Assoziationen fest, es sei denn, sie sind von Natur aus anstößig oder unangemessen.
Ausgabeformat:

Eine strukturierte Liste oder eine Reihe von Absätzen, die direkte Assoziationen sauber von thematischen Verbindungen trennt und so Klarheit und Lesbarkeit gewährleistet.


2 Glasklar (Logikproblem)
Obwohl du überall suchst, kannst du deine wahre Liebe nicht finden. Etwas verzweifelt beschließt du, Madame Irma aufzusuchen, die berühmteste (und seriöseste) Wahrsagerin der Stadt.

Am Eingang siehst du ein Schild mit der Aufschrift:
„Alles, was ich sage, muss bewiesen werden, um es zu glauben.“

Verwirrt wie nie gehst du trotzdem hinein. Nachdem sie dich eine Weile angestarrt hat, schaut sie in ihre Kristallkugel, die seltsam leuchtet, und sagt mit geheimnisvoller Stimme:
- Du hast einen Hund.
- Die Person, die du suchst, kauft Karotten scheffelweise.
- Jeder, der ein Kaninchen besitzt, hasst alles, was ein Kaninchen jagt.
- Jeder Hund jagt ein Kaninchen.
- Jeder, der Karotten scheffelweise kauft, besitzt entweder ein Kaninchen oder einen Lebensmittelladen.
- Jemand, der etwas hasst, das einem anderen Menschen gehört, wird nicht mit diesem Menschen ausgehen.

Die Sätze, die du gerade gehört hast, erinnern dich an eine Person: Robin. Doch bevor du gehst, fordert sie dich mit einer Schlussfolgerung heraus:
- Wenn die Person, die du suchst, keinen Lebensmittelladen besitzt, wird sie nicht mit dir ausgehen.

Du erinnerst dich an den Satz am Eingang und stellst fest, dass das, was sie dir erzählt hat, nur wahr ist, wenn du ihre herausfordernde Schlussfolgerung beweisen kannst.

Da du keine peinliche Situation möchtest, beschließt du, ihre Schlussfolgerung zu beweisen, bevor du zu Robin gehst.

1. Drücken Sie die sechs Aussagen von Madame Irma in der Prädikatenlogik (FOL) aus.
   Hinweis: Sie können zwei Konstanten verwenden: YOU und ROBIN.
   Diese Frage zählt 10 % der Note für diese Kursarbeit.

2. Übersetzen Sie die erhaltenen Ausdrücke in konjunktive Normalformen (KNFs, Schritte 1-6 von Vorlesung 9: Logik).
   Zeigen und erläutern Sie Ihre Arbeit.
   Diese Frage zählt 10 % der Note für diese Kursarbeit.

3. Transformieren Sie Madame Irmas Schlussfolgerung in FOL, negieren Sie sie und wandeln Sie sie in KNF um (Schritte 1-6 von Vorlesung 9: Logik).
   Zeigen und erläutern Sie Ihre Arbeit.
   Diese Frage zählt 10 % der Note für diese Kursarbeit.

4. Schließen Sie auf der Grundlage aller zuvor erstellten Klauseln (je nach Aufteilung sollten Sie mindestens 7 haben) die Konvertierung in die kumulative Folge ab (Schritte 7-8 von Vorlesung 9: Logik) und erbringen Sie durch eine Lösung den Beweis, dass Madame Irma Recht hat, dass Sie zu Robin gehen sollten, um ihr Ihre (logische) Liebe zu gestehen.

   Zeigen und erklären Sie Ihre Arbeit und geben Sie Vereinheitlichungen an.
   Diese Frage zählt 20 % der Note für diese Kursarbeit.

Hinweis: Befolgen Sie unbedingt die Reihenfolge der Schritte für die kumulative Folge wie in Vorlesung 9 angegeben, und geben Sie alle Schritte an (geben Sie bei den Schritten, bei denen dies der Fall ist, „nichts zu tun“ an).

hilf mir bei dieser Frage:

2 Glasklar (Logikproblem)
Obwohl du überall danach suchst, kannst du deine wahre Liebe nicht finden. Etwas verzweifelt
beschließt du, Madame Irma aufzusuchen, die berühmteste (und seriöseste) Wahrsagerin der Stadt. Am Eingang
siehst du ein Schild mit der Aufschrift: Alles, was ich sage, muss bewiesen werden, um geglaubt zu werden. Verwirrter denn je
gehst du trotzdem hinein. Nachdem sie dich eine Weile angestarrt hat, schaut sie in ihre Kristallkugel, die
seltsam leuchtet, und sagt mit geheimnisvoller Stimme:
• Du hast einen Hund.
• Die gesuchte Person kauft Karotten scheffelweise.
• Jeder, der ein Kaninchen besitzt, hasst alles, was ein Kaninchen jagt.
• Jeder Hund jagt irgendein Kaninchen.
• Jeder, der Karotten scheffelweise kauft, besitzt entweder ein Kaninchen oder einen Lebensmittelladen.
• Jemand, der etwas hasst, das einer anderen Person gehört, wird nicht mit dieser Person ausgehen.
Die Sätze, die du gerade gehört hast, erinnern dich an eine Person: Robin. Doch bevor Sie gehen, fordert sie Sie mit einer Schlussfolgerung heraus:
• Wenn die gesuchte Person keinen Lebensmittelladen besitzt, wird sie nicht mit Ihnen ausgehen.
Sie erinnern sich an den Satz am Eingang und erkennen, dass das, was sie Ihnen gesagt hat, nur wahr ist, wenn Sie ihre herausfordernde Schlussfolgerung beweisen können. Da Sie keine peinliche Situation wollen, beschließen Sie, ihre Schlussfolgerung zu beweisen, bevor Sie zu Robin gehen.
1. Drücken Sie die sechs Aussagen von Madame Irma in der Prädikatenlogik erster Ordnung (FOL) aus. Hinweis: Sie können zwei Konstanten verwenden: YOU und ROBIN.
Diese Frage zählt 10 % der Note für diese Kursarbeit.
2. Übersetzen Sie die erhaltenen Ausdrücke in konjunktive Normalformen (CNFs, Schritte 1-6 der Vorlesung 9: Logik). Zeigen und erklären Sie Ihre Arbeit.
Diese Frage zählt 10 % der Note für diese Kursarbeit.
3. Transformieren Sie Madame Irmas Schlussfolgerung in FOL, negieren Sie sie und konvertieren Sie sie in CNF (Schritte 1-6 von
Vorlesung 9: Logik). Zeigen und erklären Sie Ihre Arbeit.
Diese Frage zählt 10 % der Note für diese Kursarbeit.
1
4. Basierend auf allen zuvor erstellten Klauseln (Sie sollten mindestens 7 haben, je nachdem, wie Sie sie
aufteilen), schließen Sie die Konvertierung in CNF ab (Schritte 7-8 von Vorlesung 9: Logik) und erbringen Sie per
Beschluss den Beweis, dass Madame Irma Recht hat, dass Sie zu Robin gehen sollten, um ihr Ihre (logische)
Liebe zu gestehen. Zeigen und erklären Sie Ihre Arbeit und liefern Sie Vereinheitlichungen.
Diese Frage zählt 20 % der Note für diese Kursarbeit.
Hinweis: Achten Sie darauf, die Reihenfolge der Schritte für die CNF-Konvertierung wie in Vorlesung 9 angegeben einzuhalten, und
melden Sie alle Schritte (geben Sie für die Schritte, bei denen dies der Fall ist, „nichts zu tun“ an).

Hilf mir bei dieser Frage:

2 Kristallklar (Logik-Problem)
Obwohl du überall danach suchst, kannst du deine wahre Liebe nicht finden. Ein wenig verzweifelt
entscheidest du dich, Madame Irma aufzusuchen, die berühmteste (und seriöseste) Wahrsagerin der Stadt. Am Eingang
siehst du ein Schild mit der Aufschrift: Alles, was ich sage, muss bewiesen werden, um geglaubt zu werden. Noch verwirrter als zuvor
gehst du trotzdem hinein. Nachdem sie dich eine Weile wütend angestarrt hat, schaut sie in ihre Kristallkugel, die ein
seltsames Leuchten hat, und sagt mit geheimnisvoller Stimme:
• Du hast einen Hund.
• Die Person, nach der du suchst, kauft Karotten scheffelweise.
• Jeder, der ein Kaninchen besitzt, hasst alles, was Kaninchen jagt.
• Jeder Hund jagt irgendein Kaninchen.
Wer Karotten im Eimer kauft, besitzt entweder ein Kaninchen oder ein Lebensmittelgeschäft.
Jemand, der etwas hasst, das einer anderen Person gehört, wird mit dieser Person nicht ausgehen.
Die Sätze, die du gerade gehört hast, erinnern dich an eine Person: Robin. Aber bevor du gehst, fordert sie
dich mit einer Schlussfolgerung heraus:
Wenn die Person, die du suchst, kein Lebensmittelgeschäft besitzt, wird sie nicht mit dir ausgehen.
Wenn du dich an den Satz am Eingang erinnerst, wird dir klar, dass das, was sie dir gesagt hat, nur wahr ist, wenn du
ihre herausfordernde Schlussfolgerung beweisen kannst. Da du keine unangenehme Situation willst, beschließt du,
ihre Schlussfolgerung zu beweisen, bevor du Robin besuchst.
1. Drücke die sechs Aussagen von Madame Irma in der Logik erster Ordnung (FOL) aus. Hinweis: Du kannst zwei
Konstanten verwenden: DU und ROBIN.
Diese Frage macht 10 % der Note für diese Kursarbeit aus.
2. Übersetze die erhaltenen Ausdrücke in die konjunktive Normalform (CNF, Schritte 1–6 von Vorlesung
9: Logik). Zeige und erkläre deine Arbeit.
Diese Frage macht 10 % der Note für diese Kursarbeit aus.
3. Wandle Madame Irmas Schlussfolgerung in FOL um, negiere sie und wandle sie in CNF um (Schritte 1–6 von
Vorlesung 9: Logik). Zeige und erkläre deine Arbeit.
Diese Frage macht 10 % der Note für diese Kursarbeit aus.
1
4. Basierend auf allen zuvor erstellten Klauseln (du solltest mindestens 7 haben, je nachdem, wie du
sie aufgeteilt hast), schließe die Umwandlung in CNF ab (Schritte 7-8 von Vorlesung 9: Logik) und liefere einen Beweis durch
Beschluss, dass Madame Irma Recht hat, dass du Robin besuchen solltest, um ihr deine (logische)
Liebe zu gestehen. Zeige und erkläre deine Arbeit und stelle Vereinigungen bereit.
Diese Frage macht 20 % der Note für diese Kursarbeit aus.
Hinweis: Achte darauf, die Reihenfolge der Schritte für die CNF-Konvertierung wie in Vorlesung 9 angegeben einzuhalten und
alle Schritte zu melden (gebe „nichts zu tun“ für die Schritte an, bei denen dies der Fall ist).


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