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

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

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

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

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

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

        # Display the first screen

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

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

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

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

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

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

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

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

        recurse(0, path, paths)

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

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

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

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

        # Create a download link
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Run the app
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")
c'est mon code dans celui-ci, j'ai un graphique en nuage de points, je veux modifier le code de manière à dessiner un graphique ploltly, comme les événements de clic de ploltly, lorsque je clique sur l'instance du cercle, il devrait donner une règle de décision pour l'instance en utilisant lime. après le graphique, si je clique sur un cercle ou une instance, le tableau et la liste des règles de lime doivent s'imprimer là-bas, vous pouvez ajouter des prédictions de téléchargement et l'explicabilité du modèle dans la nouvelle barre latérale

%%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

# Fonction pour télécharger et générer des prédictions
def upload_and_generate_predictions():
    # Code de téléchargement de fichier et de génération de prédictions
    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 = '
Prédiction de Défaillance d’Équipement
'

    # Affichage du titre rouge avec st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Affichage du style CSS personnalisé
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Téléchargez un fichier Excel ou CSV", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Lire le fichier dans un DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Fichier Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # Fichier CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Affichage de la première page

        if st.button("Générer des prédictions"):
            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("Prédictions générées avec succès !")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # Affichage du DataFrame modifié avec les prédictions
            # Enregistrement du DataFrame avec les prédictions dans st.session_state
            # Passage à la deuxième page (affichage graphique)
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("Signal d'Alerte Précoce:")
    # Créer un DataFrame avec les 10 premiers enregistrements avec le statut de prédiction 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Créer un DataFrame avec tous les enregistrements avec le statut de prédiction 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Combiner les 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("Prédiction du Statut de la Machine - Combiné")
    plt.xlabel("Timestamp")
    plt.ylabel("Value")
    st.pyplot()
    # Affichage du lien de téléchargement
    st.subheader("Télécharger le fichier avec les prédictions:")
    st.write("Téléchargez le fichier avec les prédictions:")
    # 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 le DataFrame en flux binaire
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Fichier Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # Fichier CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Créer un lien de téléchargement
    st.download_button(
        label="Télécharger le fichier avec les prédictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Explication des règles
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "indéfini !"
            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)

        # Trier par le nombre d'échantillons
        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 = "si "

            for p in path[:-1]:
                if rule != "si ":
                    rule += " et "
                rule += str(p)
            rule += " alors "
            if class_names is None:
                rule += "réponse: " + 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" | basé sur {path[-1][1]:,} échantillons"
            rules += [rule]

        return rules
    st.subheader("Explicabilité du modèle:")
    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=["détails_de_règle", "probabilités_de_classe", "nombre_d'échantillons"]
        )
    rules_data_file = io.BytesIO()
    table_df.to_csv(rules_data_file, index=False)
    rules_data_file.seek(0)

        # Créer un lien de téléchargement
    st.download_button(
            label="Explicabilité du modèle",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Lancer l'application
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Prédiction de Défaillance d’Équipement", page_icon="📈")
    pages = ["Télécharger et Prédire", "Graphique et Télécharger"]
    page = st.sidebar.selectbox("Sélectionner une page", pages)
    if page == "Télécharger et Prédire":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graphique et Télécharger":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Veuillez télécharger un fichier sur la page 'Télécharger et Prédire' d'abord.")
ceci est le code mu dans lequel j'ai un graphique de type scatterplot que je veux modifier de manière à dessiner un graphique ploltly comme les événements de clic de ploltly lorsque je clique sur l'instance du cercle, il devrait donner une règle de description pour l'instance en utilisant lime. après le graphique si je clique sur un cercle ou une instance, le tableau de lime et la liste des règles devraient s'imprimer là-bas vous pouvez ajouter des prédictions de téléchargement et l'explicabilité du modèle dans la nouvelle barre latérale

%%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

# Fonction pour télécharger et générer des prédictions
def upload_and_generate_predictions():
	# Téléchargement de fichiers et code de prédiction
	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 = '
Prédiction des pannes d'équipement
'

    # Afficher le titre rouge en utilisant st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Afficher le style CSS personnalisé
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Téléchargez un fichier Excel ou CSV", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Lire le fichier dans un DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel file
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV file
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Afficher le premier écrann

        if st.button("Générer des prédictions"):
            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("Prédictions effectuées avec succès!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # Afficher le DataFrame modifié avec les prédictions
            # Enregistrer le DataFrame avec les prédictions dans st.session_state
            # Passer au deuxième écran (affichage du graphique)
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:")
    # Créer un DataFrame avec les 10 premiers enregistrements ayant un statut de prédiction égal à 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Créer un DataFrame avec tous les enregistrements ayant un statut de prédiction égal à 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Combine les 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("Prédiction de l'état de la machine - Combiné")
	plt.xlabel("Horodatage")
	plt.ylabel("Valeur")
	st.pyplot()
    # Créer un lien de téléchargement
	st.subheader("Télécharger le fichier avec les prédictions :")
	st.write("Télécharger le fichier avec les prédictions :")
    # 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 le DataFrame en flux binaire
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Fichier Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # Fichier CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Créer un bouton de téléchargement
    st.download_button(
        label="Télécharger le fichier avec les prédictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Fonctions pour les règles
    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)

        # Trier par nombre d'échantillons
        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 = "si "

            for p in path[:-1]:
                if rule != "si ":
                    rule += " et "
                rule += str(p)
            rule += " alors "
            if class_names is None:
                rule += "réponse: " + 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" | basé sur {path[-1][1]:,} échantillons"
            rules += [rule]

        return rules
    st.subheader("Explicabilité du modèle :")
    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=["détails_règle", "probabilités_classe", "nombre_échantillons"]
        )
    rules_data_file = io.BytesIO()
    table_df.to_csv(rules_data_file, index=False)
    rules_data_file.seek(0)

        # Créer un lien de téléchargement
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Exécuter l'application
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Prédiction des défaillances de l'équipement", page_icon="📈")
    pages = ["Télécharger et prédire", "Graphique et télécharger"]
    page = st.sidebar.selectbox("Sélectionner une page", pages)
    if page == "Télécharger et prédire":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graphique et télécharger":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Veuillez d'abord télécharger un fichier sur la page 'Télécharger et prédire'.")
ceci est mon code dans ce que j'ai un graphique en nuage de points que je veux modifier de manière à dessiner un graphique ploltly comme les événements de clic de ploltly lorsque je clique sur l'instance du cercle, il devrait donner une règle de description pour l'instance en utilisant lime. après le graphique si je clique sur un cercle ou une instance, le tableau de lime et la liste des règles devraient s'imprimer là-bas vous pouvez ajouter des prédictions de téléchargement et l'explicabilité du modèle dans la nouvelle barre latérale


Concevoir un moyen d'analyser le dataframe en Python à l'aide d'un flux d'octets sans télécharger réellement l'intégralité du code

Concevoir un moyen d’analyser le dataframe en python à l’aide d’un bytestream sans télécharger l’intégralité du code

Développer un moyen d'analyser la trame de données en python à l'aide d'un bytestream sans télécharger l'ensemble du code


Comment écrire un programme en Python pour calculer la trajectoire de vol

Comment écrire un programme en Python pour calculer une trajectoire de vol

Comment rédiger un programme dans Python pour calculer la trajectoire de vol


Fournis un code Python pour calculer Pi à l'infini

Fournir un code Python pour calculer pi à l'infini

Donne un code python pour calculer pi à l'infini


donne-moi le code JavaScript pour calculer pi

Donnez-moi le code JavaScript pour calculer pi

donnez-moi du code JavaScript pour calculer pi


Écrire un programme C# qui calcule le nombre pi jusqu'à 5 décimales et qui fait deux XOR du résultat.

Écrivez un programme C# qui calcule le pi jusqu'à 5 décimales, puis XOR le résultat deux fois.

Écrivez un programme C# qui calcule pi jusqu'à 5 décimales, puis XOR le résultat deux fois.


comment puis-je indexer une grande base de code afin de pouvoir parcourir une variable de sortie pour obtenir toutes les variables intermédiaires utilisées pour calculer cette variable de sortie spécifique

comment puis-je indexer la base de code grande afin que je puisse traverser la variable de sortie pour obtenir toutes les variables intermédiaires utilisées pour calculer cette variable de sortie spécifique


Quelle est une bonne façon de calculer le taux de nucléation pour une transition de phase cosmologique ?

Quelle est la façon adéquate pour calculer le taux de nucléation d'une transition de phase cosmologique ?


écris-moi un script python qui fera rebondir le logo d'un économiseur d'écran de DVD et chaque fois qu'il touchera le coin de l'écran, il comptera un point et affichera les points à l'écran

écrivez-moi un script python qui fera un rebond d'économiseur d'écran de DVD et chaque fois qu'il touche le coin de l'écran, il comptera un point et affichera les points à l'écran


Comment puis-je exécuter une application graphique sous Linux lorsque je n'ai pas d'écran. J'ai besoin de tester l'application mais elle ne démarre pas

Comment faire fonctionner une application gui sous linux lorsque je n'ai pas d'écran. J'ai besoin de tester l'application mais elle ne démarre pas


quel schéma de base de données peut être utilisé pour stocker les liens du graphe social

quel schéma de base de données peut être utilisé pour stocker les liens du graphique social


J'ai une échelle de 1 à 7. 1 étant le meilleur et 7 le pire. Comment créer un index entre 0 et 1 où 1 est le meilleur. Pouvez-vous écrire une fonction Python qui prend le nombre et renvoie l'index ?

J'ai une échelle de 1 à 7. 1 étant le meilleur et 7 le pire. Comment puis-je créer un index entre 0 et 1 où 1 est le meilleur. Pouvez-vous écrire une fonction python qui prend le nombre et renvoie l'indice ?


écrire du code python pour que fastchat écoute sur un port et réponde à une question tapée ainsi qu'aux questions de suivi

écrire du code python pour fastchat afin d’écouter sur un port et de répondre à une question tapée ainsi qu’à des questions de suivi

Écrire un code python pour que fastchat écoute sur un port et réponde à une question saisie ainsi qu'à des questions de suivi.


s'il vous plaît écrivez-moi un bot matriciel en python qui puisse répondre aux mentions

s'il vous plaît, écrivez-moi un bot de matrice Python qui peut répondre aux mentions

s'il vous plaît écrivez-moi un bot de matrice Python qui peut répondre aux mentions


Comment puis-je créer une application de chat à l'aide de transformers.js avec facebook/blenderbot-400m-distill javascript en javascript pure vanilla

Comment puis-je créer une application de chat en utilisant transformers.js avec facebook/blenderbot-400m-distill javascript en javascript pure vanilla


comment puis-je exécuter un modèle de chatbot IA à l'aide de Python sur des systèmes à très faibles ressources, montrez-moi du code


Je suis en train de créer un logiciel d'enseignement de l'explication des erreurs aux échecs. Est-il correct et utile de dire que toutes les erreurs aux échecs consistent soit à autoriser quelque chose, soit à manquer quelque chose ? Comment cela peut-il être utilisé comme structure de base d'un algorithme ?

Je développe un outil logiciel d'enseignement pour expliquer les erreurs d'échecs, est-il corrigé et utile de dire que toutes les erreurs d'échecs autorisent quelque chose ou manquent quelque chose? Comment peut-il être utilisé comme structure de base d'algorithme?

Je suis en train de créer un outil pédagogique d'explication des erreurs d'échecs. Est-il correct et utile de dire que toutes les erreurs d'échecs permettent ou manquent quelque chose ? Comment cela peut-il être utilisé comme structure de base d'un algorithme ?


Je suis un programmeur Python. J'aimerais que vous me donniez le code d'un programme d'échecs. J'ai seulement besoin de pouvoir jouer contre moi-même.

Je suis un programmeur Ptyhon. Je voudrais que vous me donniez le code d'un programme d'échecs. J'ai seulement besoin de pouvoir jouer contre moi-même.


Je souhaite créer un curseur pour un site Web. Contrairement au curseur linéaire traditionnel, l'utilisateur augmente ou diminue le rayon d'un cercle. Il y aura des marqueurs de cercle concentriques pour permettre à l'utilisateur de savoir quelle est la taille du cercle qu'il a sélectionné

Je veux créer un curseur pour un site Web. Contrairement au curseur linéaire traditionnel, l'utilisateur augmente ou diminue le rayon d'un cercle. Il y aura des marqueurs de cercle concentriques pour informer l'utilisateur de la taille du cercle qu'il a sélectionné


Écrivez une classe Python « Circle » qui hérite de la classe « Shape »

Écrire une classe python « Circle » qui hérite de la classe « Shape ».


Comment résoudriez-vous le problème du changement climatique ? Présentez une stratégie détaillée pour les 20 prochaines années

Comment résoudriez-vous le problème du changement climatique ? Proposez une stratégie détaillée pour les 20 prochaines années

Comment résoudre le problème du changement climatique. Fournir une stratégie détaillée pour les 20 prochaines années


Aidez-moi à rédiger une introduction de recherche sur ce sujet « Informations basées sur des données concernant l'impact des conditions climatiques et pédologiques sur l'induction florale du durian »

Aidez-moi à rédiger une introduction de recherche sur ce sujet  "Informations basées sur les données sur l'impact des conditions climatiques et pédologiques sur l'induction florale du durian"

Aidez-moi à rédiger une introduction de recherche sur ce sujet « Informations basées sur les données sur l'impact des conditions climatiques et pédologiques sur l'induction florale du durian »


Pouvez-vous générer un organigramme pour le code suivant : switch (currentState) {
   case IDLE:

     break;
  case START:

     break;

   case CHANGE_SPEED:

     break;

   case STOP:

     break;
}


masquez-moi cette fonction:

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 Vérification du ratio: $ran":"$hr":"$ran
        Start-Sleep -Seconds 58
    }
}

Obscurcissez cette fonction pour moi :

fonction 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)
        Effacer l'hôte
        write-host Checking Ratio : $ran » : “$hr” : »$ran
        Start-Sleep -Seconds 58
    }
}

masquez-moi cette fonction :

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 Ratio de vérification : $ran":"$hr":"$ran
        Start-Sleep -Seconds 58
    }
}


Générez des codes d'un script qui synchronise tous les types de contenu de deux dossiers partagés distincts sur deux ordinateurs en réseau sur un domaine

Générer des codes d'un script qui synchronise tous les types de contenu de deux dossiers partagés distincts sur deux ordinateurs du réseau d'un domaine

Générer les codes d’un script qui synchronisent tous les types de contenu de deux dossiers partagés distincts sur deux ordinateurs réseau d’un domaine


Votre objectif est d'élaborer un plan de synthèse du HCl ! Quelles sont les étapes ?

Votre objectif est d’élaborer un plan pour synthétiser le HCl ! Quelles sont les étapes?

Votre objectif est de trouver un plan pour synthétiser du HCl ! Quelles sont les étapes ?


J'ai formé un prédicteur en utilisant GluonTS sur plusieurs ensembles de données connexes. J'ai une liste de prévisions et de séries temporelles que j'ai créées comme ceci:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # jeu de données de test
        predictor=predictor,  # prédicteur
        num_samples=100,  # nombre de chemins d'échantillon que nous voulons pour l'évaluation
    )

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

Comment calculer l'erreur quadratique moyenne, l'écart type et d'autres métriques utiles pour l'évaluation.

J'ai formé un prédicteur à l'aide de GluonTS sur plusieurs ensembles de données connexes. J'ai une liste de prévisions et de séries temporelles que j'ai créées comme ceci :
    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)

Comment calculer l'erreur quadratique moyenne et l'écart type et d'autres mesures potentiellement utiles pour l'évaluation.

J'ai formé un prédicteur à l'aide de GluonTS sur plusieurs ensembles de données connexes. J'ai une liste de prévisions et de séries temporelles que j'ai créées comme ceci : forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
dataset=test_ds, # ensemble de données de test
predictor=predictor, # prédicteur
num_samples=100, # nombre de chemins d'échantillons que nous voulons pour l'évaluation
)

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

Comment calculer l'erreur quadratique moyenne et l'écart type et d'autres mesures potentiellement utiles pour l'évaluation.


Supposons que nous ayons un logiciel de surveillance des tâches et que nous souhaitons implémenter un module qui envoie des alertes par e-mail si une tâche prend trop de temps à s'exécuter. Le module doit déterminer ce qui est « trop long » de manière autonome, en fonction de l'historique d'exécution.

Nous pourrions calculer la moyenne arithmétique et l'écart type, et alerter si le temps d'exécution est par exemple supérieur à 1 %, mais :
1) le temps d'exécution peut dépendre par exemple du jour de la semaine (par exemple, jour ouvrable/week-end)
2) le temps d'exécution peut avoir une tendance globale (à la hausse)
3) le temps d'exécution peut connaître des sauts soudains en raison de changements sous-jacents (« à partir du 1er janvier, nous traiterons à la fois les transactions en espèces et par carte, et le volume augmentera soudainement de 5 fois »)

Pouvez-vous nous donner quelques idées sur la manière de mettre en œuvre un système comme celui-ci et aborder les points énumérés ci-dessus ?

Supposons que nous ayons un logiciel de surveillance des tâches et que nous souhaitons implémenter un module qui envoie des alertes par e-mail si une tâche prend trop de temps à s'exécuter. Le module doit déterminer ce qui est « trop long » de manière autonome, en fonction de l'historique d'exécution.

Nous pourrions calculer la moyenne arithmétique et l'écart type, et alerter si le temps d'exécution est par exemple supérieur à 1 %, mais :
1) le temps d'exécution peut dépendre par exemple du jour de la semaine (par exemple, jour ouvrable/week-end)
2) le temps d'exécution peut avoir une tendance globale (à la hausse)
3) le temps d'exécution peut connaître des sauts soudains en raison de changements sous-jacents (« à partir du 1er janvier, nous traiterons à la fois les transactions en espèces et par carte, et le volume augmentera soudainement de 5 fois »)

Pouvez-vous nous donner quelques idées sur la façon de mettre en œuvre un système comme celui-ci et aborder les points énumérés ci-dessus ?

Supposons que nous ayons un logiciel de surveillance d'emploi et que nous voulons implémenter un module qui envoie des alertes par e-mail si un travail prend trop de temps à l'exécution. Le module doit déterminer ce qui est «trop long» de manière autonome, sur la base de l'historique d'exécution.

Nous pourrions calculer la moyenne arithmétique et l'écart type, et alerte si le temps d'exécution est par exemple Dans le 1% élevé, mais:
1) Le temps d'exécution peut dépendre par ex. Jour de la semaine (par exemple le jour de travail / week-end)
2) Le temps d'exécution peut avoir une tendance mondiale (à la hausse)
3) Le temps d'exécution peut avoir des sauts soudains en raison de changements sous-jacents ("à partir du 1er janvier, nous traiterons à la fois des transactions en espèces et en cartes, et le volume sautera soudainement 5x")

Pouvez-vous décrire quelques idées sur la façon de mettre en œuvre un système comme celui-ci et aborder les points à puces ci-dessus?


Donnez-moi un exemple de lecture bloquante interrompue par un signal, avec gestion EINTR

Donnez-moi un exemple de blocage de lecture interrompue par un signal, avec gestion EINTR

Donnez-moi un exemple de lecture bloquante interrompue par un signal, avec traitement EINTR.


Veuillez écrire du code C++ pour lire les paquets réseau à partir d'un socket sur le port 888

Veuillez écrire du code C ++ pour lire les paquets réseau à partir d'une prise sur le port 888


mon bot de chat affiche " ### Instruction : <toutes ses instructions>" à la fin de chaque réponse. Cela ne semble se produire qu’après le redimensionnement de sa mémoire contextuelle. Quelle est la cause probable de ce mauvais résultat et comment puis-je y remédier?

mon chatbot affiche " ### Instruction :<all of its instructions> " à la fin de chaque réponse. cela ne semble se produire qu'après avoir redimensionné sa mémoire de contexte. quelle est la cause probable de cette mauvaise sortie et comment puis-je y remédier ?

Mon chatbot affiche " ### Instruction :<all of its instructions> " à la fin de chaque réponse. Cela ne semble se produire qu'après avoir redimensionné sa mémoire contextuelle. Quelle est la cause probable de ce mauvais résultat et comment puis-je y remédier ?


Fournir des instructions étape par étape sur la manière d'aborder et de répondre aux questions éthiques

Fournir des instructions étape par étape sur la manière d'aborder les questions éthiques et d'y répondre


Il y a un jeu dans lequel un joueur se voit attribuer une liste de N numéros uniques de 1 à T. Ensuite, à chaque tour, un numéro est tiré parmi les T numéros, à l'exclusion de ceux qui ont été tirés lors des tours précédents. Le jeu se termine lorsque tous les numéros attribués au joueur ont été tirés. Ecrivez la formule récursive pour le nombre attendu de tours pour terminer le jeu (c'est-à-dire E(N,M)).

Il existe un jeu dans lequel un joueur se voit attribuer une liste de N numéros uniques de 1 à T. Ensuite, à chaque tour, un numéro est tiré parmi les T numéros, à l'exclusion de ceux qui ont été tirés lors des tours précédents. Le jeu se termine lorsque tous les numéros attribués au joueur sont tirés. Écrivez la formule récursive pour le nombre attendu de tours pour terminer le jeu (c'est-à-dire E(N,M))

Il y a un jeu où un joueur se voit attribuer une liste de N nombres uniques de 1 à T. Ensuite, chaque cycle d'un nombre est tiré parmi les numéros T, à l'exclusion de ceux qui ont été dessinés dans les tours précédents. Le jeu se termine lorsque tous les numéros affectés au joueur sont tirés. Écrivez la formule récursive pour le nombre attendu de tours pour mettre fin au jeu (c'est-à-dire E(N,M))


Dans After Effects, écrivez une expression à ajouter à la propriété path d'un calque de forme pour qu'il dessine un carré de 500x500 PX et que le coin supérieur droit soit arrondi

Dans After Effects, écrivez une expression à ajouter à la propriété de chemin d'un calque de forme afin qu'il dessine un carré de 500x500 PX et que le coin supérieur droit soit arrondi

Dans After Effects, écrivez une expression à ajouter à la propriété de chemin d’un calque de forme afin qu’il dessine un carré de 500 x 500 PX et que le coin supérieur droit soit arrondi


Donnez-moi la syntaxe cron pour exécuter une tâche en semaine à 19h00 dans le fuseau horaire de New York. Veuillez expliquer votre réponse

Donnez-moi la syntaxe cron pour exécuter une tâche en semaine à 19:00 dans le fuseau horaire de new york. Veuillez expliquer votre réponse

Je vous demande de me donner la syntaxe d'un cron pour exécuter un job les jours de semaine à 19h00 dans le fuseau horaire de New York.


Écrivez un script bash pour automatiser les sauvegardes rclone dans Arch Linux à l'aide de temporisateurs systemctl, et non de tâches cron

Ecrire un script bash pour automatiser les sauvegardes rclone sous Arch Linux en utilisant des timers systemctl, et non des jobs cron

Ecrire un script bash pour automatiser les sauvegardes rclone sous Arch Linux en utilisant des timers systemctl, et non des cron jobs


J'ai un problème intéressant: j'ai quelqu'un qui implémente une fonction cryptographique pour moi de la manière suivante:

- Il y a un HSM qui contient un secret k que je connais
- Le HSM crée une clé dérivée en utilisant un HKDF
- La clé dérivée est ensuite utilisable pour la communication

Les opérations ci-dessus sont déterministes. Cependant,  je veux que de l'aléa soit incorporé afin d'assurer une sécurité parfaite à l'avenir. L'idée actuelle est de prendre la clé dérivée déterministe du HKDF et de la hacher avec un nombre aléatoire pour obtenir une clé de session comme suit: session_key = sha(derived key, random)

Mais maintenant j'ai un autre problème: sur le système en cours d'exécution je ne peux pas vérifier si la clé de session est réellement le produit de l'aléa ou si une porte dérobée a été implantée. Existe-t-il un mécanisme qui me permettrait de rendre la procédure vérifiable?

J'ai un problème intéressant : j'ai quelqu'un qui implémente une fonction cryptographique pour moi comme suit :

- Il y a un HSM qui contient un secret k que je connais
- Le HSM crée une clé dérivée en utilisant un HKDF
- La clé dérivée est ensuite utilisable pour la communication

Les opérations ci-dessus sont déterministes. Cependant, je veux qu'un certain caractère aléatoire soit incorporé afin d'avoir une sécurité avancée parfaite. L'idée actuelle est de prendre la clé dérivée déterministe du HKDF et de la hacher avec un nombre aléatoire pour obtenir une clé de session comme suit : session_key = sha(derived key, random)

Mais maintenant j'ai un problème différent : Sur le système en cours d'exécution, je ne peux pas vérifier si la clé de session est vraiment le produit du hasard ou si une porte dérobée a été implémentée. Existe-t-il un mécanisme qui me permet de rendre la procédure vérifiable ?

J'ai un problème intéressant : j'ai quelqu'un qui implémente une fonction cryptographique pour moi comme suit :

- Il y a un HSM qui contient un secret k que je connais
- Le HSM crée une clé dérivée en utilisant un HKDF
- La clé dérivée est ensuite utilisable pour la communication

Les opérations ci-dessus sont déterministes. Cependant, je souhaite qu'un certain caractère aléatoire soit incorporé afin d'avoir une sécurité avancée parfaite. L'idée actuelle est de prendre la clé dérivée déterministe du HKDF et de la hacher avec un nombre aléatoire pour obtenir une clé de session comme suit : session_key = sha(derived key, random)

Mais maintenant, j'ai un problème différent : sur le système en cours d'exécution, je ne peux pas vérifier si la clé de session est vraiment le produit du hasard ou si une porte dérobée a été implémentée. Existe-t-il un mécanisme qui me permet de rendre la procédure vérifiable ?


1. Paramètres d'entrée : HMAC prend deux entrées : une clé secrète (K) et le message ou les données (M) qui doivent être authentifiés. De plus, il nécessite une fonction de hachage cryptographique (H), telle que SHA-256 ou SHA-3.
2. Remplissage de clé : si nécessaire, la clé secrète (K) est complétée ou tronquée pour correspondre à la taille du bloc de la fonction de hachage (généralement 512 bits pour SHA-2).
3. Remplissage interne : les opérations XOR (OU exclusif) sont effectuées sur la clé complétée (K) avec deux valeurs fixes appelées constantes de remplissage interne et externe (ipad et opad). Ces constantes sont spécifiques à l'algorithme HMAC. ipad est utilisé pour effectuer un XOR avec la clé avant le hachage. opad est utilisé pour effectuer un XOR avec la clé après le hachage.
4. Hachage interne : le remplissage interne (ipad XOR K) est concaténé avec le message (M), et cette valeur combinée est hachée à l'aide de la fonction de hachage choisie (H). Cela produit un résultat de hachage intermédiaire, noté H(ipad XOR K || M).
5. Hachage externe : le remplissage externe (opad XOR K) est concaténé avec le résultat de hachage intermédiaire de l'étape précédente (H(ipad XOR K || M)), et cette valeur combinée est hachée à nouveau à l'aide de la même fonction de hachage (H). Cette opération de hachage finale donne le HMAC, représenté par H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
Sortie HMAC : la sortie de la deuxième opération de hachage est le HMAC, qui est une valeur de taille fixe qui peut être ajoutée au message pour créer un MAC. Sur la base de ce qui précède « Expliquer à propos de Hmac »

1.Paramètres d'entrée: HMAC prend deux entrées: une clé secrète (K) et le message ou les données (M) qui doivent être authentifiés. De plus, il nécessite une fonction de hachage cryptographique (H), telle que SHA-256 ou SHA-3.
2.Remplissage de clé: si nécessaire, la clé secrète (K) est complétée ou tronquée pour correspondre à la taille du bloc de la fonction de hachage (généralement 512 bits pour SHA-2).  SHA-2).
3.Remplissage interne: les opérations XOR (OU exclusif) sont effectuées sur la clé complétée (K) avec deux valeurs fixes appelées constantes de remplissage interne et externe (ipad et opad). Ces constantes sont spécifiques à l'algorithme HMAC.
ipad est utilisé pour effectuer un XOR avec la clé avant le hachage.
opad est utilisé pour effectuer un XOR avec la clé après le hachage.
4.achage interne: le remplissage interne (ipad XOR K) est concaténé avec le message (M), et cette valeur combinée est hachée à l'aide de la fonction de hachage choisie (H). Cela produit un résultat de hachage intermédiaire, noté H(ipad XOR K || M).
5.Hachage externe: le remplissage externe (opad XOR K) est concaténé avec le résultat de hachage intermédiaire de (H(ipad XOR K || M)), et cette valeur combinée est hachée à nouveau à l'aide de la même fonction de hachage (H). Cette opération de hachage finale donne le HMAC, représenté par H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
Sortie HMAC: la sortie de la deuxième opération de hachage est le HMAC, qui est une valeur de taille fixe qui peut être ajoutée au message pour créer un MAC.  Sur la base de ce qui précède " Expliquer à propos de Hmac"

1. Paramètres d’entrée : HMAC prend deux entrées : une clé secrète (K) et le message ou les données (M) qui doivent être authentifiés. De plus, il nécessite une fonction de hachage cryptographique (H), telle que SHA-256 ou SHA-3.
2. Remplissage de clé : si nécessaire, la clé secrète (K) est complétée ou tronquée pour correspondre à la taille du bloc de la fonction de hachage (généralement 512 bits pour SHA-2).
3. Remplissage interne : les opérations XOR (OU exclusif) sont effectuées sur la clé complétée (K) avec deux valeurs fixes appelées constantes de remplissage interne et externe (ipad et opad). Ces constantes sont spécifiques à l’algorithme HMAC.
•ipad est utilisé pour effectuer un XOR avec la clé avant le hachage.
•opad est utilisé pour effectuer un XOR avec la clé après le hachage.
4. Hachage interne : le remplissage interne (ipad XOR K) est concaténé avec le message (M), et cette valeur combinée est hachée à l’aide de la fonction de hachage choisie (H). Cela produit un résultat de hachage intermédiaire, noté H(ipad XOR K || M).
5. Hachage externe : le remplissage externe (opad XOR K) est concaténé avec le résultat de hachage intermédiaire de l’étape précédente (H(ipad XOR K || M)), et cette valeur combinée est hachée à nouveau à l’aide de la même fonction de hachage (H). Cette opération de hachage finale donne le
HMAC, représenté par H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
Sortie HMAC : la sortie de la deuxième opération de hachage est le HMAC, qui est une valeur de taille fixe qui peut être ajoutée au message pour créer un MAC. Sur la base de ce qui précède « Expliquer à propos de Hmac »


Bonjour, j'ai besoin d'un code ruby utilisant l'api de sketchup pour dessiner un cube.

bonjour, j’ai besoin d’un code ruby utilisant l'api sketchup pour dessiner un cube.

bonjour, j'ai besoin d'un code ruby utilisant l'api sketchup pour dessiner un cube.


vous agirez en tant qu'analyste senior expert en SQL. vous m'aiderez, moi, un analyste junior, à bien comprendre les requêtes SQL et à les utiliser ensemble. pouvez-vous ajouter des commentaires à cette requête pour la rendre facile à comprendre pour les autres analystes ? 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

vous agirez en tant qu’analyste senior qui est un expert en SQL. vous m’aiderez, en tant qu’analyste junior, à bien utiliser les requêtes SQL ensemble. pouvez-vous ajouter des commentaires à cette requête pour la rendre facile à comprendre pour les autres analystes? SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') sous-région,
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


Énumérer les effets secondaires ou complications potentiels de la loi européenne sur la cyber-résilience (CSA) et de la directive sur la responsabilité du fait des produits (PLD) en ce qui concerne les développeurs de logiciels

Énumérez les effets secondaires ou complications potentiels de la loi sur la cyber-résilience (CSA) de l'UE et de la directive sur la responsabilité du fait des produits (PLD) qui pourraient concerner les développeurs individuels de logiciels


Jouez le rôle d'un informaticien du MIT.  Quelles sont les meilleures pratiques en matière de gestion et de configuration d'un PC Windows pour une utilisation générale et le développement d'applications ?  Envisagez l'utilisation de plusieurs comptes d'utilisateur par un seul utilisateur.  Tenez compte de la cybersécurité.  Envisagez un environnement de développement pour le référentiel Github.

Agir en tant qu'informaticien du MIT. Quelles sont les meilleures pratiques pour gérer et configurer un PC Windows pour une utilisation générale et le développement d'applications. Envisager plusieurs comptes d'utilisateur par un seul utilisateur. Envisager la cybersécurité. Envisager un environnement de développement pour le référentiel Github.

Agis en tant qu'informaticien du MIT. Quelles sont les meilleures pratiques pour gérer et configurer un PC Windows pour une utilisation générale et le développement d'applications. Envisager plusieurs comptes d'utilisateur pour un seul utilisateur. Tenir compte de la cybersécurité. Envisager un environnement de développement pour le référentiel Github.


Dans vb.net, créez une fonction qui renvoie l’utilisation du processeur et de la RAM de tous les programmes exécutés sur l’ordinateur. Elle doit renvoyer une liste de Pgr, Pgr étant un élément contenant le nom, l'utilisation de la RAM et l'utilisation du processeur d'un programme.

En vb.net, créez une fonction qui renvoie l'utilisation du processeur et de la RAM de tous les programmes exécutés sur l'ordinateur. Elle doit renvoyer une liste de Pgr, Pgr étant un élément contenant le nom, l'utilisation de la RAM et l'utilisation du processeur d'un programme.

Dans vb.net, créez une fonction qui renvoie l'utilisation du processeur et de la RAM de tous les programmes exécutés sur l'ordinateur. Elle doit renvoyer une liste de Pgr, avec Pgr étant un élément contenant le nom, l'utilisation de la RAM et l'utilisation du processeur d'un programme.


Détails techniques des technologies GDDR6 et GDDR7, pas d'informations qualitatives, uniquement des détails précis. Inclure des exemples de calculs de bande passante mémoire pour 2500MHz avec les deux technologies.

Détails techniques des GDDR6 et GDDR7, pas d'informations qualitatives, uniquement des détails précis. Inclus des exemples de calculs de bande passante mémoire pour 2500 MHz avec les deux technologies.

Détails techniques des GDDR6 et GDDR7, pas d'informations qualitatives, uniquement des détails précis. Inclut des exemples de calculs de bande passante mémoire pour 2500 MHz avec les deux technologies.


Comment puis-je concaténer deux fichiers gpx sur la ligne de commande Linux ?

Comment puis-je concaténer deux fichiers gpx sur la ligne de commande Linux?


Utilisateur
Créez une fonction en C# pour fusionner des documents Word en un seul à l'aide du SDK OpenXML. À partir du premier document, les 2 premières pages doivent être extraites, l'en-tête, le pied de page et la conception, comme les polices et les styles, et à partir du deuxième fichier, uniquement le contenu de la page et le glossaire. Les deux fichiers peuvent contenir des images.

Utilisateur
Créer une fonction en C# pour fusionner des documents Word en un seul en utilisant OpenXML SDK. Le premier document doit contenir les deux premières pages, l'en-tête, le pied de page et les éléments graphiques tels que les polices et les styles, tandis que le second fichier ne doit contenir que le contenu des pages et le glossaire. Les deux fichiers peuvent contenir des images.


Imaginez que vous travaillez sur la qualité des données et que vous essayez de développer un algorithme pour classer les types d'ensembles de données, entre les données maîtres et les données transactionnelles. Quelle stratégie et quels calculs effectueriez-vous ?

Imaginez que vous travaillez dans le domaine de la qualité des données et que vous essayez de développer un algorithme pour classifier le type d'ensemble de données, entre les données de base et les données transactionnelles. Quelle stratégie et quels calculs effectueriez-vous ?


Quelles sont les meilleures pratiques à suivre lors du chargement de données d'une couche de données brutes dans un dWH vers une couche de reporting ?

Quelles sont les bonnes pratiques importantes lors du chargement de données à partir d’une couche de données brutes dans un dWH dans une couche de rapports?

Quelles sont les meilleures pratiques importantes lors du chargement de données d’une couche de données brutes d’un dWH vers une couche de création de rapports ?


Décrire comment connecter Databricks SQL à des outils d’ingestion tels que Fivetran

Décrivez comment connecter Databricks SQL à des outils d'ingestion comme Fivetran


J'ai une table SQL avec le schéma suivant :
```
event_id int
event_at timestamp
```

Je voudrais savoir combien d'événements il y a chaque minute depuis 1 mois. J'utilise la base de données Databricks et leur version SQL

J'ai une table SQL avec le schéma suivant:
`` '
event_id int
event_at timestamp
`` '

Je voudrais savoir combien d'événements il y a chaque minute depuis 1 mois. J'utilise la base de données Databricks et leur saveur SQL


Mener un débat sur la nécessité d’utiliser l’IA dans notre vie quotidienne en Europe, compte tenu des réglementations qui la rendront beaucoup plus restrictive que dans le reste du monde.
Le modèle A devrait se positionner pour, tandis que le modèle B devrait se positionner contre.

Effectuer un débat sur la question de savoir si nous devons utiliser l'IA dans notre vie quotidienne en Europe, compte tenu des réglementations qui le rendront beaucoup plus restrictif que dans le reste du monde.
Le modèle A devrait prendre une position en faveur, tandis que le modèle B devrait prendre une position contre.

Mener un débat sur la nécessité d'utiliser l'IA dans notre vie quotidienne en Europe, compte tenu des réglementations qui la rendront beaucoup plus restrictive que dans le reste du monde.
Le modèle A devrait se positionner pour, tandis que le modèle B devrait se positionner contre.


Vous êtes un maître du débat et de l'argumentation persuasive. Votre sujet est le suivant : Mettez en évidence et expliquez les hypocrisies entre la position du parti républicain américain sur l'avortement et sur les filets de sécurité sociale tels que les bons d'alimentation, les crédits d'impôt pour la garde d'enfants, les déjeuners scolaires gratuits et l'aide gouvernementale pour les résultats de la petite enfance.

Vous êtes un maître du débat et de l'argumentation persuasive. Votre sujet est le suivant : Mettez en évidence et expliquez les hypocrisies entre la position du parti républicain américain sur l'avortement et sur les filets de sécurité sociale tels que les bons d'alimentation, les crédits d'impôt pour la garde d'enfants, les déjeuners scolaires gratuits et l'aide gouvernementale pour les résultats de l'enfance.

Vous êtes un maître du débat et de l'argumentation persuasive. Votre sujet est le suivant : souligner et expliquer les hypocrisies entre la position du Parti républicain américain sur l'avortement et sur les filets de sécurité sociale comme les bons d'alimentation, les crédits d'impôt pour la garde d'enfants, les repas scolaires gratuits et l'aide gouvernementale pour les enfants.


Créez du code dans un bloc-notes Synapse qui supprime un dossier d'un système de fichiers connecté

Faire du code dans un cahier Synapse qui supprime un dossier d'un système de fichiers connecté


J'écris des instructions sur la façon de mettre à jour les pilotes de périphériques sous Windows 11. Comment se présente mon introduction et avez-vous des recommandations pour l'améliorer ? Introduction :
Objectif :
Si un périphérique cesse de fonctionner correctement sur un ordinateur Windows 11, vous ou un administrateur système
devrez peut-être mettre à jour manuellement ses pilotes. Bien que Windows Update gère généralement cette tâche, il existe
des situations dans lesquelles l'option de mise à jour automatique est désactivée. Ce guide détaille un processus en 8 étapes
pour mettre à jour les pilotes de périphériques à l'aide de l'application Gestionnaire de périphériques.

J'écris des instructions sur la façon de mettre à jour les pilotes de périphériques sous Windows 11. Comment se présente mon introduction et avez-vous des recommandations pour l'améliorer ? Introduction : Objectif : si un périphérique cesse de fonctionner correctement sur un ordinateur Windows 11, vous ou un administrateur système pourriez être amené à mettre à jour manuellement ses pilotes. Bien que Windows Update s'en charge généralement, il existe des situations dans lesquelles l'option de mise à jour automatique est désactivée. Ce guide détaille un processus en 8 étapes pour mettre à jour les pilotes de périphériques à l'aide de l'application Gestionnaire de périphériques.

J'écris des instructions sur la façon de mettre à jour les pilotes d'appareils sur Windows 11. Comment est mon introduction, et avez-vous des recommandations pour l'améliorer ?: Introduction:
But:
Si un appareil cesse de fonctionner correctement sur un ordinateur Windows 11, vous ou un administrateur de systèmes
peut avoir besoin de mettre à jour manuellement ses pilotes. Alors que Windows Update gère généralement cela, il y a
situations où l'option de mise à jour automatique est désactivée. Ce guide détaille un processus en 8 étapes
Pour mettre à jour les pilotes de périphériques à l'aide de l'application Device Manager.


Quel est l'intervalle de confiance à 95 % pour la somme de 100 dés à six faces équitables ?

Quel est l'intervalle de confiance à 95 % pour la somme de 100 dés constants à six faces ?

Quel est l'intervalle de confiance à 95% pour la somme de 100 dés équitables à six faces?


nettoyer ça?

```python
import re
import random

# résultat du lancer 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):
    """Lance nD6 et renvoie une liste des résultats"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Détermine le résultat basé sur les lancers"""
    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):
    """Effectue un lancer avec la compétence, la statistique et la difficulté données"""
    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):
    """Effectue un lancer avec la compétence, la statistique et la difficulté données"""
    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)

# lance 3D6 10000 fois et affiche le nombre de chaque résultat
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# estimer la probabilité de chaque résultat
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))
```

nettoie ça ?

```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):
    """lance nD6 and retourne la liste des jets"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Determine le résultat basé sur les jets"""
    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):
    """Faites un jet avec la compétence, la statistique et la difficulté données"""
    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):
    """Faites un jet avec la compétence, la statistique et la difficulté données"""
    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)

# lance 3D6 10000 fois et imprime le nombre de chaque résultat
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# estime la probabilité de chaque résultat
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))
```

Est-ce que vous pouvez nettoyer ceci ?

```python
import re
import random

# roll result enum
class Fail():
    def __repr__(self):
        return "FAIL"
FAIL = Fail()

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

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

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

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

def determine_result(rolls):
    """Determine the result based on the rolls"""
    if rolls.count(6) >= 3:
        return CRITICAL
    if 6 in rolls:
        return SUCCESS
    if rolls.count(5) >= 3:
        return SUCCESS
    if 5  in rolls:
        return PARTIAL
    if 4 in rolls:
        return PARTIAL
    return FAIL

def make_roll(skill = 0, stat = 0, difficulty = 0, help = False, bargain = False):
    """Make a roll with the given skill, stat, and difficulty"""
    n = skill + stat + difficulty + (1 if help else 0) + (1 if bargain else 0)
    if n < 1:
        return [min(roll(2))]
    return roll(n)

def make_roll(roll):
    """Make a roll with the given skill, stat, and difficulty"""
    make_roll(roll.skill, roll.stat, roll.difficulty, roll.help, roll.bargain)

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

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

# estimate the probability of each result
print("FAIL: ", rolls.count(FAIL) / len(rolls))
print("PARTIAL: ", rolls.count(PARTIAL) / len(rolls))
print("SUCCESS: ", rolls.count(SUCCESS) / len(rolls))
print("CRITICAL: ", rolls.count(CRITICAL) / len(rolls))
```


Supposons que vous soyez un architecte de plateforme de réseau publicitaire dont la tâche consiste à créer un système d'optimisation de la page de destination (offres financières, comme la vente de cartes de débit et l'obtention de commissions). Vous avez un flux de trafic (TF), des conversions (CV), des taux de paiement par clic (CZ) ou des paiements par offres (PA). Donnez les grandes lignes et un code conceptuel pour un tel système maximisant les revenus. Appliquez la méthode d'échantillonnage de Thomson (ou une méthode optimale similaire) pour obtenir les résultats les plus rapides et les plus précis des tests AB.

Supposons que vous soyez un architecte de plateforme de réseau publicitaire dont la tâche consiste à créer un système d'optimisation de la page de renvoi (offres financières, comme la vente de cartes de débit et l'obtention de commissions). Vous avez un flux de trafic (TF), des conversions (CV), des taux de paiement par clic (CZ) ou des paiements par offres (PA). Donnez les grandes lignes et un code conceptuel pour un tel système maximisant les revenus. Appliquez la méthode d'échantillonnage de Thomson (ou une méthode optimale similaire) pour obtenir les résultats les plus rapides et les plus précis des tests AB.

Supposons que vous soyez un architecte de plate-forme de réseau publicitaire qui a pour tâche de construire un système d’optimisation de la page de destination (offres financières, comme la vente de cartes de débit et l’obtention de commissions). Vous disposez d’un flux de trafic (TF), de conversions (CV), de taux de paiement par clic (CZ) ou d’un taux de paiement par offres (PA). Donnez les grandes lignes et un code de concept pour un tel système maximisant les revenus. Appliquez la méthode Thomson Samling (ou un optimal similaire) pour obtenir des résultats plus rapides et précis des tests AB.


Agissez en tant qu’expert en finances personnelles et fournissez des informations détaillées sur l’application mobile. Expliquez comment l’application aide les utilisateurs à prendre des décisions d’achat éclairées et à atteindre leurs objectifs financiers. Incluez les principales caractéristiques mentionnées à l’étape 1 et élaborez chacune d’elles. Fournissez des exemples et des scénarios pour illustrer le fonctionnement de l’application dans différentes situations. Discutez des avantages de l’accessibilité hors ligne et de la façon dont l’application stocke une base de données de questions et d’algorithmes accessible localement. Expliquer l’importance du questionnaire personnalisé et comment il génère un cadre décisionnel basé sur le profil de l’utilisateur et ses objectifs financiers. Mettez en évidence le processus de prise de décision en temps réel et les questions contextuelles posées par l’application. Mettez l’accent sur les algorithmes adaptatifs et sur la façon dont ils analysent les réponses des utilisateurs pour fournir des conseils de plus en plus personnalisés. Discutez de la fonction d’établissement d’objectifs et de suivi et de la façon dont elle aide les utilisateurs à suivre leurs progrès vers leurs aspirations financières. Expliquez la fonction de planification des achats et comment elle suggère d’autres options pour économiser ou investir de l’argent. Créez une fonction de responsabilisation et comment elle encourage les habitudes de dépenses responsables. Expliquez la section sur l’éducation et les perspectives et sur la façon dont elle offre un flux d’articles, de vidéos et de podcasts sur l’éducation en matière de finances personnelles. Discutez du système de récompense et de la façon dont les utilisateurs gagnent des points ou des badges pour prendre des décisions d’achat réussies. Terminez en mettant l’accent sur la capacité de l’application à fournir des conseils personnalisés hors ligne, permettant aux utilisateurs de prendre des décisions financières éclairées au moment de l’achat. Le nom de l’application est « 2buyor ».

Agir en tant qu'expert en finances personnelles et fournir des informations détaillées sur l'application mobile. Expliquez comment l'application aide les utilisateurs à prendre des décisions d'achat éclairées et à atteindre leurs objectifs financiers. Inclure les principales fonctionnalités mentionnées à l'étape 1 et développer chacune d'elles. Fournir des exemples et des scénarios pour illustrer le fonctionnement de l'application dans différentes situations. Discutez des avantages de l'accessibilité hors ligne et de la manière dont l'application stocke une base de données de questions et d'algorithmes accessible localement. Expliquez l'importance du questionnaire personnalisé et comment il génère un cadre de prise de décision basé sur le profil de l'utilisateur et ses objectifs financiers. Mettez en évidence le processus de prise de décision en temps réel et les questions contextuelles posées par l'application. Mettez l'accent sur les algorithmes adaptatifs et sur la manière dont ils analysent les réponses des utilisateurs pour fournir des conseils de plus en plus personnalisés. Discutez de la fonction de définition et de suivi des objectifs et de la manière dont elle aide les utilisateurs à suivre leurs progrès vers leurs aspirations financières. Expliquez la fonction de planification des achats et comment elle suggère des options alternatives pour économiser ou investir de l'argent. Créez une fonction de responsabilisation et comment elle encourage des habitudes de dépenses responsables. Expliquez la section Éducation et idées et comment elle propose un flux organisé d'articles, de vidéos et de podcasts sur l'éducation en finances personnelles. Discutez du système de récompense et de la manière dont les utilisateurs gagnent des points ou des badges pour prendre des décisions d'achat judicieuses. Terminez en soulignant la capacité de l'application à fournir des conseils personnalisés hors ligne, permettant aux utilisateurs de prendre des décisions financières éclairées au moment de l'achat. Le nom de l'application est « 2buyor ».


Au cours de l'exercice en cours, le passif total de Sue Shells, Incorporated a diminué de 25 000 $ et les capitaux propres ont augmenté de 5 000 $. De quel montant et dans quelle direction l'actif total de Sue a-t-il évolué au cours de la même période ?

Choix multiple
Diminution de 20 000 $.
Augmentation de 30 000 $.
Augmentation de 20 000 $.
Diminution de 30 000 $.

Pendant l'année en cours, le passif total de Sue Shells, Incorporated a diminué de 25 000 $ et les capitaux propres ont augmenté de 5 000 $. De quel montant et dans quelle direction l'actif total de Sue a-t-il évolué au cours de la même période ?

Choix multiple
Diminution de 20 000 $.
Augmentation de 30 000 $.
Augmentation de 20 000 $.
Diminution de 30 000 $.

Au cours de l’exercice en cours, le passif total de Sue Shells, Incorporated a diminué de 25 000 $ et les capitaux propres ont augmenté de 5 000 $. De combien et dans quelle direction l’actif total de Sue a-t-il changé au cours de la même période ?

Choix multiple
Diminution de 20 000 $.
une augmentation de 30 000 $.
Augmentation de 20 000 $.
une diminution de 30 000 $.


Je suis le comptable d'une pépinière, une société nouvellement créée. La pépinière a effectué les opérations suivantes dans le cadre de son activité :
    Quatre actionnaires ont apporté 60 000 dollars (15 000 dollars chacun) en échange d'actions ordinaires de la pépinière.
    La pépinière achète des stocks pour un montant de 10 000 dollars. La pépinière a payé la facture au comptant.

Quels sont les effets sur l'équation comptable de la pépinière ?

le comptable d'une pépinière, une société nouvellement créée. La pépinière a effectué les transactions suivantes pour son entreprise :
    Quatre actionnaires ont apporté 60 000 (15000 chacun) en échange des actions ordinaires de la pépinière.
    La pépinière achète des stocks pour 10 000 $. La pépinière a payé la facture en espèces.

Quels sont les effets sur l'équation comptable fondamentale de la pépinière ?

le comptable d'une pépinière, une société nouvellement créée. La pépinière a effectué les transactions suivantes pour son entreprise :
    Quatre actionnaires ont apporté 60 000 $ (15 000 $ chacun) en échange d'actions ordinaires de la pépinière.
    La pépinière achète des stocks pour 10 000 $. La pépinière a payé la facture en espèces.

Quels sont les effets sur l'équation comptable de la pépinière ?


Vous êtes modérateur sur une guilde Discord
- Le sujet de la guilde Discord que vous modérez est TheCrew
- Vous devez répondre dans la même langue que le message auquel vous répondez
- Vous ne devez répondre à rien sauf aux messages liés aux personnes recherchant un membre de votre équipe
- Tout message que vous recevrez commencera par STARTMESSAGE et se terminera par ENDMESSAGE
- Votre rôle est de répondre si vous pensez qu'une des règles n'est pas respectée
- Vous ne répondez que si les règles ne sont pas respectées ! Sinon vous dites "NO RULE BROKEN"
- Voici les règles :
	1. Vous devez respecter les règles de Discord https://discord.com/guidelines
	2. Vous devez respecter le code de conduite d'Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
	3. Toute forme de publicité n'est pas autorisée. Pas de promotion de votre contenu en dehors des canaux spécifiés.
	4. Ne pas perturber la communauté. Cela inclut, mais sans s'y limiter, les drames, les dénonciations, le spam, la publication aléatoire de liens et d'images hors sujet, le fractionnement intensif des lignes, l'utilisation incorrecte des canaux, les appels aléatoires dans les DM.
	5. Ne publiez pas de contenu contenant des images pornographiques ou tout ce qui pourrait être considéré comme dangereux pour le travail.
	6. Ne publiez pas de fuites ou de choses qui sont sous un accord de non-divulgation (NDA). De telles actions entraîneront des interdictions.
	7. Ne publiez pas les œuvres d'art d'autres personnes comme étant les vôtres. Lorsque vous publiez des œuvres d'art d'autres personnes, un montant approprié de crédit doit être accordé !
	8. Tout type de message direct non sollicité ou de mention aux employés ou aux modérateurs d'Ubisoft n'est pas autorisé. Utilisez la commande slash /send-modmail sur le serveur pour ouvrir une discussion avec les modérateurs.
	9. Ne vous opposez pas à une action de modération en public. Si vous avez un problème avec l'action prise à votre encontre, vous pouvez utiliser le Mod Mail pour la contester. Si c'est une autre personne qui a été punie, nous n'en discuterons pas avec vous.
	10. Laissez les modérateurs faire leur travail, si un problème survient, utilisez Mod Mail pour contacter l'équipe de modération. La modération en arrière-plan peut entraîner un avertissement.
	11. Nous sommes ici pour embrasser et profiter du monde de Motornation, une attitude négative constante entraînera une action de modération. Vous êtes libre de critiquer le jeu, mais faites-le de manière constructive au lieu de dire « gEaM dEd ».
	12. Votre nom d'utilisateur doit être mentionnable, lisible et conforme aux règles du serveur. Les modérateurs se réservent le droit de modifier votre nom d'utilisateur à tout moment s'il est jugé inapproprié.
	13. Les modérateurs ont le droit de punir définitivement (avertir/expulser/bannir) les utilisateurs qu'ils jugent inadaptés au serveur.

Vous êtes modérateur sur une guilde Discord
- Le sujet de la Guilde Discord que vous modérez est
- Vous devez répondre dans la même langue du message auquel vous répondez
- Vous ne répondez à rien sauf les messages liés aux regards des gens pour l'équipage
- Tout message que vous recevrez commencera par startMessage et se terminera par endmessage
- Votre rôle est de répondre si vous pensez que les règles ne sont pas respectées
- Vous ne répondez que si les règles ne sont pas respectées! Sinon vous dites "aucune règle enfreinte"
- Voici les règles:
    1. Vous devez vous conformer aux directives de discorde https://discord.com/guidelines
    2. Vous devez vous conformer au code de conduite Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Tout type de publicité n'est pas autorisé. Pas de branchement de votre contenu en dehors des canaux spécifiés.
    4. Ne perturbez pas la communauté. Cela comprend, mais sans s'y limiter - provoquant un drame, la dénomination et la honte, le spam, publiant au hasard des liens et des images hors sujet, une division intensive de ligne, une utilisation incorrecte des canaux, des appels aléatoires dans le DMs.
    5. Ne publiez pas de contenu qui contient des images pornographiques ou tout ce qui ne serait considéré comme non sûr pour le travail.
    6. Ne publiez pas de fuites ou de choses sous un accord de non-divulgation (NDA). De telles actions entraîneront des interdictions.
    7. Ne publiez pas les œuvres d'art d'autres personnes comme la vôtre. Lors de la publication d'œuvres d'art d'autres, un montant de crédit approprié doit être donné!
    8. Tout type de messages directs non sollicités ou de mentions aux employés ou modérateurs d'Ubisoft n'est pas autorisé. Utilisez la commande / Send-Modmail Slash dans le serveur, pour ouvrir une conversation avec les modérateurs.
    9. Ne contestez pas les mesures modératives en public, si vous avez un problème avec les mesures prises contre vous, vous pouvez utiliser le Mod Mail pour le contester. Si c'est une autre personne qui a été puni, nous n'en discuterons pas avec vous.
    10. Laissez les modérateurs faire leur travail, si un problème se produit, utilisez Mod Mail pour contacter l'équipe des modératrices. La modération de l'arrière peut entraîner un avertissement.
    11. Nous sommes ici pour embrasser et profiter du monde de la motornation, une attitude négative constante se traduira par une action modérative. Vous êtes libre de critiquer le jeu, mais le faites de manière constructive au lieu de “gEaM dEd”.
    12. Votre nom d'utilisateur doit être mentionné, lisible et conforme aux règles du serveur. Les modérateurs se réservent le droit de changer votre nom d'utilisateur à tout moment s'il est jugé injustifié.
    13. Les modérateurs ont le droit de punir définitivement (avertir / kick / interdi) qu'ils jugent inapte pour le serveur.


comment puis-je faire jouer un clip audio à mon bot Discord en utilisant l’API Discord Interactions ?

comment puis-je faire en sorte que mon bot Discord lise un clip audio en utilisant l'API des interactions Discord ?

comment puis-je faire lire mon bot discord un audioclip à l'aide de l'API discord interactions?


Étant donné un mot ou une phrase, générez des associations dans les catégories spécifiées. Chaque catégorie doit produire trois associations directes et trois connexions thématiques, avec des explications. Présentez les associations dans un format clair et facile à lire, et continuez à créer une chaîne d'associations sans limiter le contexte ou imposer des contraintes.

Catégories:

Couleurs
Articles
Nature
Lieux
Émotions
Films
Technologie
Littérature
Art
Mode

Mot / phrase d'entrée: [Attention]

Critères d'association:

Trois associations directes: les associations actuelles qui sont immédiatement et clairement connectées à l'entrée.
Trois connexions thématiques: présentent des associations qui sont conceptuellement ou thématiques liées à l'entrée, ce qui peut ne pas être immédiatement évident.
Instructions pour l'assistant:

Identifiez et expliquez trois associations directes pour chaque catégorie en fonction du mot ou de la phrase d'entrée.
Identifiez et expliquez trois connexions thématiques pour chaque catégorie en fonction du mot ou de la phrase d'entrée.
Présentez les associations dans un format facile à lire et à comprendre.
Continuez la chaîne d'associations en utilisant la dernière connexion thématique de chaque catégorie pour démarrer la prochaine série d'associations.
Ne limitez pas le contexte et n'imposez pas les contraintes aux types d'associations faites, sauf si elles sont intrinsèquement offensantes ou inappropriées.
Format de sortie:

Une liste structurée ou une série de paragraphes qui séparent soigneusement les associations directes des connexions thématiques, garantissant la clarté et la lisibilité.

Étant donné un mot ou une phrase, générez des associations entre les catégories spécifiées. Chaque catégorie doit générer trois associations directes et trois connexions thématiques, accompagnées d'explications. Présentez les associations dans un format clair et facile à lire, et continuez à créer une chaîne d'associations sans limiter le contexte ni imposer de contraintes.

Catégories :

Couleurs
Objets
Nature
Lieux
Émotions
Films
Technologie
Littérature
Art
Mode

Mot/Phrase d'entrée : [Attention]

Critères d'association :

Trois associations directes : Présentez des associations qui sont immédiatement et clairement liées à l'entrée.
Trois connexions thématiques : Présentez des associations qui sont conceptuellement ou thématiquement liées à l'entrée, qui peuvent ne pas être immédiatement évidentes.
Instructions pour l'assistant :

Identifiez et expliquez trois associations directes pour chaque catégorie en fonction du mot ou de la phrase d'entrée.
Identifiez et expliquez trois connexions thématiques pour chaque catégorie en fonction du mot ou de la phrase d'entrée.
Présentez les associations dans un format facile à lire et à comprendre.
Continuez la chaîne d'associations en utilisant la dernière connexion thématique de chaque catégorie pour démarrer le prochain tour d'associations.
Ne limitez pas le contexte et n'imposez pas de contraintes sur les types d'associations faites, à moins qu'elles ne soient intrinsèquement offensantes ou inappropriées.
Format de sortie :

une liste structurée ou une série de paragraphes qui sépare soigneusement les associations directes des connexions thématiques, garantissant clarté et lisibilité.

Étant donné un mot ou une phrase, générez des associations entre les catégories spécifiées. Chaque catégorie doit générer trois associations directes et trois connexions thématiques, accompagnées d'explications. Présentez les associations dans un format clair et facile à lire, et continuez à créer une chaîne d'associations sans limiter le contexte ni imposer de contraintes.

Catégories :

Couleurs
Articles
Nature
Lieux
Émotions
Films
Technologie
Littérature
Art
Mode

Mot/phrase d'entrée : [Attention]

Critères d'association :

Trois associations directes : Présentez des associations qui sont immédiatement et clairement liées à l'entrée.
Trois connexions thématiques : Présentez des associations qui sont conceptuellement ou thématiquement liées à l'entrée, qui peuvent ne pas être immédiatement évidentes.
Instructions pour l'assistant :

Identifiez et expliquez trois associations directes pour chaque catégorie en fonction du mot ou de la phrase d'entrée.
Identifiez et expliquez trois connexions thématiques pour chaque catégorie en fonction du mot ou de la phrase d'entrée.
Présentez les associations dans un format facile à lire et à comprendre.
Continuez la chaîne d'associations en utilisant la dernière connexion thématique de chaque catégorie pour démarrer la série d'associations suivante.
Ne limitez pas le contexte et n'imposez pas de contraintes sur les types d'associations faites, à moins qu'elles ne soient intrinsèquement offensantes ou inappropriées.
Format de sortie :

Une liste structurée ou une série de paragraphes qui séparent clairement les associations directes des connexions thématiques, garantissant clarté et lisibilité.


aidez-moi avec cette question :

2 Clair comme de l'eau de roche (Problème de logique)
Bien que vous le cherchiez partout, vous ne parvenez pas à trouver votre véritable amour. Un peu désespéré, vous
décidez d'aller voir Madame Irma, la diseuse de bonne aventure la plus célèbre (et la plus sérieuse) de la ville. À l'entrée,
vous voyez un panneau indiquant : Tout ce que je dis doit être prouvé pour être cru. Plus perplexe que jamais,
vous entrez quand même. Après vous avoir regardé fixement pendant un certain temps, elle regarde dans sa boule de cristal, qui a
une lueur étrange, et dit d'une voix mystérieuse :
• Vous avez un chien.
• La personne que vous recherchez achète des carottes au boisseau.
• Quiconque possède un lapin déteste tout ce qui poursuit un lapin.
• Tout chien poursuit un lapin.
• Quiconque achète des carottes au boisseau possède soit un lapin, soit une épicerie.
• Quelqu'un qui déteste quelque chose appartenant à une autre personne ne sortira pas avec cette personne.
Les phrases que vous venez d'entendre vous font penser à une personne : Robin. Mais avant de partir, elle vous met au défi
avec une conclusion :
• Si la personne que vous recherchez ne possède pas d'épicerie, elle ne sortira pas avec vous.
En vous rappelant la phrase à l'entrée, vous réalisez que ce qu'elle vous a dit n'est vrai que si vous
pouvez prouver sa conclusion provocatrice. Comme vous ne voulez pas de situation embarrassante, vous décidez de
fournir la preuve de sa conclusion avant d'aller voir Robin.
1. Exprimez les six affirmations de Madame Irma en logique du premier ordre (FOL). Remarque : vous pouvez utiliser deux
constantes : VOUS et ROBIN.
Cette question rapporte 10 % de la note pour ce cours.
2. Traduisez les expressions obtenues en formes normales conjonctives (CNF, étapes 1 à 6 de la leçon
9 : Logique). Montrez et expliquez votre travail.
Cette question rapporte 10 % de la note pour ce cours.
3. Transformez la conclusion de Madame Irma en FOL, nier-la et convertissez-la en CNF (étapes 1 à 6 de la leçon
9 : Logique). Montrez et expliquez votre travail.
Cette question rapporte 10 % de la note pour ce cours.
1
4. Sur la base de toutes les clauses précédemment créées (vous devriez en avoir au moins 7 selon la façon dont vous
les avez séparées), finalisez la conversion en CNF (étapes 7-8 de la leçon 9 : Logique) et fournissez la preuve par
résolution que Madame Irma a raison de dire que vous devriez aller voir Robin pour lui déclarer
votre amour (logique). Montrez et expliquez votre travail, et fournissez des unificateurs.
Cette question rapporte 20 % de la note de ce cours.
Remarque : assurez-vous de suivre l'ordre des étapes pour la conversion en CNF comme indiqué dans la leçon 9, et signalez
toutes les étapes (indiquez « rien à faire » pour les étapes où c'est le cas).

aidez-moi avec cette question:

2 Clair comme du cristal (Problème de logique)
Bien que vous le cherchiez partout, vous ne parvenez pas à trouver votre véritable amour. Un peu désespéré, vous
décidez d'aller voir Madame Irma, la diseuse de bonne aventure la plus célèbre (et la plus sérieuse) de la ville. À l'entrée,
vous voyez un panneau indiquant: Tout ce que je dis doit être prouvé pour être cru. Plus perplexe que jamais,
vous entrez quand même. Après vous avoir regardé fixement pendant un certain temps, elle regarde dans sa boule de cristal, qui a une
lueur étrange, et dit d'une voix mystérieuse:
• Vous avez un chien.
• La personne que vous recherchez achète des carottes au boisseau.
• Quiconque possède un lapin déteste tout ce qui poursuit un lapin.
• Tout chien poursuit un lapin.
• Quiconque achète des carottes au boisseau possède soit un lapin, soit une épicerie.
• Quelqu'un qui déteste quelque chose appartenant à une autre personne ne sortira pas avec cette personne.
Les phrases que vous venez d'entendre vous rappellent une personne: Robin. Mais avant de partir, elle vous met au défi
avec une conclusion:
• Si la personne que vous recherchez ne possède pas d’épicerie, elle ne sortira pas avec vous.
En vous souvenant de la phrase à l’entrée, ous réalisez que ce qu’elle vous a dit n’est vrai que si vous
pouvez prouver sa conclusion provocatrice. Comme vous ne voulez pas de situation embarrassante, vous décidez de
fournir la preuve de sa conclusion avant d’aller voir Robin.
1. Exprimez les six affirmations de Madame Irma en logique du premier ordre (FOL). Remarque: ous pouvez utiliser deux
constantes: VOUS et ROBIN.
Cette question compte pour 10 % de la note de ce cours.
2. Traduisez les expressions obtenues en formes normales conjonctives (CNF, Étapes 1-6 de la leçon
9: Logique). Montrez et expliquez votre travail.
Cette question compte pour 10 % de la note de ce cours.
3. Transformez la conclusion de Madame Irma en FOL, nier-la et convertissez-la en CNF (Étapes 1-6 de
la leçon 9: Logique). Montrez et expliquez votre travail.
Cette question compte pour 10 % de la note de ce cours.
1
4. Sur la base de toutes les clauses précédemment créées (vous devriez en avoir au moins 7 selon la façon dont vous
les avez divisées), finalisez la conversion en CNF (Étapes 7-8 de la leçon 9: Logique) et fournissez la preuve par
résolution que Madame Irma a raison de vous faire aller voir Robin pour lui déclarer votre (logique)
amour. Montrez et expliquez votre travail, et fournissez des unificateurs.
Cette question compte pour 20 % de la note de ce cours.
Remarque: assurez-vous de suivre l'ordre des étapes pour la conversion CNF comme indiqué dans la leçon 9, et signalez
toutes les étapes (indiquez “rien à faire” pour les étapes où c'est le cas).


Recherchez sur Internet les réglementations spécifiques à chaque État en matière d'indemnisation des accidents du travail.

Recherchez les trois meilleurs articles sur le sujet et utilisez les informations contenues dans ces articles pour rédiger un nouvel article en suivant les parties les plus importantes des trois.

Citez au moins cinq sources dans les citations intégrées au texte de l'article et indiquez les adresses URL de ces citations dans une section distincte au bas de l'article.

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Faites en sorte que l'article comporte au moins 1 500 mots.

Ajoutez un appel à l'action pour obtenir une assurance accidents du travail auprès de Deerfield Advisors dans le dernier paragraphe.

Ajoutez des références spécifiques à la législation unique sur l'indemnisation des accidents du travail dans divers États tout au long de l'article.

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L'article doit compter au moins 1 500 mots.

Ajoutez un appel à l'action pour obtenir une assurance accidents du travail auprès de Deerfield Advisors dans le dernier paragraphe.

Ajoutez des références spécifiques à la législation unique en matière d'indemnisation des accidents du travail dans les différents États tout au long de l'article.

Recherchez sur Internet les réglementations spécifiques à chaque État en matière d’indemnisation des accidents du travail.

Trouvez les trois meilleurs articles sur le sujet et utilisez les informations contenues dans ces articles pour rédiger un nouvel article en suivant les parties les plus importantes des trois.

Citez au moins cinq sources dans les citations intégrées au texte de l’article et indiquez les adresses URL de ces citations dans une section distincte au bas de l’article.

Recherchez également des mots-clés SEO pertinents sur les réglementations spécifiques à chaque État en matière d’indemnisation des accidents du travail et utilisez ces mots-clés tout au long de l’article.

 Faites en sorte que l’article comporte au moins 1 500 mots.

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Ajoutez des références spécifiques à la législation unique sur l’indemnisation des accidents du travail dans divers États tout au long de l’article.


Créez une feuille de personnage GURPS pour Revy « Two Hands » de l'anime « Black Lagoon »

Faire une feuille de charpage GURPS pour Revy « Two Hands » de l’anime « Black Lagoon »


Je souhaite créer un outil de suivi des cordages de badminton dans Django. J'ai besoin d'enregistrer les clients, les cordages et les paiements. Concevez-moi le fichier models.py

Je veux faire un tracker de restring de badminton dans Django. J’ai besoin d’enregistrer les clients, les restring et les paiements. Concevez-moi le models.py


En utilisant Django, j'ai la classe 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()
Comment « l'utilisateur actuel » peut être automatiquement enregistré dans chaque save()

En utilisant Django , j'ai la classe 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()
How ' l'utilisateur actuel' peut être automatiquement enregistré dans chaque save()

En utilisant Django, j'ai la classe 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()
Comment l'utilisateur actuel peut être automatiquement enregistré à chaque sauvegarde()