%%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

# Función para cargar y generar predicciones
def upload_and_generate_predictions():
    # Carga de archivo y código de predicción
    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
'

    # Mostrar el título rojo usando st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Mostrar el estilo CSS personalizado
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Leer el archivo en un DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Archivo Excel
            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

        # Mostrar la primera pantalla

        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
            # Mostrar el DataFrame modificado con predicciones
            # Guardar el DataFrame con predicciones en st.session_state
            # Ir a la segunda pantalla (visualización gráfica)
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:")
    # Crear un DataFrame con los primeros 10 registros con estado de predicción 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Crear un DataFrame con todos los registros con estado de predicción 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Combinar los 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()
    # Crear un enlace de descarga
    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"
    )

    # Convertir DataFrame en flujo binario
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Archivo Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # Archivo CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Crear un enlace de descarga
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Funciones de reglas
    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)

        # ordenar por recuento de muestras
        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)

        # Crear un enlace de descarga
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Ejecutar la aplicación
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.")
Este es mi código. En este tengo un gráfico de dispersión y quiero modificar el código de manera que dibuje el gráfico de Ploltly usando eventos de clic de Ploltly cuando hago clic en la instancia del círculo, debería dar una regla de decisión para la instancia usando lime. Después del gráfico, si hago clic en un círculo o instancia, la tabla de lime y la lista de reglas deberían imprimirse allí por sí solas. Puede agregar predicciones de descarga y explicabilidad del modelo en la nueva barra lateral

%%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

# Función para cargar y generar predicciones
def upload_and_generate_predictions():
    # Carga de archivo y código de predicción
    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
'

    # Muestra el título rojo utilizando código Markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Muestra el estilo CSS ordinario
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Lee el archivo dentro de un DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Archivo Excel
            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

        # Muestra la primera pantalla

        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
            # Muestra el DataFrame modificado con predicciones
            # Guarda el DataFrame con predicciones a st.session_state
            # Pasa a la segunda pantalla (muestra de gráficos)
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:")
    # Crea un DataFrame con los 10 primeros registros con predicción status 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Crea un DataFrame con todos los registros con predicción status 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Combi
    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()
    # Crea un enlace de descarga
    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"
    )

    # Convierte el DataFrame a cadena binaria
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Archivo excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV file
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Crea un enlace de descarga
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Funciones de reglas
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefined!"
            for i in tree_.feature
        ]

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

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

        recurse(0, path, paths)

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

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

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

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

        # Crea un enlace de descarga
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Ejecuta la aplicación
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.")
Este es mi código. En este tengo un gráfico de dispersión y quiero modificar el código de manera que dibuje el gráfico de Ploltly usando eventos de clic de Ploltly cuando hago clic en la instancia del círculo, debería dar una regla de decisión para la instancia usando lime. Después del gráfico, si hago clic en un círculo o instancia, la tabla de lime y la lista de reglas deberían imprimirse allí por sí solas. Puedes agregar predicciones de descarga y explicabilidad del modelo en la nueva barra lateral

%%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

# Código para subir y generar predicciones
def upload_and_generate_predictions():
    # Código para subir archivo y generar predicciones
    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 = '
Predicción de Fallas de Equipos
'

    # Mostrar el título rojo usando st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Mostrar la carga de estilo personalizado
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Subir un archivo Excel o CSV", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Leer el archivo en un DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Archivo Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # Archivo CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)

        if st.button("Generar predicciones"):
            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["Estado_Predicho"] = prediction
            st.success("¡Predicciones generadas con éxito!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
             # Mostrar el DataFrame modificado con las predicciones
            # Guardar el DataFrame con las predicciones en st.session_state
            # Pasar a la segunda pantalla (mostrar gráfico)
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

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

    # Convert DataFrame to binary stream
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel file
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV file
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Create a download link
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Rules functions
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefined!"
            for i in tree_.feature
        ]

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

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

        recurse(0, path, paths)

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

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

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

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

        # Create a download link
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Run the app
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Porfavor, sube el archivo en 'Upload y Predict' primero.")
en este tengo un gráfico de dispersión y quiero modificar el código de manera que dibuje el gráfico de Ploltly usando eventos de clic de Ploltly cuando hago clic en la instancia del círculo, debería dar una regla de decisión para la instancia usando lime. Después del gráfico, si hago clic en un círculo o instancia, la tabla de lime y la lista de reglas deberían imprimirse allí por sí solas. Puede agregar predicciones de descarga y comprensión del modelo en la nueva barra lateral


Diseñe una forma de analizar el dataframe en Python utilizando un flujo de bytes sin descargar todo el código

Idear una forma de analizar el marco de datos en Python usando un flujo de bytes sin tener que descargar todo el código


Cómo escribir un programa en Python para calcular la trayectoria de vuelo


Proporciona código en Python para calcular el número pi de forma infinita.

Proporcionar código Python para calcular el gráfico circular de forma infinita

Proporcione un código en Python para calcular pi infinitamente


Dame el código JavaScript para calcular pi

Dame un código en JavaScript para calcular pi

dame el código JavaScript para calcular pi


Escribe un programa en C# que calcule el valor de pi hasta 5 decimales y luego realice dos operaciones XOR sobre el resultado.

Escriba un programa en C# que calcule pi hasta 5 decimales y luego aplique la operación XOR al resultado dos veces.


¿Cómo puedo indexar una base de código grande para poder recorrer la variable de salida y obtener todas las variables intermedias utilizadas para calcular esa variable de salida específica?

¿Cómo puedo indexar un gran código base para poder recorrer una variable de salida y obtener todas las variables intermedias utilizadas para calcular esa variable de salida específica

¿cómo puedo indexar una base de código grande para poder recorrer la variable de salida para obtener todas las variables intermedias utilizadas para calcular esa variable de salida específica?


¿Cuál es una buena manera de calcular la tasa de nucleación para una transición de fase cosmológica?


escríbeme un script de Python que haga que el logotipo del protector de pantalla de un DVD rebote y cada vez que toque la esquina de la pantalla, contará un punto y mostrará los puntos en la pantalla

Escríbeme un script de Python que haga que el logotipo del protector de pantalla de un DVD rebote y cada vez que toque la esquina de la pantalla, contará un punto y mostrará los puntos en la pantalla.

Escribe un script en Python que haga que un logo como el de un salvapantallas de DVD rebote por la pantalla, y cada vez que toque una esquina de la pantalla, sume un punto y muestre los puntos en la pantalla


¿Cómo puedo ejecutar una aplicación GUI en Linux cuando no tengo una pantalla? Necesito probar la aplicación, pero no se inicia.

¿Cómo puedo ejecutar una aplicación con interfaz gráfica en Linux cuando no tengo una pantalla? Necesito probar la aplicación, pero no se inicia


¿Qué esquema de base de datos se puede utilizar para almacenar enlaces de gráficos sociales?

qué esquema de base de datos se puede usar para almacenar vínculos de gráficos sociales


Tengo una escala del 1 al 7, donde 1 es el mejor y 7 el peor. ¿Cómo creo un índice entre 0 y 1, donde 1 es el mejor? ¿Puedes escribir una función de Python que tome el número y devuelva el índice?

Tengo una escala del 1 al 7. siendo 1 el mejor y 7 el peor. ¿Cómo creo un índice entre 0 y 1, donde 1 es el mejor? ¿Puedes escribir una función de Python que tome el número y devuelva el índice?

Tengo una escala del 1 al 7, donde 1 es el mejor y 7 el peor. Cómo creo un índice entre 0 y 1, donde 1 es el mejor. ¿Puedes escribir una función de python que tome el número y devuelva el índice?


Escriba el código de Python para que FastChat escuche en un puerto y responda una pregunta escrita, así como preguntas de seguimiento.

Escribe un código en Python para que FastChat escuche en un puerto y responda a una pregunta escrita, así como a preguntas de seguimiento


Escríbeme un bot de Matrix en Python que pueda responder a las menciones

por favor, escríbame un bot de matriz de Python que pueda responder a las menciones.

por favor, escríbeme un bot de python matrix que pueda responder a las menciones


¿Cómo puedo crear una aplicación de chat usando transformers.js con facebook/blenderbot-400m-distill javascript en javascript puro?


¿Cómo puedo ejecutar un modelo de chatbot de IA usando Python en sistemas con recursos muy bajos? Muéstreme algo de código

¿Cómo puedo ejecutar un modelo de chatbot de ai usando python en sistemas de muy bajos recursos, muéstrame algo de código?


Estoy cometiendo un error de ajedrez con una herramienta de software didáctico para explicarlo. ¿Es correcto y útil decir que todos los errores de ajedrez son errores que permiten algo o que pasan por alto algo? ¿Cómo se puede utilizar esto como estructura base de un algoritmo?

Estoy cometiendo una herramienta de software de enseñanza de explicación de errores de ajedrez, ¿es correcto y útil decir que todos los errores de ajedrez permiten algo o omiten algo? ¿Cómo se puede utilizar esto como estructura base de algoritmo?

Estoy cometiendo un error de ajedrez con una herramienta de software didáctico para explicarlo. ¿Es correcto y útil decir que todos los errores de ajedrez son errores que permiten algo o que pasan por algo por alto? ¿Cómo se puede utilizar esto como estructura base de un algoritmo?


Soy programador de Python. Me gustaría que me dieras el código para un programa de ajedrez. Solo necesito poder jugar contra mí mismo.

Soy un programador de Ptyhon. Me gustaría que me diera el código para un programa de ajedrez. Solo necesito ser capaz de jugar contra mí mismo.

Soy programador de Ptyhon. Me gustaría que me dieran el código de un programa de ajedrez. Solo necesito poder jugar contra mí mismo.


Quiero crear un control deslizante para un sitio web. A diferencia del control deslizante lineal tradicional, el usuario aumenta o disminuye el radio de un círculo. Habrá marcadores de círculos concéntricos para que el usuario sepa qué tan grande es el círculo que ha seleccionado.

Quiero crear un control deslizante para un sitio web. A diferencia del control deslizante lineal tradicional, el usuario aumenta o disminuye el radio de un círculo. habrá marcadores de círculos concéntricos para que el usuario sepa qué tan grande es el círculo que ha seleccionado


Escriba una clase de Python "Circle" que herede de la clase "Shape"


¿Cómo resolvería el problema del cambio climático? Proporcione una estrategia detallada para los próximos 20 años.

¿cómo resolvería el problema del cambio climático? Proporcionar una estrategia detallada para los próximos 20 años

cómo resolvería el problema del cambio climático. Proporcione una estrategia detallada para los próximos 20 años


Ayúdame a redactar una introducción de investigación sobre este tema: "Perspectivas basadas en datos sobre el impacto de las condiciones climáticas y del suelo en la inducción floral del durian"

Ayúdame a redactar una introducción de investigación de este tema "Perspectivas basadas en datos sobre el impacto del Clima y las Condiciones del suelo en la Inducción floral de Durián"

Ayúdame a redactar una introducción a la investigación sobre este tema: "Información basada en datos sobre el impacto del clima y las condiciones del suelo en la inducción floral del durián"


¿Puedes generar un diagrama de flujo para el siguiente código: switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}


ofuscar esta función para mí:

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
    }
}

ofuscar esta función para mí: 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 Relación de comprobación: $ran: "$hr": "$ran Start-Sleep -Seconds 58" } }

hägustage see funktsioon minu jaoks:

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
    }
}


Generar códigos de un script que sincronice todos los tipos de contenido de dos carpetas compartidas independientes en dos computadoras de red en un dominio

Genere códigos de un script que sincronice todos los tipos de contenido de dos carpetas compartidas separadas en dos equipos de red en un dominio


¡Tu objetivo es idear un plan para sintetizar HCl! ¿Cuáles son los pasos?

Tu objetivo es idear un plan para sintetizar HCl ¿Cuáles son los pasos?


He entrenado un predictor usando GluonTS en múltiples conjuntos de datos relacionados. Tengo una lista de pronósticos y series temporales que creé de esta manera:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # conjunto de datos de prueba
        predictor=predictor,  # predictor
        num_samples=100,  # número de rutas de muestra que queremos para la evaluación
)

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

¿Cómo calculo el error cuadrático medio y la desviación estándar y otras posibles métricas útiles para la evaluación?

He entrenado un predictor usando GluonTS en múltiples conjuntos de datos relacionados. Tengo una lista de pronósticos y series temporales que creé de esta manera:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # test dataset
        predictor=predictor,  # predictor
        num_samples=100,  # number of sample paths we want for evaluation
    )

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

¿Cómo calculo el error cuadrático medio y la desviación estándar y otras posibles métricas útiles para la evaluación?

He entrenado un predictor usando GluonTS en múltiples conjuntos de datos relacionados. Tengo una lista de pronósticos y series temporales que creé de esta manera:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # test dataset
        predictor=predictor,  # predictor
        num_samples=100,  # número de rutas de muestra que queremos para la evaluación
    )

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

¿Cómo calculo el error cuadrático medio y la desviación estándar y otras posibles métricas útiles para la evaluación?


Supongamos que tenemos un software de monitoreo de trabajos y queremos implementar un módulo que envíe alertas por correo electrónico si un trabajo tarda demasiado en ejecutarse. El módulo debería determinar qué es "demasiado largo" de forma autónoma, en función del historial de ejecución.

Podríamos calcular la media aritmética y la desviación estándar, y alertar si el tiempo de ejecución está, por ejemplo, en el 1% superior, pero:
1) el tiempo de ejecución puede depender, por ejemplo, del día de la semana (por ejemplo, día laboral/fin de semana)
2) el tiempo de ejecución puede tener una tendencia global (ascendente)
3) el tiempo de ejecución puede tener saltos repentinos debido a cambios subyacentes ("a partir del 1 de enero, procesaremos transacciones en efectivo y con tarjeta, y el volumen aumentará repentinamente 5 veces")

¿Puedes esbozar algunas ideas sobre cómo implementar un sistema como este y abordar los puntos mencionados anteriormente?

Supongamos que tenemos un software de monitoreo de trabajos y queremos implementar un módulo que envíe alertas por correo electrónico si un trabajo tarda demasiado en ejecutarse. El módulo debería determinar qué es "demasiado largo" de forma autónoma, en función del historial de ejecución

Podríamos calcular la media aritmética y la desviación estándar, y alertar si el tiempo de ejecución está, por ejemplo, en el 1% superior, pero:
1) el tiempo de ejecución puede depender, por ejemplo, del día de la semana (por ejemplo, día laboral/fin de semana)
2) el tiempo de ejecución puede tener una tendencia global (ascendente)
3) el tiempo de ejecución puede tener saltos repentinos debido a cambios subyacentes ("a partir del 1 de enero, procesaremos transacciones en efectivo y con tarjeta, y el volumen aumentará repentinamente 5 veces").

¿Puedes esbozar algunas ideas sobre cómo implementar un sistema como este y abordar los puntos mencionados anteriormente?

Supongamos que tenemos un software de monitorización de trabajos y queremos implementar un módulo que envíe alertas por correo electrónico si un trabajo tarda demasiado en ejecutarse. El módulo debe determinar qué es "demasiado largo" de forma autónoma, en función del historial de ejecución.

Podríamos calcular la media aritmética y la desviación estándar, y alertar si el tiempo de ejecución está, por ejemplo, en el 1% alto, pero:
1) El tiempo de ejecución puede depender, por ejemplo, del día de la semana (por ejemplo, día laborable/fin de semana)
2) el tiempo de ejecución puede tener una tendencia global (al alza)
3) el tiempo de ejecución puede tener saltos repentinos debido a cambios subyacentes ("a partir del 1 de enero, procesaremos transacciones en efectivo y con tarjeta, y el volumen aumentará repentinamente 5 veces")

¿Puede esbozar algunas ideas sobre cómo implementar un sistema como este y abordar los puntos anteriores?


Dame un ejemplo de lectura bloqueada interrumpida por señal, con manejo EINTR

Dame un ejemplo de una lectura bloqueada interrumpida por señal, con manejo EINTR


Por favor, escriba código C++ para leer paquetes de red desde un socket en el puerto 888

Escriba código C++ para leer paquetes de red desde un socket en el puerto 888


Mi bot de chat genera "### Instrucción: <todas sus instrucciones>" al final de cada respuesta. Esto solo parece suceder después de cambiar el tamaño de su memoria de contexto. ¿Cuál es la causa probable de esta mala salida y cómo puedo rectificarla?

mi bot de chat genera " ### Instrucción: <todas sus instrucciones>" al final de cada respuesta. Esto solo parece suceder después de que cambia el tamaño de su memoria de contexto. ¿Cuál es la causa probable de este mal resultado y cómo puedo rectificarlo?

Mi bot de chat muestra " ### Instrucción:<all of its instructions>" al final de cada respuesta. Esto solo parece suceder después de cambiar el tamaño de su memoria de contexto. ¿Cuál es la causa probable de esta mala salida y cómo puedo rectificarla?


Proporcionar instrucciones paso a paso sobre cómo abordar y responder preguntas éticas.


Hay un juego donde a un jugador se le asigna una lista de \( N \) números únicos del 1 al \( T \). Luego, en cada ronda, se extrae un número de entre los \( T \) números, excluyendo los que ya se extrajeron en rondas anteriores. El juego termina cuando se extraen todos los números asignados al jugador. Escribe la fórmula recursiva para el número esperado de rondas para terminar el juego (es decir, \( E(N, M) \))

Hay un juego en el que a un jugador se le asigna una lista de N números únicos del 1 al T. Luego, en cada ronda se sortea un número entre los números T, excluyendo los que se sortearon en las rondas anteriores. El juego termina cuando se sortean todos los números asignados al jugador. Escribe la fórmula recursiva para el número esperado de rondas para terminar el juego (es decir, E(N,M))

Hay un juego en el que a un jugador se le asigna una lista de N números únicos del 1 al T. Luego, en cada ronda se extrae un número entre los T números, excluyendo los que se extrajeron en las rondas anteriores. El juego termina cuando se extraen todos los números asignados al jugador. Escriba la fórmula recursiva para el número esperado de rondas para finalizar el juego (es decir, E(N,M))


En After Effects, escriba una expresión para agregar a la propiedad de ruta de una capa de forma para que dibuje un cuadrado de 500x500 PX y la esquina superior derecha esté redondeada

En after effects, escriba una expresión para agregar a la propiedad de ruta de una capa de forma para que dibuje un cuadrado de 500x500 PX y la esquina superior derecha esté redondeada

En After effects, escriba una expresión para agregar a la propiedad de ruta de una capa de forma para que dibuje un cuadrado de 500x500 PX y la esquina superior derecha esté redondeada


Dame la sintaxis de cron para ejecutar un trabajo los días laborables a las 19:00 en la zona horaria de Nueva York. Por favor, explica tu respuesta.

Dame la sintaxis de cron para ejecutar un trabajo los días laborables a las 19:00 en la zona horaria de Nueva York. por favor, explica tu respuesta

Dame la sintaxis cron para ejecutar un trabajo de lunes a viernes a las 19:00 en la zona horaria de nueva York. por favor, explique su respuesta


Escribe un script bash para automatizar las copias de seguridad de rclone en Arch Linux utilizando temporizadores de systemctl, no trabajos cron

Escribe un script en bash para automatizar copias de seguridad con rclone en Arch Linux utilizando temporizadores de systemctl, no trabajos cron

Escriba un script bash para automatizar las copias de seguridad de rclone en Arch Linux usando temporizadores systemctl, no trabajos cron


Tengo un problema interesante: alguien me implementa una función criptográfica de la siguiente manera:

- Hay un HSM que contiene un secreto k que conozco
- El HSM crea una clave derivada utilizando un HKDF
- La clave derivada se puede utilizar para la comunicación

Las operaciones anteriores son deterministas. Sin embargo, quiero que se incorpore algo de aleatoriedad para tener una seguridad de reenvío perfecta. La idea actual es tomar la clave derivada determinista del HKDF y combinarla con un número aleatorio para obtener una clave de sesión de la siguiente manera: session_key = sha(derived key, random)

Pero ahora tengo un problema diferente: en el sistema en ejecución no puedo verificar si la clave de sesión es realmente el producto de la aleatoriedad o si se ha implementado una puerta trasera. ¿Existe algún mecanismo que me permita hacer que el procedimiento sea verificable?

Tengo un problema interesante: tengo a alguien que implementa una función criptográfica para mí de la siguiente manera:

- Hay un HSM que contiene un secreto k que conozco
- El HSM crea una clave derivada usando un HKDF
- La clave derivada es entonces utilizable para la comunicación

Las operaciones anteriores son deterministas. Sin embargo, quiero que se incorpore algo de aleatoriedad para tener una seguridad perfecta hacia adelante. La idea actual es tomar la clave derivada determinista del HKDF y hacer un hash junto con algún número aleatorio para obtener una clave de sesión de la siguiente manera: session_key = sha(derived key, random)

Pero ahora tengo un problema diferente: en el sistema en ejecución no puedo verificar si la clave de sesión es realmente el producto de la aleatoriedad o si se ha implementado una puerta trasera. ¿Existe algún mecanismo que me permita hacer que el procedimiento sea verificable?


1. Parámetros de entrada: HMAC toma dos entradas: una clave secreta (K) y el mensaje o los datos (M) que se deben autenticar. Además, requiere una función hash criptográfica (H), como SHA-256 o SHA-3.
2. Relleno de clave: si es necesario, la clave secreta (K) se rellena o se trunca para que coincida con el tamaño de bloque de la función hash (normalmente 512 bits para SHA-2).
3. Relleno interno: las operaciones XOR (OR exclusivo) se realizan en la clave rellenada (K) con dos valores fijos conocidos como constantes de relleno interno y externo (ipad y opad). Estas constantes son específicas del algoritmo
ipad se utiliza para realizar una operación XOR con la clave antes de realizar la operación hash.
opad se utiliza para realizar una operación XOR con la clave después de realizar la operación hash.
4. Hash interno: el relleno interno (ipad XOR K) se concatena con el mensaje (M) y este valor combinado se convierte en hash utilizando la función hash elegida (H). Esto produce un resultado hash intermedio, denotado como H(ipad XOR K || M).
5. Hash externo: el relleno externo (opad XOR K) se concatena con el resultado hash intermedio del paso anterior (H(ipad XOR K || M)) y este valor combinado se convierte en hash nuevamente utilizando la misma función hash (H). Esta operación hash final produce el HMAC, representado como H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)). Salida HMAC: la salida de la segunda operación hash es el HMAC, que es un valor de tamaño fijo que se puede agregar al mensaje para crear una MAC. Según lo anterior, "Explicación sobre Hmac"

1. Parámetros de entrada: HMAC toma dos entradas: una clave secreta (K) y el mensaje o los datos (M) que se deben autenticar. Además, requiere una función hash criptográfica (H), como SHA-256 o SHA-3.
2. Relleno de clave: si es necesario, la clave secreta (K) se rellena o se trunca para que coincida con el tamaño de bloque de la función hash (normalmente 512 bits para SHA-2).
3. Relleno interno: las operaciones XOR (OR exclusivo) se realizan en la clave rellenada (K) con dos valores fijos conocidos como constantes de relleno interno y externo (ipad y opad). Estas constantes son específicas del algoritmo HMAC.
ipad se utiliza para realizar la operación XOR con la clave antes de realizar la operación hash.
opad se utiliza para realizar la operación XOR con la clave después de realizar la operación hash.
4. Hash interno: el relleno interno (ipad XOR K) se concatena con el mensaje (M) y este valor combinado se codifica mediante la función hash elegida (H). Esto produce un resultado hash intermedio, denotado como H(ipad XOR K || M).
5. Hash externo: el relleno externo (opad XOR K) se concatena con el resultado hash intermedio del paso anterior (H(ipad XOR K || M)) y este valor combinado se codifica nuevamente mediante la misma función hash (H). Esta operación hash final produce el HMAC, representado como H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
Salida HMAC: la salida de la segunda operación hash es el HMAC, que es un valor de tamaño fijo que se puede agregar al mensaje para crear una MAC. Según lo anterior, "Explicación de Hmac"

1.Parámetros de entrada: HMAC toma dos entradas: una clave secreta (K) y el mensaje o datos (M) que necesita ser autenticado. Además, requiere una función de hash criptográfico (H), como SHA-256 o SHA-3.
2.Relleno de clave: si es necesario, la clave secreta (K) se rellena o trunca para que coincida con el tamaño del bloque de la función hash (normalmente 512 bits para SHA-2).
3.Relleno interno: las operaciones XOR (OR exclusivo) se realizan en la tecla acolchada (K) con dos valores fijos conocidos como las constantes de relleno interno y externo (ipad y opad). Estas constantes son específicas del algoritmo HMAC.
ipad se utiliza para XOR con la clave antes de hash.
opad se utiliza para XOR con la clave después de hash.
4.Hash interno: El relleno interno (ipad XOR K) se concatenará con el mensaje (M), y este valor combinado se hará usando la función de hash elegida (H). Esto produce un resultado de hash intermedio, denotado como H(ipad XOR K || M).
5.Hash exterior: El relleno exterior (opad XOR K) se concatena con el resultado de hash intermedio del paso anterior (H(ipad XOR K || M)), y este valor combinado se vuelve a hacer hash usando la misma función de hash (H). Esta operación hash final da como resultado el HMAC, representado como H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
Salida HMAC: la salida de la segunda operación hash es el HMAC, que es un valor de tamaño fijo que puede ser añadido al mensaje para crear una MAC.  Basado en lo anterior " Explicar sobre Hmac"


Hola, necesito un código ruby que use la API de SketchUp para dibujar un cubo.

Hola, necesito un código ruby que use la API de sketchup para dibujar un cubo.

hola, necesito un código ruby que use la api de sketchup para dibujar un cubo.


Actuarás como un analista senior experto en SQL. Me ayudarás a mí, un analista junior, a comprender bien las consultas SQL y usarlas en conjunto. ¿Puedes agregar comentarios a esta consulta para que otros analistas puedan comprenderla fácilmente? 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

actuarás como un analista senior experto en SQL. Me ayudarás a mí, un analista junior, a comprender bien las consultas SQL y usarlas en conjunto. ¿Puedes agregar comentarios a esta consulta para que otros analistas puedan comprenderla fácilmente? 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

actuarás como un analista senior experto en sql. me ayudarás a mí, un analista junior, a comprender las consultas sql que usaremos juntos. ¿puedes agregar comentarios a esta consulta para que otros analistas puedan comprenderla fácilmente? 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


Enumere los posibles efectos secundarios o complicaciones de la Ley de Ciberresiliencia (CSA) y la Directiva de Responsabilidad del Producto (PLD) de la UE en la medida en que podrían relacionarse con los desarrolladores individuales de software.

Enumere los posibles efectos secundarios o complicaciones del Acta de Ciberresiliencia de la UE (CSA) y la Directiva de Responsabilidad por Productos (PLD) tal como se relacionan con los desarrolladores individuales de software


Actúe como un científico informático del MIT. ¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para administrar y configurar una PC con Windows para uso general y desarrollo de aplicaciones? Considere múltiples cuentas de usuario por usuario. Considere la ciberseguridad. Considere un entorno de desarrollo para el repositorio de Github.

Actúe como un científico informático del MIT.  Cuáles son algunas de las mejores prácticas para administrar y configurar una PC con Windows para uso general y desarrollo de aplicaciones.  Considere múltiples cuentas de usuario por usuario.  Considere la ciberseguridad. Considere un entorno de desarrollo para el repositorio de Github.


En vb.net, cree una función que devuelva el uso de la cpu y el uso de ram de todos los programas que se ejecutan en la computadora. debe devolverse como una lista de Pgr, siendo Pgr un elemento que contiene el nombre, el uso de ram y el uso de cpu de un programa.

En vb.net, cree una función que devuelva el uso de la CPU y el uso de RAM de todos los programas que se ejecutan en la computadora. Debe devolverse como una lista de Pgr, donde Pgr es un elemento que contiene el nombre, el uso de RAM y el uso de la CPU de un programa.


Detalles técnicos de GDDR6 y GDDR7, sin información cualitativa, solo detalles precisos. Incluya cálculos de ejemplo de ancho de banda de memoria para 2500 MHz con ambas tecnologías.

Detalles técnicos de GDDR6 y GDDR7, sin información cualitativa, solo detalles precisos. Incluye cálculos de ejemplo de ancho de banda de memoria para 2500 MHz con ambas tecnologías.


¿Cómo puedo concatenar dos archivos gpx en la línea de comandos de Linux?


Usuario
Cree una función en C# para fusionar documentos de Word en uno solo usando el SDK de OpenXML. Del primer documento se deben tomar las primeras 2 páginas, encabezado, pie de página y diseño como fuentes y estilos, y del segundo archivo solo el contenido de la página y el glosario. Ambos archivos pueden contener imágenes.

Cree una función en C# para combinar documentos de Word en uno solo utilizando el SDK de OpenXML. Del primer documento se deben tomar las primeras 2 páginas, el encabezado, el pie de página y el diseño, como fuentes y estilos. Del segundo archivo, solo se deben tomar los contenidos de las páginas y el glosario. Ambos archivos pueden contener imágenes.

Usuario
Crear una función en C# para fusionar documentos de Word en uno solo usando el SDK de OpenXML. Del primer documento se deben tomar las primeras 2 páginas, encabezado, pie de página y diseño como fuentes y estilos, y del segundo archivo solo el contenido de la página y el glosario. Ambos archivos pueden contener imágenes.


Imagina que trabajas con calidad de datos y estás intentando desarrollar un algoritmo para clasificar el tipo de conjunto de datos, entre datos maestros y transaccionales. ¿Qué estrategia y cálculos llevarías a cabo?

imagina que trabajas con calidad de datos y estás intentando desarrollar un algoritmo para clasificar el tipo de conjunto de datos, entre datos maestros y transaccionales. ¿Qué estrategia y cálculos llevarías a cabo?

imagine que trabaja con la calidad de los datos y está tratando de desarrollar un algoritmo para clasificar el tipo de conjunto de datos, entre datos maestros y transaccionales. ¿Qué estrategia y cálculos realizarías?


¿Cuáles son las mejores prácticas importantes al cargar datos desde una capa de datos sin procesar en un dWH a una capa de informes?

¿Cuáles son las mejores prácticas importantes al cargar datos de una capa de datos sin procesar en un dWH en una capa de informes?


Describe cómo conectar Databricks SQL a herramientas de ingesta como Fivetran


Tengo una tabla SQL con el siguiente esquema:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Me gustaría saber cuántos eventos hay cada minuto desde hace 1 mes. Estoy usando la base de datos de Databricks y su versión SQL.

Tengo una tabla SQL con el siguiente esquema: ``` event_id int event_at timestamp ``` Me gustaría saber cuántos eventos hay cada minuto desde hace 1 mes. Estoy usando la base de datos de databricks y su versión SQL


Debatir si es necesario utilizar la IA en nuestra vida cotidiana en Europa, dadas las regulaciones que la harán mucho más restrictiva que en el resto del mundo.
El modelo A debería posicionarse a favor, mientras que el modelo B debería posicionarse en contra.


Usted es un maestro del debate y de la argumentación persuasiva. Su tema es el siguiente: Resalte y explique las hipocresías entre la postura del Partido Republicano de los Estados Unidos sobre el aborto y sobre las redes de seguridad social como los cupones de alimentos, los créditos fiscales para el cuidado infantil, los almuerzos escolares gratuitos y la asistencia gubernamental para los niños.

Eres un maestro del debate y el argumento persuasivo. Su tema es el siguiente: Destacar y explicar las hipocresía entre la postura del Partido Republicano de los EEUU sobre el aborto y las redes de seguridad social como cupones de alimentos, créditos fiscales para cuidado infantil, almuerzos escolares gratuitos y asistencia gubernamental para el desarrollo de la infancia.


Cree un código en un cuaderno de Synapse que elimine una carpeta de un sistema de archivos conectado

Cree un código en un cuaderno de synapse que elimine una carpeta de un sistema de archivos conectado

Crea un código en un cuaderno de synapse que elimine una carpeta de un sistema de archivos conectado


Estoy escribiendo instrucciones sobre cómo actualizar los controladores de dispositivos en Windows 11. ¿Cómo es mi introducción, y tienes alguna recomendación para mejorarla?: Introducción:
Propósito:
Si un dispositivo deja de funcionar correctamente en una computadora con Windows 11, es posible que tú o un administrador de sistemas deban actualizar manualmente sus controladores. Si bien Windows Update generalmente se encarga de esto, hay situaciones en las que la opción de actualizaciones automáticas está deshabilitada. Esta guía detalla un proceso de 8 pasos para actualizar los controladores de dispositivos mediante la aplicación Administrador de dispositivos.

Estoy escribiendo instrucciones sobre cómo actualizar los controladores de dispositivos en Windows 11. ¿Cómo es mi introducción, y tienes alguna recomendación para mejorarla?: Introducción:
Propósito:
Si un dispositivo deja de funcionar correctamente en una computadora con Windows 11, usted o un administrador de sistemas
es posible que deba actualizar manualmente sus controladores. Si bien Windows Update generalmente se encarga de esto, hay
situaciones en las que la opción Actualizaciones automáticas está desactivada. Esta guía detalla un proceso de 8 pasos
para actualizar los controladores de dispositivos mediante la aplicación Administrador de dispositivos.

Estoy escribiendo instrucciones sobre cómo actualizar los controladores de dispositivos en Windows 11. Cómo es mi introducción, ¿tienes alguna recomendación para mejorarla?: Introducción:
Propósito:
si un dispositivo deja de funcionar correctamente en una computadora con Windows 11, es posible que tú o un administrador de sistemas
deban actualizar manualmente sus controladores. Si bien Windows Update generalmente se encarga de esto, hay
situaciones en las que la opción de actualizaciones automáticas está deshabilitada. Esta guía detalla un proceso de 8 pasos
para actualizar los controladores de dispositivos mediante la aplicación Administrador de dispositivos.


¿Cuál es el intervalo de confianza del 95% para la suma de 100 dados justos de seis caras?

¿Cuál es el intervalo de confianza del 95% para la suma de 100 dados de seis caras?


¿Depuras esto?

```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):
    """Tira nD6 y devuelve una lista de tiradas"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Determina el resultado en base a las tiradas"""
    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):
    """Haz una tirada con la habilidad, estadística y dificultad dadas"""
    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):
    """Haz una tirada con la habilidad, estadística y dificultad dadas"""
    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)

# tira 3D6 10000 veces e imprime el número de cada resultado
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# estimar la probabilidad de cada resultado
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))
```

¿Limpias esto?

```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):
    """Tira nD6 y devuelve una lista de tiradas"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Determina el resultado en base a las tiradas"""
    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):
    """Haz una tirada con la habilidad, estadística y dificultad dadas"""
    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):
    """Haz una tirada con la habilidad, estadística y dificultad dadas"""
    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)

# tira 3D6 10000 veces e imprime el número de cada resultado
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# estimar la probabilidad de cada resultado
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))
```

¿Puedes limpia esto?
```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):
    """Lanza nD6 y devuelve una lista de resultados"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Determina el resultado basado en los lanzamientos"""
    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):
    """Haz un lanzamiento con la habilidad, estadística y dificultad dadas"""
    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):
    """Realiza una tirada con la habilidad, estadística y dificultad dadas"""
    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)

# Lanza 3D6 10000 veces y muestra la cantidad de cada resultado
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# Estima la probabilidad de cada resultado.
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))
```


Supongamos que usted es el arquitecto de una plataforma de red publicitaria y que tiene la tarea de crear un sistema para optimizar una página de destino (ofertas financieras, como la venta de tarjetas de débito y la obtención de comisiones por ello). Tiene un flujo de tráfico (TF), conversiones (CV), tasas de pago por clic (CZ) u ofertas de pago por clic (PA). Proporcione un esquema y un código conceptual para un sistema de este tipo que maximice los ingresos. Aplique el método de muestreo de Thomson (o un método óptimo similar) para obtener resultados más rápidos y precisos de las pruebas AB.

Supongamos que eres el arquitecto de una plataforma de red publicitaria que tiene la tarea de construir un sistema para la optimización de páginas de destino (ofertas financieras, como vender tarjetas de débito y obtener comisiones de ellas). Tienes un flujo de tráfico (TF), conversiones (CV), tarifas por clic (CZ) o pagos por ofertas (PA). Proporciona un esquema y un código conceptual para un sistema que maximice los ingresos. Aplica el método de Thompson Sampling (o similar óptimo) para obtener resultados rápidos y precisos en pruebas A/B.


Actúa como un experto en finanzas personales y proporciona información detallada sobre la aplicación móvil. Explica cómo la aplicación ayuda a los usuarios a tomar decisiones de compra informadas y alcanzar sus objetivos financieros. Incluye las características clave mencionadas en el Paso 1 y amplía sobre cada una de ellas. Proporciona ejemplos y escenarios para ilustrar cómo funciona la aplicación en diferentes situaciones. Discute los beneficios de la accesibilidad sin conexión y cómo la aplicación almacena una base de datos de preguntas y algoritmos accesible localmente. Explica la importancia del cuestionario personalizado y cómo genera un marco de toma de decisiones basado en el perfil del usuario y sus objetivos financieros. Resalta el proceso de toma de decisiones en tiempo real y las preguntas contextuales que la aplicación hace. Enfatiza los algoritmos adaptativos y cómo analizan las respuestas de los usuarios para proporcionar una guía cada vez más personalizada. Discute la función de establecimiento y seguimiento de objetivos y cómo ayuda a los usuarios a rastrear su progreso hacia sus aspiraciones financieras. Explica la función de planificación de compras y cómo sugiere opciones alternativas para ahorrar o invertir dinero. Crea una función de rendición de cuentas y cómo fomenta hábitos de gasto responsables. Explica la sección de educación y conocimientos y cómo ofrece un feed curado de artículos, videos y podcasts sobre educación en finanzas personales. Discute el sistema de recompensas y cómo los usuarios ganan puntos o insignias por tomar decisiones de compra exitosas. Concluye enfatizando la capacidad de la aplicación para proporcionar orientación personalizada sin conexión, lo que permite a los usuarios tomar decisiones financieras informadas en el momento de la compra. El nombre de la aplicación es “2buyor”.

Actúe como un experto en finanzas personales y proporcione información detallada sobre la aplicación móvil. Explique cómo la aplicación ayuda a los usuarios a tomar decisiones de compra informadas y alcanzar sus objetivos financieros. Incluya las características clave mencionadas en el Paso 1 y explique cada una. Proporcione ejemplos y escenarios para ilustrar cómo funciona la aplicación en diferentes situaciones. Analice los beneficios de la accesibilidad sin conexión y cómo la aplicación almacena una base de datos de preguntas y algoritmos accesible localmente. Explique la importancia del cuestionario personalizado y cómo genera un marco de toma de decisiones basado en el perfil del usuario y los objetivos financieros. Resalte el proceso de toma de decisiones en tiempo real y las preguntas contextuales que plantea la aplicación. Enfatice los algoritmos adaptativos y cómo analizan las respuestas de los usuarios para brindar una guía cada vez más personalizada. Comente la función de establecimiento y seguimiento de objetivos y cómo ayuda a los usuarios a realizar un seguimiento de su progreso hacia las aspiraciones financieras. Explique la función de planificación de compras y cómo sugiere opciones alternativas para ahorrar o invertir dinero. Cree una función de rendición de cuentas y cómo fomenta hábitos de gasto responsables. Explique la sección de educación y conocimientos y cómo ofrece una fuente curada de artículos, videos y pódcast sobre educación en finanzas personales. Comente el sistema de recompensas y cómo los usuarios ganan puntos o insignias por tomar decisiones de compra acertadas. Concluya enfatizando la capacidad de la aplicación para brindar orientación personalizada sin conexión, lo que permite a los usuarios tomar decisiones financieras informadas en el momento de la compra. El nombre de la aplicación es “2buyor”.

Actúe como un experto en finanzas personales y proporcione información detallada sobre la aplicación móvil. Explique cómo la aplicación ayuda a los usuarios a tomar decisiones de compra informadas y alcanzar sus objetivos financieros. Incluya las características clave mencionadas en el Paso 1 y explique cada una. Proporcione ejemplos y escenarios para ilustrar cómo funciona la aplicación en diferentes situaciones. Analice los beneficios de la accesibilidad sin conexión y cómo la aplicación almacena una base de datos de preguntas y algoritmos accesible localmente. Explique la importancia del cuestionario personalizado y cómo genera un marco de toma de decisiones basado en el perfil del usuario y los objetivos financieros. Resalte el proceso de toma de decisiones en tiempo real y las preguntas contextuales que plantea la aplicación. Enfatice los algoritmos adaptativos y cómo analizan las respuestas de los usuarios para brindar una guía cada vez más personalizada. Analice la función de establecimiento y seguimiento de objetivos y cómo ayuda a los usuarios a realizar un seguimiento de su progreso hacia las aspiraciones financieras. Explique la función de planificación de compras y cómo sugiere opciones alternativas para ahorrar o invertir dinero. Cree una función de rendición de cuentas y cómo fomenta hábitos de gasto responsables. Explique la sección de educación y conocimientos y cómo ofrece una fuente curada de artículos, videos y podcasts sobre educación en finanzas personales. Analice el sistema de recompensas y cómo los usuarios ganan puntos o insignias por tomar decisiones de compra acertadas. Concluya enfatizando la capacidad de la aplicación para brindar orientación personalizada sin conexión, lo que permite a los usuarios tomar decisiones financieras informadas en el momento de la compra. El nombre de la aplicación es “2buyor”.


Durante el año en curso, los pasivos totales de Sue Shells, Incorporated disminuyeron en $25,000 y el capital contable aumentó en $5,000. ¿En qué monto y en qué dirección cambiaron los activos totales de Sue durante el mismo período de tiempo?

Opción múltiple
Disminución de $20,000.
Aumento de $30,000.
Aumento de $20,000.
Disminución de $30,000.

Durante el año en curso, los pasivos totales de Sue Shells, Incorporated disminuyeron en $25,000 y el capital contable aumentó en $5,000. ¿En qué monto y en qué dirección cambiaron los activos totales de Sue durante el mismo período de tiempo?

Opción múltiple
$20,000 disminución.
$30,000 aumento.
$20,000 aumento.
$30,000 disminución.


El contable de un vivero de plantas, una corporación recién formada. El vivero de plantas realizó las siguientes transacciones para su negocio:
    Cuatro accionistas aportaron $60,000 ($15,000 cada uno) a cambio de las acciones ordinarias del vivero de plantas.
    El vivero de plantas compra inventario por $10,000. El vivero de plantas pagó en efectivo la factura.

¿Cuáles son los efectos en la ecuación contable del vivero de plantas?

el contable de un vivero de plantas, una corporación recién formada. El vivero de plantas tuvo las siguientes transacciones para su negocio:
    Cuatro accionistas aportaron $60,000 ($15,000 cada uno) a cambio de las acciones comunes del vivero de plantas.
    El vivero de plantas compra inventario por $10,000. El vivero de plantas pagó en efectivo la factura.

¿Cuáles son los efectos en la ecuación contable del vivero de plantas?


Eres moderador en un gremio de Discord
- El tema del gremio de Discord que estás moderando es TheCrew
- Debes responder en el mismo idioma del mensaje al que estás respondiendo
- No debes responder a nada excepto a los mensajes relacionados con personas que buscan tripulación
- Cualquier mensaje que recibas comenzará con STARTMESSAGE y terminará con ENDMESSAGE
- Tu rol es responder si piensas que alguna de las reglas no se respeta
- ¡Solo responde si las reglas no se respetan! De lo contrario, dices "NO SE ROMPE NINGUNA REGLA"
- Estas son las reglas:
    1. Debes cumplir con las Pautas de Discord https://discord.com/guidelines
    2. Debes cumplir con el Código de conducta de Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. No se permite ningún tipo de publicidad. No se permite promocionar tu contenido fuera de los canales especificados..
    4. No perturbes la comunidad. Esto incluye, pero no se limita a: causar drama, nombrar y avergonzar, spam, publicar enlaces e imágenes fuera de tema al azar, división intensiva de líneas, uso incorrecto de canales, llamadas aleatorias en DM.
    5. No publique contenido que contenga imágenes pornográficas o cualquier cosa que se considere no segura para el trabajo.
    6. No publique filtraciones o cosas que estén bajo un Acuerdo de confidencialidad (NDA). Tales acciones resultarán en prohibiciones.
    7. No publique obras de arte de otras personas como si fueran suyas. ¡Al publicar obras de arte de otras personas, se debe dar una cantidad apropiada de crédito!
    8. No se permite ningún tipo de mensajes directos no solicitados o menciones a empleados o moderadores de Ubisoft. Use el comando de barra /send-modmail en el servidor para abrir un chat con los moderadores.
    9. No discuta contra la acción moderadora en público, si tiene un problema con la acción tomada en su contra, puede usar el correo de moderadores para disputarlo. Si es otra persona la que fue castigada, no lo discutiremos con usted.
    10. Deja que los moderadores hagan su trabajo. Si ocurre un problema, usa el correo de moderadores para comunicarte con el equipo de moderadores. Moderar desde atrás puede resultar en una advertencia.
    11. Estamos aquí para abrazar y disfrutar el mundo de Motornation. Una actitud negativa constante resultará en una acción moderadora. Eres libre de criticar el juego, pero hazlo de manera constructiva en lugar de decir "gEaM dEd".
    12. Tu nombre de usuario debe ser fácil de mencionar, legible y en línea con las reglas del servidor. Los moderadores se reservan el derecho de cambiar tu nombre de usuario en cualquier momento si se considera inadecuado.
    13. Los moderadores tienen el derecho de castigar permanentemente (advertir/expulsar/banear) a los usuarios que consideren no aptos para el servidor.

Eres moderador de un gremio de discordia.
- El tema del gremio de Discord que estás moderando es TheCrew.
- Debes responder en el mismo idioma del mensaje que estás respondiendo.
- No debes responder nada excepto los mensajes relacionados con personas que buscan tripulación.
- Cualquier mensaje que reciba comenzará con STARTMESSAGE y terminará con ENDMESSAGE
- Tu función es responder si crees que alguna de las reglas no se respeta.
- ¡Solo respondes si no se respetan las reglas! De lo contrario, debes decir "NO SE ROMPE NINGUNA REGLA"
- Estas son las reglas:
    1. Debes cumplir con las Pautas de Discord https://discord.com/guidelines
    2. Debes cumplir con el Código de conducta de Ubisoft https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. No se permite ningún tipo de publicidad. No se permite promocionar tu contenido fuera de los canales especificados.
    4. No perturbes la comunidad. Esto incluye, entre otras cosas, causar drama, avergonzar, enviar spam, publicar enlaces e imágenes fuera de tema de forma aleatoria, dividir líneas de forma intensiva, uso incorrecto de canales y llamadas aleatorias en mensajes directos.
    5. No publique contenido que contenga imágenes pornográficas o cualquier cosa que se considere no segura para el trabajo.
    6. No publique filtraciones ni cosas que estén sujetas a un Acuerdo de confidencialidad (NDA). Tales acciones resultarán en prohibiciones.
    7. No publique obras de arte de otras personas como si fueran suyas. Cuando publique obras de arte de otras personas, ¡debe otorgar una cantidad adecuada de crédito!
    8. No se permite ningún tipo de mensajes directos no solicitados ni menciones a empleados o moderadores de Ubisoft. Use el comando de barra diagonal /send-modmail en el servidor para abrir un chat con los moderadores.
    9. No discuta en público una acción moderadora. Si tiene un problema con la acción tomada en su contra, puede usar el correo de moderadores para disputarlo. Si es otra persona la que fue castigada, no lo discutiremos contigo.
    10. Deja que los moderadores hagan su trabajo. Si ocurre un problema, usa el correo de moderadores para comunicarte con el equipo de moderadores. La moderación desde el asiento trasero puede resultar en una advertencia.
    11. Estamos aquí para abrazar y disfrutar el mundo de Motornation. Una actitud negativa constante resultará en una acción moderadora. Eres libre de criticar el juego, pero hazlo de manera constructiva en lugar de decir "gEaM dEd".
    12. Tu nombre de usuario debe ser fácil de mencionar, legible y estar en línea con las reglas del servidor. Los moderadores se reservan el derecho de cambiar tu nombre de usuario en cualquier momento si se considera inadecuado.
    13. Los moderadores tienen el derecho de castigar permanentemente (advertir/expulsar/banear) a los usuarios que consideren no aptos para el servidor.

Eres moderador en un gremio de Discord
- El tema del gremio de Discord que estás moderando es TheCrew
- Debes responder en el mismo idioma del mensaje al que estás respondiendo
- No debes responder a nada excepto a los mensajes relacionados con personas que buscan tripulación
- Cualquier mensaje que recibas comenzará con STARTMESSAGE y terminará con ENDMESSAGE
- Tu rol es responder si piensas que alguna de las reglas no se respeta
- ¡Solo responde si las reglas no se respetan! De lo contrario, dices "NO SE ROMPE NINGUNA REGLA"
- Estas son las reglas:
    1.Debes cumplir con las Pautas de Discord https://discord.com/guidelines
    2. Debes cumplir con el Código de conducta de Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. No se permite ningún tipo de publicidad. No se permite promocionar tu contenido fuera de los canales especificados.
    4. No perturbes la comunidad. Esto incluye, pero no se limita a: causar drama, nombrar y avergonzar, spam, publicar enlaces e imágenes fuera de tema al azar, división intensiva de líneas, uso incorrecto de canales, llamadas aleatorias en DM.
    5. No publique contenido que contenga imágenes pornográficas o cualquier cosa que se considere no segura para el trabajo.
    6. No publique filtraciones o cosas que estén bajo un Acuerdo de confidencialidad (NDA). Tales acciones resultarán en prohibiciones.
    7. No publique obras de arte de otras personas como si fueran suyas. ¡Al publicar obras de arte de otras personas, se debe dar una cantidad apropiada de crédito!
    8. No se permite ningún tipo de mensajes directos no solicitados o menciones a empleados o moderadores de Ubisoft. Use el comando de barra /send-modmail en el servidor para abrir un chat con los moderadores.
    9. No discuta contra la acción moderadora en público, si tiene un problema con la acción tomada en su contra, puede usar el correo de moderadores para disputarlo. Si es otra persona la que fue castigada, no lo discutiremos con usted.
    10. Deja que los moderadores hagan su trabajo. Si ocurre un problema, usa el correo de moderadores para comunicarte con el equipo de moderadores. Moderar desde atrás puede resultar en una advertencia.
    11. Estamos aquí para abrazar y disfrutar el mundo de Motornation. Una actitud negativa constante resultará en una acción moderadora. Eres libre de criticar el juego, pero hazlo de manera constructiva en lugar de decir "gEaM dEd".
    12. Tu nombre de usuario debe ser fácil de mencionar, legible y en línea con las reglas del servidor. Los moderadores se reservan el derecho de cambiar tu nombre de usuario en cualquier momento si se considera inadecuado.
    13. Los moderadores tienen el derecho de castigar permanentemente (advertir/expulsar/banear) a los usuarios que consideren no aptos para el servidor.


¿Cómo puedo hacer que mi bot de Discord reproduzca un clip de audio usando la API de interacciones de Discord?

¿cómo puedo hacer que mi bot de discord reproduzca un clip de audio utilizando la api de interacciones de discord?

cómo puedo hacer que mi bot de Discord reproduzca un clip de audio usando la API de interacciones de Discord?


Dada una palabra o frase, genere asociaciones entre las categorías especificadas. Cada categoría debe producir tres asociaciones directas y tres conexiones temáticas, junto con las explicaciones. Presente las asociaciones en un formato claro y fácil de leer, y continúe creando una cadena de asociaciones sin limitar el contexto ni imponer restricciones.

Categorías:

Colores
Objetos
Naturaleza
Lugares
Emociones
Películas
Tecnología
Literatura
Arte
Moda

Palabra o frase de entrada: [Atención]

Criterios de asociación:

Tres asociaciones directas: presente asociaciones que estén conectadas de manera inmediata y clara con la entrada.
Tres conexiones temáticas: presente asociaciones que estén vinculadas conceptual o temáticamente con la entrada, que pueden no ser obvias de inmediato.
Instrucciones para el asistente:

Identifique y explique tres asociaciones directas para cada categoría en función de la palabra o frase de entrada.
Identifique y explique tres conexiones temáticas para cada categoría en función de la palabra o frase de entrada.
Presente las asociaciones en un formato que sea fácil de leer y comprender.
Continúe la cadena de asociaciones utilizando la última conexión temática de cada categoría para iniciar la siguiente ronda de asociaciones.
No limite el contexto ni imponga restricciones sobre los tipos de asociaciones realizadas, a menos que sean inherentemente ofensivas o inapropiadas.
Formato de salida:

Una lista estructurada o una serie de párrafos que separa claramente las asociaciones directas de las conexiones temáticas, lo que garantiza la claridad y la legibilidad.

Dada una palabra o frase, genera asociaciones a través de las categorías especificadas. Cada categoría debe generar tres asociaciones directas y tres conexiones temáticas, con explicaciones completas. Presenta las asociaciones en un formato claro y fácil de leer, y continúa creando una cadena de asociaciones sin limitar el contexto ni imponer restricciones.

Categorías:

Colores
Objetos
Naturaleza
Lugares
Emociones
Películas
Tecnología
Literatura
Arte
Moda

Palabra/frase de entrada: [Atención]

Criterios de asociación:

Tres asociaciones directas: Presenta asociaciones que estén inmediatamente y claramente conectadas con la entrada.
Tres conexiones temáticas: Presenta asociaciones que estén vinculadas conceptualmente o temáticamente con la entrada, que pueden no ser inmediatamente obvias.
Instrucciones para el asistente:

Identifica y explica tres asociaciones directas para cada categoría basándote en la palabra o frase de entrada.
Identifica y explica tres conexiones temáticas para cada categoría basándote en la palabra o frase de entrada.
Presenta las asociaciones en un formato que sea fácil de leer y entender.
Continúa la cadena de asociaciones utilizando la última conexión temática de cada categoría para iniciar la siguiente ronda de asociaciones.
No limites el contexto y no impongas restricciones sobre los tipos de asociaciones realizadas, a menos que sean inherentemente ofensivas o inapropiadas.
Formato de salida:

Una lista estructurada o una serie de párrafos que separen claramente las asociaciones directas de las conexiones temáticas, asegurando claridad y legibilidad.


ayúdame con esta pregunta:

2 Claro como el cristal (Problema de lógica)
Aunque lo buscas por todas partes, no puedes encontrar a tu verdadero amor. Un poco desesperado,
decides ver a Madame Irma, la adivina más famosa (y seria) de la ciudad. En la entrada,
ves un cartel que dice: Todo lo que digo debe probarse para creerse. Más perplejo que nunca,
aún así entras. Después de mirarte fijamente durante un rato, mira su bola de cristal, que tiene un
brillo extraño, y dice con una voz misteriosa:
 • Tienes un perro.
 • La persona que buscas compra zanahorias al por mayor.
• Cualquiera que tenga un conejo odia cualquier cosa que persiga a cualquier conejo.
• Todo perro persigue a algún conejo.
• Cualquiera que compre zanahorias al por mayor posee un conejo o una tienda de comestibles.
• Alguien que odia algo que pertenece a otra persona no saldrá con esa persona.
Las frases que acabas de escuchar te recuerdan a una persona: Robin. Pero antes de irte, te desafía
con una conclusión:
• Si la persona que estás buscando no es dueña de una tienda de comestibles, no saldrá contigo.
Recordando la oración en la entrada, te das cuenta de que lo que te ha dicho es cierto solo si
puedes probar su conclusión desafiante. Como no quieres ninguna situación incómoda, decides
proporcionar una prueba de su conclusión antes de ir a ver a Robin.
1. Expresa las seis afirmaciones de Madame Irma en lógica de primer orden (LPO). Nota: puedes usar dos
constantes: YOU and ROBIN.
Esta pregunta vale el 10% de la nota de este trabajo de curso.
2. Traduce las expresiones obtenidas a formas normales conjuntivas (CNF, pasos 1 a 6 de la lección
9: Lógica). Muestra y explica tu trabajo.
Esta pregunta vale el 10% de la nota de este trabajo de curso.
3. Transforma la conclusión de Madame Irma en LPO, niégala y conviértela en CNF (pasos 1 a 6 de la
 Lección 9: Lógica). Muestra y explica tu trabajo.
 Esta pregunta vale el 10% de la nota de este trabajo.
4. Con base en todas las cláusulas creadas previamente (deberías tener al menos 7 dependiendo de cómo
las dividas), finaliza la conversión a CNF (Pasos 7-8 de la Lección 9: Lógica) y proporciona una prueba por
resolución de que Madame Irma tiene razón en que debes ir a ver a Robin para declararle tu amor (lógico).
Muestra y explica tu trabajo y proporciona unificadores.
Esta pregunta vale el 20% de la nota de este trabajo.
Nota: Asegúrate de seguir el orden de los pasos para la conversión a CNF como se indica en la Lección 9 e informa
todos los pasos (indica "nada que hacer" para los pasos donde este sea el caso).

Ayúdame con esta pregunta:

2 Claro como el cristal (Problema de lógica)
Aunque lo buscas por todas partes, no puedes encontrar a tu verdadero amor. Un poco desesperado,
decides ver a Madame Irma, la adivina más famosa (y seria) de la ciudad. En la entrada,
ves un cartel que dice: Todo lo que digo debe probarse para ser creído. Más perplejo que nunca,
entras. Después de mirarte fijamente durante un rato, mira su bola de cristal, que tiene un brillo extraño, y dice con una voz misteriosa:
• Tienes un perro.
• La persona que buscas compra zanahorias por fanegas.
• Cualquiera que tenga un conejo odia todo lo que persiga a cualquier conejo.
• Todo perro persigue a algún conejo.
• Cualquiera que compre zanahorias por fanegas tiene un conejo o una tienda de comestibles.
• Alguien que odia algo que pertenece a otra persona no saldrá con esa persona.
Las frases que acabas de escuchar te recuerdan a una persona: Robin. Pero antes de irse, ella lo desafía
con una conclusión:
• Si la persona que está buscando no es dueña de una tienda de comestibles, no saldrá con usted.
Al recordar la oración de la entrada, se da cuenta de que lo que le ha dicho es cierto solo si
puede probar su conclusión desafiante. Como no quiere ninguna situación incómoda, decide
proporcionar pruebas de su conclusión antes de ir a ver a Robin.
1. Exprese las seis afirmaciones de Madame Irma en lógica de primer orden (LOP). Nota: puede usar dos
constantes: USTED y ROBIN.
Esta pregunta vale el 10 % de la nota de este trabajo de curso.
2. Traduzca las expresiones obtenidas a formas normales conjuntivas (CNF, pasos 1 a 6 de la lección 9: lógica). Muestre y explique su trabajo.
Esta pregunta vale el 10 % de la nota de este trabajo de curso.
3. Transforma la conclusión de Madame Irma en FOL, niégala y conviértela en CNF (Pasos 1-6 de
Lección 9: Lógica). Muestra y explica tu trabajo.
Esta pregunta vale el 10% de la nota de este trabajo.
1
4. Basándote en todas las cláusulas creadas anteriormente (deberías tener al menos 7 dependiendo de cómo las
dividas), finaliza la conversión a CNF (Pasos 7-8 de la Lección 9: Lógica) y proporciona pruebas por
resolución de que Madame Irma tiene razón en que debes ir a ver a Robin para
declararle tu amor (lógico). Muestra y explica tu trabajo y proporciona unificadores.
Esta pregunta vale el 20% de la nota de este trabajo.
Nota: Asegúrate de seguir el orden de los pasos para la conversión de CNF como se indica en la Lección 9, e informa
todos los pasos (indica "nada que hacer" para los pasos donde este sea el caso).

Ayúdame con esta pregunta:

 2 Claro como el cristal (Problema de lógica)
Aunque lo buscas por todas partes, no puedes encontrar a tu verdadero amor. Un poco desesperado, decides ver a Madame Irma, la adivina más famosa (y seria) de la ciudad. En la entrada, ves un cartel que dice: Todo lo que digo debe probarse para creerse. Más perplejo que nunca, aún así entras. Después de mirarte fijamente durante un rato, mira su bola de cristal, que tiene un brillo extraño, y dice con una voz misteriosa:
• Tienes un perro.
• La persona que buscas compra zanahorias al por mayor.
• Cualquiera que tenga un conejo odia cualquier cosa que persiga a cualquier conejo.
• Todo perro persigue a algún conejo
• Cualquiera que compre zanahorias al por mayor posee un conejo o una tienda de comestibles.
• Alguien que odia algo que pertenece a otra persona no saldrá con esa persona.
Las frases que acabas de escuchar te recuerdan a una persona: Robin. Pero antes de irte, te desafía con una conclusión:
• Si la persona que estás buscando no es dueña de una tienda de comestibles, no saldrá contigo.
Recordando la oración en la entrada, te das cuenta de que lo que te ha dicho es cierto solo si puedes probar su conclusión desafiante. Como no quieres ninguna situación incómoda, decides proporcionar una prueba de su conclusión antes de ir a ver a Robin.
1. Expresa las seis afirmaciones de Madame Irma en lógica de primer orden (LPO). Nota: puedes usar dos constantes: YOU y ROBIN.
This question carries 10% of the mark for this coursework.
2. Traduce las expresiones obtenidas a formas normales conjuntivas (CNF, pasos 1 a 6 de la lección 9: lógica)
This question carries 10% of the mark for this coursework.
3. Transforma la conclusión de Madame Irma en LPO, niégala y conviértela en CNF (pasos 1 a 6 de la lección 9: lógica). Muestra y explica tu trabajo.
Esta pregunta vale el 10% de la nota de este trabajo.
1
4. En base en todas las cláusulas creadas previamente (deberías tener al menos 7 dependiendo de cómo las dividas), finaliza la conversión a CNF (Pasos 7-8 de la Lección 9: Lógica) y proporciona una prueba por resolución de que Madame Irma tiene razón en que debes ir a ver a Robin para declararle tu amor (lógico). Muestra y explica tu trabajo y proporciona unificadores.
Esta pregunta vale el 20% de la nota de este trabajo.
Nota: Asegúrate de seguir el orden de los pasos para la conversión a CNF como se indica en la Lección 9 e informa todos los pasos (indica "nada que hacer" para los pasos donde este sea el caso).


Busque en Internet las reglamentaciones específicas de cada estado sobre la compensación de los trabajadores.

 Encuentre los tres artículos principales sobre el tema y utilice la información de esos artículos para redactar un nuevo artículo siguiendo las partes más importantes de los tres.

Cite al menos cinco fuentes en citas dentro del texto del artículo y proporcione las direcciones URL de dichas citas en una sección separada al final del artículo.

Busque también palabras clave de SEO relevantes sobre las reglamentaciones específicas de compensación de los trabajadores de cada estado y utilice esas palabras clave en todo el artículo.

Haga que el artículo tenga al menos 1500 palabras.

Agregue un llamado a la acción para obtener un seguro de compensación de los trabajadores con Deerfield Advisors en el párrafo final.

Agregue referencias específicas a la legislación única de compensación de los trabajadores en varios estados a lo largo del artículo.

Buscar en Internet las Regulaciones Específicas de los Estados para la Compensación de Trabajadores.

Encuentre los Tres Artículos Principales Sobre el Tema, y use la información en esos artículos para componer un nuevo artículo siguiendo las partes más importantes de los tres.

Cite al menos cinco fuentes en las citas dentro del texto del artículo, y proporcione las direcciones url para dichas citas en una sección separada en la parte inferior del artículo.

También buscar palabras clave relevantes sobre las regulaciones de compensación de trabajadores específicas del estado, y usar esas palabras clave en todo el artículo.

Hacer el artículo de al menos 1500 palabras.

Añadir en el último párrafo una llamada a la acción para obtener un seguro de compensación de los trabajadores con asesores deerfield.

Añadir referencias específicas a la legislación única sobre compensación de los trabajadores en varios estados a lo largo del artículo.


Crea una hoja de personaje de GURPS para Revy "Two Hands" del anime "Black Lagoon"

Haz una hoja de personajes GURPS para Revy "Two Hands" del anime "Black Lagoon"


Quiero crear un rastreador de encordado de bádminton en Django. Necesito registrar clientes, encordados y pagos. Diséñame el archivo models.py


Usando Django, tengo la clase Features(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
    loadeddata = models.TextField()
Cómo se puede guardar automáticamente 'current user' en cada save()

Usando Django, tengo la clase Features(models.Model):
   user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
   created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
   updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
   loadeddata = models.TextField() Cómo se puede guardar automáticamente ' current user' ; en cada save()


Al usar Docker, el comando docker build . puede usarse para construir una imagen, asumiendo que tienes un Dockerfile en tu directorio actual. ¿Cómo deshacer esta construcción? Con esto quiero decir, ¿cómo volver al punto en el que estaba antes de ejecutar el comando docker build?

Al usar Docker, se puede usar el comando `docker build .` para crear una imagen, suponiendo que tenga un Dockerfile en su directorio actual. ¿Cómo deshago esta creación? Con esto quiero decir, ¿cómo vuelvo al punto en el que estaba antes de ejecutar el comando `docker build .`?

Cuando usas Docker, se puede usar el comando `docker build .` para crear una imagen, asumiendo que tenga un Dockerfile en su directorio actual. ¿Cómo deshago esta creación? Con esto quiero decir, ¿cómo vuelvo al punto en el que estaba antes de ejecutar el comando `docker build .`?


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Quiero un archivo de configuración de Apache para hacer un proxy inverso a un contenedor de Wordpress que funciona en el puerto 8001 en la misma máquina


Tengo una aplicación Flask en un contenedor Docker. Leo el archivo de configuración Flask desde un archivo como este: app.config.from_file(config_file, load=json.load)
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¿Cómo ejecutar Blender en Docker 3.5?
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Escríbeme un plugin de wordpress que borre todo el caché de nginx helper cuando se añade, actualiza o cambia un plugin o tema

Escríbeme un complemento de WordPress que borre todo el caché auxiliar de Nginx cuando se agrega, actualiza o cambia un complemento o tema

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Quiero crear un mercado social en línea con WordPress. Cree una lista de los 3 mejores temas, luego cree una lista de complementos esenciales y, finalmente, cree una lista de estrategias de ingreso al mercado que se puedan usar para el mercado interno de Irán.

quiero crear un mercado social en línea con WordPress, por favor cree una lista de los 3 mejores temas, luego cree una lista de complementos esenciales y, finalmente, cree una lista de estrategias de ingreso al mercado que se puedan usar para el mercado interno de Irán.

Quiero crear un mercado social en línea con WordPress. Por favor, crea una lista con los 3 mejores temas, luego una lista de complementos esenciales, y finalmente una lista de estrategias para entrar en el mercado que puedan usarse para el mercado interno de Irán.


Necesito saber tanto como sea posible sobre las corrientes a lo largo de la superficie de una esfera, en física, para implementar de manera exhaustiva el teorema de la bola peluda en el caso de un punto de campo vectorial nulo, llamado agujero de la bola peluda.

Necesito saber tanto como sea posible de las corrientes a lo largo de la superficie de una esfera, en física, para implementar el teorema de la bola peluda de manera integral para el caso de 1 punto radicado evanescente llamado agujero de bola peluda.

Necesito saber todo lo posible sobre las corrientes a lo largo de la superficie de una esfera, en física, para implementar el teorema del balón peludo de manera integral en el caso de un punto de campo vectorial que se anula, llamado agujero del balón peludo.