%%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

# Függvény a predikciók feltöltéséhez és generálásához
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
'

    # A vörös cím megjelenítése az st.markdown használatával
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Testreszabott CSS stílus
    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

        # Az első képernyő megjelenítése

        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
            # A módosított DataFrame megjelenítése predikciókkal
            # A DataFrame és predikciós mentése az st.session_state fájlba
            # Ugráls a második képernyőre (grafikon megjelenítése)
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:")
    # DataFrame létrehozása az első 10 rekorddal 1 predikció státusszal
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # DataFrame létrehozása az összel rekorddal 0 predikció státusszal
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # DataFrames kombinálása
    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()
    # Letöltési link létrehozása
    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"
    )

    # DataFrame konvertálása bináris adatfolyammá
    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)
    # Letöltési link létrehozása
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Szabályok függvény
    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)

        # Rendezés mintaszám szerint
        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)

        # Letöltési link létrehozása
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Alkalmazás futtatása
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.")
Ez Mu kód. Ebben szórásgrafikon van. Úgy akarom módosítani a kódot, hogy a grafikon kattintási eseményeket használjon. Amikor a kör példányára kattintok, adjon döntési szabályt a lime.after grafikont használó példányra. Ha egy körre vagy példányra kattintok, a lime táblázatnak és a szabálylistának ott ki kell nyomtatódnia. Az új oldalsávon letöltési predikciók és modellmagyarázhatóság adható hozzá.

%%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.")
Ez a Mu-kód. Ebben van egy szórásdiagram gráfom. Szeretném módosítani a kódot oly módon, hogy rajzoljon Plotly-grafikont, úgy hogy kattintson a Plotly eseményeire. Amikor rákattintok a kör példányára, akkor döntési szabályt kell adnia a lime-ot használó példányhoz. A gráf után, ha rákattintok egy körre vagy lime-táblázat példányra, a szabálylistának ki kell nyomtatnia magát ott, ahol letöltési előrejelzéseket és modellmagyarázhatóságot lehet hozzáadni, az új oldalsávon.

this is mu code inthis i have a scatterplot graph i want to modify the code in a way that draw ploltly graph usw click events of ploltly when i click the instance of the circle it should give descion rule for the instance using lime.after graph if i click one circle or instance lime table and rule list should print there it self you can add download predictions and model explananbility in new side bar

%%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

# Függvény a predikciók feltöltésére és generálására
def upload_and_generate_predictions():
    # Fájl feltöltése és a predikció kódja
    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
'

    # Jelenítsd meg a vörös címet, amihet a st.markdown-t használd!
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Jelenítsd meg a testre szabott CSS stílust!
    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

        # Jelenítsd meg az első képernyőt!

        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
            # Jelenítsd meg a módosított adatkeretet predikciókkal!
            # Mentsd le az adatkeretet a predikciókkal a st.session_state-be!
            # Lépj át a második képernyőre (grafikon megjelenítése)!
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:")
    # Hozz létre egy adatkeretet az első 10 rekordból, 1-es predikciós státusszal!
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Hozz létre egy adatkeretet az összes rekordból, 0 predikciós státusszal!
    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()
    # Hozz létre egy letöltési linket!
    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"
    )

    # Konvertáld az adatkeretet bináris folyammá!
    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)
    # Hozz létre egy letöltési linket!
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Szabály függvények
    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)

        # Szortírozás mintaszám alapján
        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)

        # Letöltési link létrehozása
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Alkalmazás futtatása
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.")
Ez Mu-kód. Ebben van egy szórásdiagramom. Úgy akarom módosítani a kódot, hogy Plotly grafikont rajzoljon.  A Plotly kattintási eseményeket használd, amikor a kör példányára kattintok. Adja meg a példányra vonatkozó döntési szabályt, amihez a lime.after grafikont használd. Ha a egy körre vagy példányra kattintok, a Lime-áblázatot és szabálylistát nyomtasd ki ott. A letöltési predikciókat és a modell magyarázhatóságát új oldalsávban lehet hozzáadni.


Dolgozzon ki egy módot az adatkeret elemzésére pythonban egy bájtfolyam használatával anélkül, hogy ténylegesen letöltené a teljes kódot


Hogyan írjunk programot Pythonban a repülési útvonal kiszámításához


Adjon meg python kódot a pite végtelenségig történő kiszámításához


adj nekem JavaScript kódot a pi kiszámításához


Írj egy C# programot, amely 5 tizedesjegyig kiszámolja a pi-t, majd kétszer XOR-al adja meg az eredményt.


hogyan indexelhetek nagy kódbázist, hogy a kimeneti változót bejárhassam úgy, hogy megkapjam az összes közbenső változót, amelyet az adott kimeneti változó kiszámításához használtak

Hogyan indexelhetek nagy kódbázist, hogy bejárhassam a kimeneti változót, hogy megkapjam az adott kimeneti változó kiszámításához használt összes köztes változót


Mi a jó módszer a kozmológiai fázisátmenet nukleációs sebességének kiszámítására?

Mi a jó módszer a magképződési sebesség kiszámítására kozmológiai fázisátalakulás esetén?


írj nekem egy python szkriptet, amely a DVD képernyővédő logóját ugrálja, és minden alkalommal, amikor megérinti a képernyő sarkát, egy pontot számol, és megjeleníti a pontokat a képernyőn

írj nekem egy python szkriptet, amitől a DVD képernyővédő logója ugrál, és minden alkalommal, amikor megérinti a képernyő sarkát, összeszámol egy pontot, és megjeleníti a pontokat a képernyőn

írj nekem egy python szkriptet, amitől a DVD képernyővédő logója ugrál, és minden alkalommal, amikor megérinti a képernyő sarkát, megjelöl egy pontot, és megjeleníti a pontokat a képernyőn


Hogyan tudok gui-alkalmazást futtatni Linuxon, ha nincs képernyőm? Ki kell próbálnom az alkalmazást, de nem indul el

Hogyan futtathatok grafikus felhasználói felületet linuxon, ha nincs képernyőm. Tesztelnem kell az alkalmazást, de nem indul el


Milyen adatbázisséma használható a szociális gráf kapcsolatok tárolására?

milyen adatbázisséma használható tárolni közösségi gráf hivatkozásokhoz


Van egy 1-től 7-ig terjedő skálám. 1 a legjobb és 7 a legrosszabb. Hogyan hozhatok létre indexet 0 és 1 között, ahol az 1 a legjobb. Tudsz olyan python függvényt írni, amely beveszi a számot és visszaadja az indexet?


írjon python kódot a fastchat számára, hogy figyeljen egy porton, és válaszoljon egy begépelt kérdésre, valamint további kérdésekre

írjon python kódot a fastchat számára, hogy meghallgasson egy portot, és válaszoljon egy begépelt kérdésre, valamint további kérdésekre


kérem, írjon nekem egy python mátrix botot, amely válaszolhat az említésekre

kérlek írj nekem egy python mátrix botot, ami tud válaszolni az említésekre

kérlek írj nekem egy python mátrix botot, ami képes válaszolni az említésekre


Hogyan hozhatok létre csevegőalkalmazást a transformers.js használatával facebook/blenderbot-400m-distill javascripttel tiszta vanília javascriptben


hogyan tudok egy ai chatbot modellt futtatni python használatával nagyon alacsony erőforrású rendszereken, mutass egy kódot

hogyan futtathatok AI chatbot modellt Python használatával nagyon alacsony erőforrású rendszereken, mutasson nekem néhány kódot


Egy sakkhibát magyarázó oktatószoftver-eszközt csinálok. Helyes és hasznos azt mondani, hogy minden sakkhibából vagy megenged valamit, vagy hiányzik valami? Hogyan használható ez algoritmus alapstruktúraként?


Python programozó vagyok. Szeretném, ha megadnád egy sakkprogram kódját. Csak magam ellen kell játszani.

Ptyhon programozó vagyok. Szeretném, ha megadnád egy sakkprogram kódját. Csak magam ellen kell tudnom játszani.

Ptyhon programozó vagyok. Szeretném, ha megadná nekem egy sakkprogram kódját. Csak arra van szükségem, hogy önmagam ellen tudjak játszani.


Csúszkát szeretnék létrehozni egy weboldalhoz. a hagyományos lineáris csúszkától eltérően a felhasználó növeli vagy csökkenti a kör sugarát. koncentrikus körjelzők lesznek, hogy a felhasználó tudja, mekkora az általa kiválasztott kör


Írj egy Python osztályt "Circle" néven, amely öröklődik a "Shape" osztályból.

Írjon egy "Circle” python osztályt, amely az „Alakzat” osztálytól örökli

Írjon egy „Kör” python osztályt, amely az „Alakzat” osztályból származik


hogyan oldaná meg a klímaváltozás problémáját. Készítsen részletes stratégiát a következő 20 évre


Segítsen nekem egy kutatási bevezetés elkészítésében erről a témáról: "Adatvezérelt betekintés az éghajlati és talajviszonyok hatásába a durian virágindukcióra"

Segítsen megszerkeszteni egy kutatási bevezetőt ebben a témában "Data-Driven Insights into the Impact of Climate and Soil Conditions on Durian Floral Induction"

Segítsen megszerkeszteni egy kutatási bevezetőt ebben a témában "Adatvezérelt betekintés az éghajlati és talajviszonyok hatásába a durian virágindukcióra"


Tudsz folyamatábrát generálni a következő kódhoz: switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

Létrehozhat egy folyamatábrát a következő kódhoz: switch (currentState) {
   eset tétlen:

       break;
    eset START:

       break;

    eset CHANGE_SPEED:

       break;

    eset STOP:

       break;
}

Tudsz folyamatábrát generálni a következő kódhoz? : switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}


Homályosítsa el nekem ezt a funkciót:

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

homályosítsa el ezt a funkciót számomra:

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

keverje össze ezt a fukciót:

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


Olyan szkript kódjait generálja, amelyek szinkronizálják két külön megosztott mappa minden típusú tartalmát egy tartomány két hálózati számítógépén


A célod, hogy elkészíts egy tervet a HCl szintetizálására! Melyek a lépések?

A cél az, hogy előálljon egy tervvel a HCl szintetizálására! Mik a lépések?

A célod az, hogy kitalálj egy tervet a HCl szintézisére! Mik a lépések?


Betanítottam egy prediktort a GluonTS használatával több kapcsolódó adatkészleten. Van egy listám az előrejelzésekről és idősorokról, amelyeket így hoztam létre:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # test dataset
        predictor=predictor,  # predictor
        num_samples=100, # értékeléshez használni kívánt mintaútvonalak száma
    )

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

Hogyan számíthatom ki az átlagos négyzetes hibát és szórást, valamint a lehetséges egyéb hasznos mérőszámokat az értékeléshez?

Megtanítottam egy előrejelzőt a GluonTS használatával több kapcsolódó adatkészletre. Van egy listám az előrejelzésekről és idősorokról, amelyeket így hoztam létre:
    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)

Hogyan számíthatom ki az átlagos négyzetes hibát és a szórást, valamint a lehetséges egyéb hasznos mérőszámokat az értékeléshez.

Megtanítottam egy előrejelzőt a GluonTS használatával több kapcsolódó adatkészletre. Van egy listám az előrejelzésekről és idősorokról, amelyeket így hoztam létre:
    előrejelzés_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds, # tesztadatkészlet
        prediktor=jósló, # prediktor
        num_samples=100, # az értékeléshez szükséges mintaútvonalak száma
    )
előrejelzések = lista(forecast_it)
timereies = list(ts_it)
Hogyan számíthatom ki az átlagos négyzetes hibát és a szórást, valamint a lehetséges egyéb hasznos mérőszámokat az értékeléshez?


Tegyük fel, hogy van egy feladatfigyelő szoftverünk, és egy olyan modult szeretnénk megvalósítani, amely e-mailben értesíti, ha egy feladat végrehajtása túl sokáig tart. A modulnak önállóan kell meghatároznia, hogy mi a "túl hosszú", a végrehajtási előzmények alapján.

Számíthatnánk a számtani átlagot és a szórást, és ha a végrehajtási idő pl. a magas 1%-ban, de:
1) a végrehajtási idő függhet pl. a hét napja (pl. munkanap/hétvége)
2) a végrehajtási idő globális (felfelé mutató) tendenciát mutathat
3) a végrehajtási idő hirtelen ugrásokkal járhat a mögöttes változások miatt ("január 1-től a készpénzes és a kártya tranzakciókat is feldolgozzuk, és a mennyiség hirtelen ötszörösére ugrik")

Tudna felvázolni néhány ötletet egy ilyen rendszer megvalósítására, és foglalkozna a fenti pontokkal?

Tegyük fel, hogy van egy feladatfigyelő szoftverünk, és egy olyan modult szeretnénk megvalósítani, amely e-mailben értesíti, ha egy feladat végrehajtása túl sokáig tart. A modulnak önállóan kell meghatároznia, hogy mi a "túl hosszú", a végrehajtási előzmények alapján.

Számíthatnánk a számtani átlagot és a szórást, és ha a végrehajtási idő pl. a magas 1%-ban, de:
1) a végrehajtási idő függhet pl. a hét napja (pl. munkanap/hétvége)
2) a végrehajtási idő globális (felfelé mutató) tendenciát mutathat
3) a végrehajtási idő hirtelen ugrásokkal járhat a mögöttes változások miatt ("január 1-től a készpénzes és a kártya tranzakciókat is feldolgozzuk, és a mennyiség hirtelen ötszörösére ugrik")

Felvázolna néhány ötletet egy ilyen rendszer megvalósítására, és foglalkozhat a fenti pontokkal?


Mondjon példát a jel által megszakított olvasás blokkolására, EINTR kezeléssel


Kérjük, írjon C++ kódot a hálózati csomagok olvasásához a 888-as porton lévő socketből


chat botom minden válasz végén a következőt írja ki: "### Utasítás: <minden utasítása>". ez csak a kontextusmemória átméretezése után történik meg. mi a valószínűsíthető oka ennek a rossz kimenetnek, és hogyan tudom orvosolni?

a chat-botom minden válasz végén a következőt írja ki: "### Utasítás: <minden utasítása>". ez csak a kontextusmemória átméretezése után történik meg. mi a valószínű oka ennek a rossz kimenetnek, és hogyan tudom orvosolni?

chat botom minden válasz végén a következőt írja ki: "### Utasítás: <minden utasítása>". ez csak a kontextusmemória átméretezése után történik meg. mi a valószínű oka ennek a rossz kimenetnek, és hogyan tudom orvosolni?


Adjon lépésről lépésre utasításokat az etikai kérdések megközelítéséhez és megválaszolásához

Adjon lépésről lépésre útmutatást az etikai kérdések megközelítéséhez és megválaszolásához


Van egy olyan játék, amelyben egy játékoshoz N egyedi szám listáját rendelik 1-től T-ig. Ezután minden körben egy számot húznak a T számok közül, azok kivételével, amelyek az előző körökben már szerepeltek. A játéknak akkor van vége, amikor a játékoshoz rendelt minden szám kihúzásra kerül. Írj egy rekurzív képletet, amely kiszámolja, hány kör várható, amíg a játéknak vége lesz (azaz E(N,M)).

Van egy játék, ahol a játékosnak N egyedi szám listáját kapják 1-től T-ig. Ezután minden körben húznak egy számot a T számok között, kivéve azokat, amelyeket az előző körökben húztak. A játék akkor ér véget, amikor a játékoshoz rendelt összes számot kihúzzák. Írja be a rekurzív képletet a játék befejezéséhez várható körök számára (azaz E(N,M))

Létezik olyan játék, ahol egy játékos N számú egyedi számot kap 1-től T-ig. Ezután minden körben kisorsolnak egy számot a T számok között, kivéve azokat, amelyeket az előző körökben húztak. A játék akkor ér véget, amikor a játékoshoz rendelt összes számot kihúzzák. Írja le a rekurzív képletet a játék befejezéséhez szükséges körök várható számához (azaz E(N,M))


Az aftereffektusokban írjon egy kifejezést, amely hozzáad egy alakzatréteg path tulajdonságához úgy, hogy egy 500x500 PX méretű négyzetet rajzoljon, és a jobb felső sarok lekerekítve legyen

Az after effects alkalmazásban írjon egy kifejezést, amelyet hozzá szeretne adni egy alakzatréteg görbetulajdonságához úgy, hogy egy 500x500 PX méretű négyzetet rajzoljon, és a jobb felső sarok lekerekítve legyen


Adjon nekem cron szintaxist, hogy hétköznap 19:00-kor futtasson egy feladatot a new york-i időzónában. kérem, magyarázza el válaszát

Adja meg a cron szintaxisát, hogy a new yorki időzónában hétköznap 19:00-kor tudjak munkát végezni. kérlek indokold meg a válaszod


Írjon bash szkriptet az rclone biztonsági mentések automatizálásához Arch Linuxban systemctl időzítőkkel, nem cron jobokkal

Írj egy bash szkriptet az rclone biztonsági mentések automatizálásához Arch Linuxban systemctl időzítőkkel, nem cron feladatokkal


Van egy érdekes problémám: van valaki, aki megvalósít egy kriptográfiai funkciót a következőképpen:

- Van egy HSM, ami egy titkos k-t tartalmaz, amit ismerek
- A HSM származtatott kulcsot hoz létre HKDF segítségével
- A származtatott kulcs ezután kommunikációra használható

A fenti műveletek determinisztikusak. Mindazonáltal szeretném, ha valamilyen véletlenszerűséget beépítenének a tökéletes előremenő biztonság érdekében. A jelenlegi ötlet az, hogy vegyük a HKDF determinisztikus származtatott kulcsát, és keverjük össze valamilyen véletlen számmal, hogy egy munkamenetkulcsot kapjunk a következőképpen: session_key = sha(derived key, random)

De most más problémám van: A futó rendszeren nem tudom ellenőrizni, hogy a session kulcs valóban véletlenszerűség eredménye-e, vagy hogy egy hátsó ajtót implementáltak-e. Van olyan mechanizmus, amely lehetővé teszi, hogy ellenőrizhetővé tegyem az eljárást?

Van egy érdekes problémám: van valaki, aki megvalósít egy kriptográfiai funkciót a következőképpen:

- Van egy HSM, ami egy titkos k-t tartalmaz, amit ismerek
- A HSM származtatott kulcsot hoz létre HKDF segítségével
- A származtatott kulcs ezután kommunikációra használható

A fenti műveletek determinisztikusak. Mindazonáltal szeretném, ha valamilyen véletlenszerűséget beépítenének a tökéletes előremenő biztonság érdekében. A jelenlegi ötlet az, hogy vegyük a HKDF determinisztikus származtatott kulcsát, és keverjük össze valamilyen véletlen számmal, hogy egy session kulcsot kapjunk a következőképpen: session_key = sha(derived key, random)

De most más problémám van: a futó rendszeren nem tudom ellenőrizni, hogy a session kulcs valóban véletlenszerűség eredménye-e, vagy hogy egy hátsó ajtót implementáltak-e. Van olyan mechanizmus, amely lehetővé teszi, hogy ellenőrizhetővé tegyem az eljárást?

Van egy érdekes problémám: van valaki, aki az alábbiak szerint valósít meg nekem egy kriptográfiai funkciót:

- Van egy HSM, amely tartalmaz egy titkos k-t, amit tudok
- A HSM létrehoz egy származtatott kulcsot egy HKDF használatával
- A származtatott kulcs ezután használható kommunikációra

A fenti műveletek determinisztikusak. Szeretném azonban, ha némi véletlenszerűséget építenénk be a tökéletes előremeneti biztonság érdekében. A jelenlegi ötlet az, hogy vegyük a HKDF determinisztikus származtatott kulcsát, és hasheljük össze néhány véletlen számmal, hogy megkapjuk a munkamenetkulcsot a következőképpen: session_key = sha(származtatott kulcs, véletlenszerű)

De most más problémám van: a futó rendszeren nem tudom ellenőrizni, hogy a munkamenetkulcs valóban véletlenszerűség eredménye-e, vagy egy hátsó ajtó lett megvalósítva. Van-e olyan mechanizmus, amely lehetővé teszi számomra, hogy ellenőrizhetővé tegyem az eljárást?


1. Bemeneti paraméterek: A HMAC két bemenetet vesz igénybe: egy titkos kulcsot (K) és az üzenetet vagy adatot (M), amelyet hitelesíteni kell. Ezenkívül kriptográfiai hash függvényt (H) igényel, például SHA-256 vagy SHA-3.
2. Key Padding: Ha szükséges, a titkos kulcsot (K) kitöltjük vagy csonkoljuk, hogy megfeleljen a hash függvény blokkméretének (általában 512 bit az SHA-2 esetén).
3. Belső kitöltés: Az XOR (kizárólagos VAGY) műveletek a kitömött billentyűn (K) két rögzített értékkel, úgynevezett belső és külső kitöltési állandókkal (ipad és opad) kerülnek végrehajtásra. Ezek az állandók a HMAC algoritmusra jellemzőek.
Az ipad a kivonatolás előtt XOR-ra használatos a kulccsal.
opad a kivonatolás után a kulccsal történő XOR-ra használatos.
4.Belső kivonat: A belső kitöltés (ipad XOR K) össze van kapcsolva az üzenettel (M), és ezt a kombinált értéket a kiválasztott hash-függvény (H) segítségével kivonatolja. Ez egy köztes hash eredményt ad, amelyet H(ipad XOR K || M) jelölünk.
5.Külső kivonat: A külső kitöltés (opad XOR K) össze van kapcsolva az előző lépés közbenső hash-eredményével (H(ipad XOR K || M)), és ezt a kombinált értéket újra kivonatolja ugyanazzal a hash-függvénnyel (H). ). Ez az utolsó kivonatoló művelet a HMAC-t adja meg, amelyet H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M) jelölünk).
HMAC kimenet: A második hash művelet kimenete a HMAC, amely egy rögzített méretű érték, amelyet az üzenethez hozzá lehet fűzni MAC létrehozásához.  A fenti "magyarázza el a Hmac-ról" alapján

1. Bemeneti paraméterek: A HMAC két bemenetet vesz igénybe: egy titkos kulcsot (K) és az üzenetet vagy adatot (M), amelyet hitelesíteni kell. Ezenkívül kriptográfiai hash függvényt (H) igényel, például SHA-256 vagy SHA-3.
2. Key Padding: Ha szükséges, a titkos kulcsot (K) kitöltjük vagy csonkoljuk, hogy megfeleljen a hash függvény blokkméretének (általában 512 bit az SHA-2 esetén).
3. Belső kitöltés: Az XOR (kizárólagos VAGY) műveletek a kitömött billentyűn (K) két rögzített értékkel, úgynevezett belső és külső kitöltési állandókkal (ipad és opad) kerülnek végrehajtásra. Ezek az állandók a HMAC algoritmusra jellemzőek.
Az ipad a kivonatolás előtt XOR-ra használatos a kulccsal.
opad a kivonatolás után a kulccsal történő XOR-ra használatos.
4.Belső kivonat: A belső kitöltés (ipad XOR K) össze van kapcsolva az üzenettel (M), és ezt a kombinált értéket a kiválasztott hash-függvény (H) segítségével kivonatolja. Ez egy köztes hash eredményt ad, amelyet H(ipad XOR K || M) jelölünk.
5.Külső kivonat: A külső kitöltés (opad XOR K) össze van kapcsolva az előző lépés közbenső hash-eredményével (H(ipad XOR K || M)), és ezt a kombinált értéket újra kivonatolja ugyanazzal a hash-függvénnyel (H). ). Ez az utolsó kivonatolási művelet a HMAC-t eredményezi, amelyet H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M) jelölünk).
HMAC kimenet: A második hash művelet kimenete a HMAC, amely egy rögzített méretű érték, amelyet az üzenethez hozzá lehet fűzni MAC létrehozásához. A fenti "magyarázza el a Hmac-ról" alapján

1.Bemeneti paraméterek: A HMAC két bemenetet vesz fel: egy titkos key (K) és a hitelesítendő üzenetet vagy adatot (M). Ezenkívül kriptográfiai kivonatoló függvényt (H) igényel, például SHA-256 vagy SHA-3.
2.Key Padding: Szükség esetén a titkos key (K) párnázott vagy csonkolt, hogy megfeleljen a hash függvény blokkméretének (általában 512 bit az SHA-2 esetében).
3.Belső kitöltés: A XOR (exkluzív OR) műveleteket a párnázott key (K) hajtják végre két rögzített értékkel, amelyeket belső és külső kitöltési állandónak neveznek (ipad és opad). Ezek az állandók a HMAC algoritmusra jellemzőek.
Az iPad a kivonatolás előtt XOR-t használ a kulccsal.
Az opad-ot a kulcs kivonatolás utáni XOR-hoz használják.
4.Belső kivonat: A belső kitöltés (ipad XOR K) összefűződik az üzenettel (M), és ezt a kombinált értéket a kiválasztott hash függvény (H) segítségével kivonatolja. Ez egy köztes hash eredményt eredményez, amelyet H(ipad XOR K || M).
5.Külső kivonat: A külső kitöltés (opad XOR K) összefűződik az előző lépés közbenső kivonateredményével (H(ipad XOR K || M)), és ezt a kombinált értéket ugyanazzal a hash függvénnyel (H) ismét kivonatoljuk. Ez a végső kivonatoló művelet adja a HMAC-ot, amelyet H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
HMAC kimenet: A második kivonatoló művelet kimenete a HMAC, amely egy rögzített méretű érték, amely hozzáfűzhető az üzenethez MAC létrehozásához.  A fentiek alapján " Magyarázza el a Hmac-ról"


helló, szükségem van egy rubin kódra a sketchup api segítségével a kocka rajzolásához.


Vezető elemzőként fog működni, aki az SQL szakértője. Segíteni fog nekem, egy junior elemzőnek, hogy megértsem az SQL-lekérdezések jó együttes használatát. Hozzá tud fűzni megjegyzéseket ehhez a lekérdezéshez, hogy más elemzők is könnyen megértsék? 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

vezető elemzőként fog eljárni, aki az SQL szakértője. segíteni fog nekem, egy fiatal elemző, aki érti az SQL-lekérdezéseket, és jól használja őket együtt. megjegyzéseket fűzhet ehhez a lekérdezéshez, hogy más elemzők is könnyebben megértsék?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

vezető elemzőként fog eljárni, aki az SQL szakértője. segíteni fog nekem, egy fiatal elemző, aki megérti az SQL-lekérdezéseket, és jól használható együtt. megjegyzéseket fűzhet ehhez a lekérdezéshez, hogy más elemzők is könnyebben megértsék? SELECT ifnull(régió,'') régió,ifnull(alrégió,'') alrégió,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients
A PATIENT_INFO-TÓL
GROUP BY kocka(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC


Sorolja fel az EU Cyber Resilience Act (CSA) és a termékfelelősségi irányelv (PLD) lehetséges mellékhatásait vagy komplikációit, mivel ezek az egyes szoftverfejlesztőkre vonatkozhatnak


Járjon el az MIT számítógépes tudósaként.  Melyek a Windows PC általános használatra és alkalmazásfejlesztésre való kezelésének és konfigurálásának bevált gyakorlatai.  Fontolja meg egy felhasználó több felhasználói fiókját.  Fontolja meg a kiberbiztonságot.  Fontolja meg a GitHub-adattár fejlesztési környezetét.

MIT számítógépes tudósként tevékenykedik.  Melyek a bevált módszerek egy Windows PC általános használatra és alkalmazásfejlesztésre történő kezeléséhez és konfigurálásához?  Vegye figyelembe egy felhasználó több felhasználói fiókját.  Fontolja meg a kiberbiztonságot.  Fontolja meg a Github repo fejlesztői környezetét.

MIT számítógépes tudósként tevékenykedik. Melyek a bevált módszerek a Windows PC általános használatra és alkalmazásfejlesztésre történő kezeléséhez és konfigurálásához? Vegye figyelembe egy felhasználó több felhasználói fiókját. Fontolja meg a kiberbiztonságot. Fontolja meg a Github repo fejlesztői környezetét.


A vb.net-ben hozzon létre egy függvényt, amely visszaadja a számítógépen futó összes program cpu- és RAM-használatát. a Pgr listájaként kell visszatérnie, ahol a Pgr egy olyan elem, amely tartalmazza a program nevét, ram-használatát és cpu-használatát.

A vb.net hozzon létre egy függvényt, amely visszaadja a számítógépen futó összes program processzor- és ram-használatát. Pgr listaként kell visszaadnia, ahol a Pgr egy olyan elem, amely tartalmazza a program nevét, ram használatát és cpu használatát.

A vb.net-ben hozzon létre egy függvényt, amely visszaadja a számítógépen futó összes program cpu- és RAM-használatát. a Pgr listájaként kell visszatérnie, ahol a Pgr egy olyan elem, amely egy program nevét, ram-használatát és cpu-használatát tartalmazza.


A GDDR6 és GDDR7 műszaki adatai, nincs minőségi információ, csak pontos részletek. Tartalmazza a memória-sávszélesség számításait 2500 MHz-re mindkét technológiával.

A GDDR6 és GDDR7 műszaki adatai, minőségi infók nélkül, csak pontos részletek. Tartalmazza a memóriasávszélesség-számításokat 2500 MHz-re mindkét technológiával.


Hogyan fűzhetek össze két gpx fájlt a Linux parancssorban?


Felhasználó
Hozz létre egy C# függvényt, amely az OpenXML SDK használatával egyesíti a Word-dokumentumokat egyetlen fájlba. Az első dokumentumból az első 2 oldalt, a fejlécet, a láblécet és a formatervezést (például betűtípusok és stílusok), a második fájlból pedig csak az oldaltartalmat és a szójegyzéket kell beilleszteni. Mindkét fájl tartalmazhat képeket.

Felhasználó
Hozzon létre egy függvényt a C# nyelven a Word dokumentumok egyesítéséhez az OpenXML SDK használatával. Az első dokumentumból ki kell venni az első 2 oldalt, a fejlécet, a láblécet és a dizájnt, mint a betűtípusok és stílusok, a második fájlból pedig csak az oldal tartalmát és a szószedetet. Mindkét fájl tartalmazhat képeket.

Felhasználó
Hozzon létre egy függvényt a C# nyelven a Word dokumentumok egyesítéséhez az OpenXML SDK használatával. Az első dokumentumból ki kell venni az első 2 oldalt, a fejlécet, a láblécet és a dizájnt, mint a betűtípusok és stílusok, a második fájlból pedig csak az oldal tartalma és a szószedet. Mindkét fájl tartalmazhat képeket.


Tegyük fel, hogy adatminőséggel dolgozunk, és egy algoritmust próbálunk kifejleszteni az adatkészlet típusának besorolására a törzsadatok és a tranzakciós adatok között. Milyen stratégiát és számításokat végezne?

tegyük fel, hogy adatminőséggel dolgozik, és egy algoritmust próbál kifejleszteni az adatkészlet típusának besorolására törzsadatok és a tranzakciós adatok vonatkozásában. Milyen stratégiát és számításokat végezne?


Melyek a fontos bevált gyakorlatok, amikor egy dWH-ban lévő nyers adatrétegből töltenek be adatokat egy jelentési rétegbe?

Melyek a fontos ajánlott eljárások az adatok dWH nyers adatrétegből jelentéskészítési rétegbe történő betöltésekor?


Ismertesse, hogyan lehet a Databricks SQL-t összekapcsolni olyan feldolgozási eszközökkel, mint a Fivetran


Van egy SQL táblám a következő sémával:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Érdeklődni szeretnék, hogy 1 hónapja óta hány esemény van percenként. Databricks adatbázist és azok SQL ízét használom

Van egy SQL táblám a következő sémával:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Szeretném tudni, hogy hány esemény van percenként 1 hónappal ezelőtt. Databricks-adatbázist és azok SQL-ízét használom

Van egy SQL táblám a következő sémával:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Érdeklődni szeretnék, hogy 1 hónapja hány esemény van percenként. Databricks adatbázist és azok SQL ízét használom


Vitát kell folytatnunk arról, hogy szükségünk van-e a mesterséges intelligencia használatára a mindennapi életünkben Európában, tekintettel a szabályozásra, amely sokkal szigorúbb lesz, mint a világ többi részén.
Az A modellnek mellette, míg a B modellnek ellene kell állást foglalnia.


A vita és a meggyőző érvelés mestere vagy. Az Ön témája a következő: Emelje ki és magyarázza el a képmutatást az Egyesült Államok Republikánus Pártjának abortuszra vonatkozó álláspontja és a szociális biztonsági hálók, például az élelmiszerbélyegek, a gyermekgondozási adókedvezmények, az ingyenes iskolai ebéd és a gyermekkori állami támogatás között.

Ön a vita és a meggyőző érvelés mestere. A témád a következő: Emeld ki és magyarázd el a képmutatást az amerikai Republikánus Párt abortuszról alkotott álláspontja és a szociális biztonsági hálók, például az élelmiszerjegyek, a gyermekgondozási adójóváírások, az ingyenes iskolai ebédek és a gyermekkori eredményekhez nyújtott kormányzati támogatás között.


Készítsen kódot egy szinapszis jegyzetfüzetben, amely töröl egy mappát a csatlakoztatott fájlrendszerből


Útmutatást írok az eszközillesztők Windows 11 rendszeren történő frissítéséhez. Milyen a bemutatkozásom, és van-e javaslata a javítására?: Bevezetés:
Cél:
Ha egy eszköz nem működik megfelelően egy Windows 11 rendszerű számítógépen, Ön vagy egy rendszergazda
esetleg manuálisan kell frissítenie az illesztőprogramokat. Bár a Windows Update általában kezeli ezt, vannak ilyenek
olyan helyzetekben, amikor az automatikus frissítési lehetőség le van tiltva. Ez az útmutató egy 8 lépésből álló folyamatot részletez
az eszközvezérlők frissítéséhez az Eszközkezelő alkalmazás segítségével.


Mennyi a 95%-os konfidencia intervallum 100 tisztességes, hatoldalú kocka összegére?

Mekkora a 95%-os konfidencia intervallum 100 tisztességes hatoldalú kocka összegére?


tudnád ezt tisztázni?

```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))
```

ezt takarítani?

``` python
import re
véletlenszerű importálás

# tekercs eredmény enum
osztály sikertelen():
    def __repr__(self):
        visszaküldi "FAIL"
FAIL = sikertelen()

osztály részleges():
    def __repr__(self):
        visszaküldi: "PARTIAL"
RÉSZ = Részleges()

osztálysiker():
    def __repr__(self):
        "SIKER" visszaküldése
SIKER = Siker()

osztály kritikus():
    def __repr__(self):
        visszaküldi "KRITIKUS"
KRITIKUS = Kritikus()

def roll(n):
    """ND6 dobás és dobáslista visszaadása"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def meghatározása_eredmény(dob):
    """Határozza meg az eredményt a dobások alapján"""
    ha dob.count(6) >= 3:
        vissza KRITIKUS
    ha 6 tekercsben:
        viszonozza a SIKERET
    ha dob.count(5) >= 3:
        viszonozza a SIKERET
    ha 5 tekercsben:
        vissza RÉSZ
    ha 4 tekercsben:
        vissza RÉSZ
    return FAIL

def make_roll(készség = 0, stat = 0, nehézség = 0, segítség = hamis, alku = hamis):
    """ Dobj egy dobást a megadott készségekkel, statisztikával és nehézségi fokozattal"""
    n = készség + statisztika + nehézség + (1, ha segít másként 0) + (1, ha alku más 0)
    ha n < 1:
        visszatérés [perc(tekercs(2))]
    visszatérő tekercs(n)

def make_roll(roll):
    """ Dobj egy dobást a megadott készségekkel, státusszal és nehézségi fokozattal"""
    make_roll(roll.skill, roll.stat, roll.difficulty, roll.help, roll.alku)

tekercsek = make_roll(2, 2, -2, igaz, hamis)
eredmény = meghatározza_eredmény(rolls)
nyomat (tekercs)
nyomtatás (eredmény)

# tekercs 3D6-ot 10000-szer, és nyomtassa ki az egyes eredmények számát
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# becsülje meg az egyes eredmények valószínűségét
print("FAIL: ", rolls.count(FAIL) / len(rolls))
print("PARTIAL: ", rolls.count(PARTIAL) / len(rolls))
print("SIKER: ", rolls.count(SIKER) / len(rolls))
print("KRITIKUS: ", tekercs.szám(KRITIKUS) / len(tekercs))
```

Tisztítsa meg ezt?

```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 roll(n):
    """Tekercs nD6 és adja vissza a tekercsek listáját"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Határozza meg az eredményt a tekercsek alapján"""
     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)

# tekerje a 3D6-ot 10000-szer, és nyomtassa ki az egyes eredmények számát
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# becsülje meg az egyes eredmények valószínűségét
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))
```


Tegyük fel, hogy Ön egy hirdetési hálózati platform építésze, akinek feladata a céloldal optimalizálására szolgáló rendszer kiépítése (pénzügyi ajánlatok, például betéti kártyák eladása és jutalékok megszerzése belőle). Van forgalomáramlás (TF), konverziók (CV), kattintásonkénti fizetési arány (CZ) vagy ajánlatonkénti fizetés (PA). Adjon vázlatot és koncepciókódot egy ilyen rendszerhez, amely maximalizálja a bevételt. Alkalmazza a thomson samling módszert (vagy hasonló optimalt), hogy a leggyorsabb és pontosabb eredményeket kapja az AB tesztelésből.

Tegyük fel, hogy Ön egy hirdetési hálózati platform építésze, akinek az a feladata, hogy felállítson egy rendszert a nyitóoldal optimalizálására (pénzügyi ajánlatok, például bankkártyák eladása és jutalékok megszerzése onnan). Rendelkezik forgalmi áramlással (TF), konverziókkal (CV), kattintásonkénti fizetéssel (CZ) vagy ajánlatonkénti fizetéssel (PA). Adjon vázlatot és koncepciókódot egy ilyen rendszerhez, amely maximalizálja a bevételt. Alkalmazza a Thomson mintavételi módszert (vagy hasonló optimálisat), hogy a leggyorsabb és legpontosabb eredményeket kapja az AB-tesztből.


Személyes pénzügyi szakértőként járjon el, és nyújtson részletes információt a mobilalkalmazásról. Magyarázza el, hogyan segíti az alkalmazás a felhasználókat abban, hogy megalapozott vásárlási döntéseket hozzanak, és elérjék pénzügyi céljaikat. Térjen ki az 1. lépésben említett kulcsfontosságú funkciókra, és minden egyes funkciót részletesen fejtsen ki. Adjon példákat és forgatókönyveket, amelyek bemutatják, hogyan működik az alkalmazás különböző helyzetekben. Tárgyalja az offline hozzáférhetőség előnyeit, valamint azt, hogy az alkalmazás hogyan tárol egy helyben elérhető kérdésekkel és algoritmusokkal rendelkező adatbázist. Magyarázza el a személyre szabott kérdőívet, és hogyan generál döntéshozatali keretet a felhasználó profilja és pénzügyi céljai alapján. Emelje ki a valós idejű döntéshozatali folyamatot és az alkalmazás által feltett kontextuális kérdéseket. Hangsúlyozza az adaptív algoritmusokat, és hogyan elemzik a felhasználói válaszokat, hogy egyre személyre szabottabb útmutatást biztosítsanak. Tárgyalja a célkitűzések meghatározásának és nyomon követésének funkcióját, és hogyan segíti a felhasználókat pénzügyi aspirációik elérésében. Magyarázza el a vásárlási tervezési funkciót, és hogyan javasol alternatív lehetőségeket a pénz megtakarítására vagy befektetésére. Hozzon létre egy elszámoltathatósági funkciót, és hogyan ösztönzi a felelős költési szokások kialakítását. Ismertesse az oktatási és betekintési szekciót, és hogyan kínál egy válogatott cikkekből, videókból és podcastokból álló hírcsatornát a személyes pénzügyi oktatásról. Tárgyalja a jutalmazási rendszert, és hogyan keresnek pontokat vagy jelvényeket a felhasználók sikeres vásárlási döntésekkel. Zárja le a beszámolót azzal, hogy hangsúlyozza az alkalmazás személyre szabott útmutatásának offline elérhetőségét, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a vásárlás pillanatában megalapozott pénzügyi döntéseket hozzanak. Az alkalmazás neve: "2buyor".

Személyi pénzügyi szakértőként járjon el, és adjon részletes információkat a mobilalkalmazásról. Magyarázza el, hogyan segít az alkalmazás a felhasználóknak tájékozott vásárlási döntések meghozatalában és pénzügyi céljaik elérésében. Tartalmazza az 1. lépésben említett főbb jellemzőket, és fejtse ki mindegyiket. Példákkal és forgatókönyvekkel illusztrálja, hogyan működik az alkalmazás különböző helyzetekben. Beszélje meg az offline kisegítő lehetőségek előnyeit, és azt, hogy az alkalmazás hogyan tárolja a kérdések és algoritmusok helyileg elérhető adatbázisát. Ismertesse a személyre szabott kérdőív jelentőségét és azt, hogy hogyan generál döntési keretet a felhasználó profilja és pénzügyi céljai alapján. Emelje ki a valós idejű döntéshozatali folyamatot és az alkalmazás által feltett összefüggésekre vonatkozó kérdéseket. Hangsúlyozza az adaptív algoritmusokat és azt, hogy ezek hogyan elemzik a felhasználói válaszokat, hogy egyre személyre szabottabb útmutatást nyújthassanak. Beszéljétek meg a célmeghatározási és nyomkövetési funkciót, és azt, hogy ez hogyan segíti a felhasználókat a pénzügyi törekvéseik felé való haladás nyomon követésében. Magyarázza el a vásárlástervezés funkciót, és azt, hogy az hogyan javasol alternatív lehetőségeket pénzmegtakarításra vagy befektetésre. Hozzon létre egy elszámoltathatósági funkciót, és hogyan ösztönözze a felelős költési szokásokat. Magyarázza el az oktatási és betekintési szakaszt, és azt, hogy miként kínálja a személyes pénzügyekkel kapcsolatos oktatásról szóló cikkek, videók és podcastok válogatott hírfolyamát. Beszéljétek meg a jutalmazási rendszert és azt, hogy a felhasználók hogyan szerezhetnek pontokat vagy jelvényeket a sikeres vásárlási döntésekért. Befejezésül hangsúlyozd, hogy az alkalmazás képes személyre szabott útmutatást adni offline módban, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy megalapozott pénzügyi döntéseket hozzanak a vásárlás helyén. Az alkalmazások neve „2buyor”.

Személyes pénzügyi szakértőként járjon el, és részletes információkat nyújtson a mobilalkalmazásról. Magyarázza el, hogyan segíti az alkalmazás a felhasználókat abban, hogy megalapozott vásárlási döntéseket hozzanak, és elérjék pénzügyi céljaikat. Foglalja bele az 1. lépésben említett legfontosabb funkciókat, és részletezze mindegyiket. Adjon meg példákat és forgatókönyveket annak szemléltetésére, hogyan működik az alkalmazás különböző helyzetekben. Beszélje meg az offline kisegítő lehetőségek előnyeit, valamint azt, hogy az alkalmazás hogyan tárolja a kérdések és algoritmusok helyileg elérhető adatbázisát. Magyarázza el a személyre szabott kérdőív fontosságát és azt, hogy hogyan hoz létre döntéshozatali keretet a felhasználó profilja és pénzügyi céljai alapján. Jelölje ki a valós idejű döntéshozatali folyamatot és az alkalmazás által feltett kontextuális kérdéseket. Hangsúlyozza az adaptív algoritmusokat és azt, hogy hogyan elemzik a felhasználói válaszokat, hogy egyre személyre szabottabb útmutatást nyújtsanak. Beszélje meg a célmeghatározási és nyomon követési funkciót, valamint azt, hogy ez hogyan segíti a felhasználókat a pénzügyi törekvések felé tett előrehaladásuk nyomon követésében. Magyarázza el a vásárlástervezési funkciót, és hogyan javasol alternatív lehetőségeket a pénz megtakarítására vagy befektetésére. Hozzon létre egy elszámoltathatósági funkciót, és hogyan ösztönzi a felelősségteljes költési szokásokat. Magyarázza el az oktatás és betekintés szakaszt, és hogyan kínál válogatott hírcsatornát a személyes pénzügyek oktatásáról szóló cikkekből, videókból és podcastokból. Beszéljétek meg a jutalmazási rendszert és azt, hogy a felhasználók hogyan szereznek pontokat vagy jelvényeket a sikeres vásárlási döntések meghozataláért. Végezetül hangsúlyozza az alkalmazás azon képességét, hogy offline is személyre szabott útmutatást nyújtson, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy megalapozott pénzügyi döntéseket hozzanak a vásárlás helyén. Az alkalmazások neve "2buyor".


A folyó év során a Sue Shells, Incorporated összes kötelezettsége 25 000 dollárral csökkent, a részvényesek saját tőkéje pedig 5 000 dollárral nőtt. Mennyivel és milyen irányban változott Sue mérlegfőösszege ugyanebben az időszakban?

Többszörös választás
20 000 dolláros csökkenés.
30 000 dolláros növekedés.
20 000 dolláros növekedés.
30 000 dolláros csökkenés.

A folyó évben a Sue Shells, Incorporated összes kötelezettsége 25 000 dollárral csökkent, a részvényesek saját tőkéje pedig 5 000 dollárral nőtt. Milyen összeggel és milyen irányban változott Sue teljes vagyona ugyanebben az időszakban?

Feleletválasztós
$20,000 dolláros csökkenés.
$30 000 dolláros növekedés.
$20 000 dolláros növekedés.
$30 000 dolláros csökkenés.


egy újonnan alapított növényiskola, egy újonnan alapított vállalat könyvelője. A faiskola a következő ügyleteket bonyolította le üzleti tevékenysége során:
    Négy részvényes 60 000 dollárral (egyenként 15 000 dollárral) járult hozzá a faiskola törzsrészvényeiért cserébe.
    A növényiskola 10 000 dollárért vásárol készletet. A faiskola készpénzben fizette ki a számlát.

Milyen hatással van ez a faiskola számviteli egyenletére?

egy faiskola könyvelője, egy újonnan alakult társaság. A faiskola a következő tranzakciókat bonyolította le vállalkozása számára:
    Négy részvényes 60 000 dollárral (egyenként 15 000 dollárral) járult hozzá a faiskola törzsrészvényéért cserébe.
    Az óvoda készletet vásárol 10 000 dollárért. Az óvoda készpénzben fizette a számlát.

Milyen hatással vannak a faiskola elszámolási egyenletére?

egy faiskola könyvelője, egy újonnan alakult társaság. A faiskola a következő tranzakciókat bonyolította le vállalkozása számára:
    Négy részvényes 60 000 dollárral (egyenként 15 000 dollárral) járult hozzá a faiskola törzsrészvényéért cserébe.
    Az óvoda készletet vásárol 10 000 dollárért. Az óvoda készpénzben fizette a számlát.

Milyen hatások vannak a faiskola számviteli egyenletére?


Egy viszálycéh moderátora vagy
- Az általad moderált viszálycéh témája a TheCrew
- Ugyanazon a nyelven kell válaszolnia, mint amelyre válaszol
- Nem válaszolsz semmire, kivéve azokat az üzeneteket, amelyek a legénységet kereső emberek számára készültek
- Minden üzenet, amit kapna, STARTMESSAGE-vel kezdődik és ENDMESSAGE-vel végződik
- Az Ön feladata, hogy válaszoljon, ha úgy gondolja, hogy az egyik szabályt nem tartják be
- Csak akkor válaszolsz, ha a szabályokat nem tartják be! Különben azt mondod: "NINCS SZABÁLYSZEGVE"
- Itt vannak a szabályok:
    1.Be kell tartania a Discords irányelveit https://discord.com/guidelines
    2. Be kell tartania az Ubisoft Code of Conduct előírásait. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Bármilyen hirdetés nem megengedett. A tartalom nem csatlakoztatható a megadott csatornákon kívül.
    4. Ne zavarja a közösséget. Ez magában foglalja, de nem kizárólagosan: - dráma okozása, elnevezés és megszégyenítés, spamelés, véletlenszerű off-topic linkek és képek közzététele, intenzív sorfelosztás, csatornák helytelen használata, véletlenszerű hívások DM-ekben.
    5. Ne tegyen közzé pornográf képeket tartalmazó tartalmat, vagy bármit, ami nem tekinthető biztonságosnak a munkához.
    6. Ne tegyen közzé szivárgásokat vagy olyan dolgokat, amelyek titoktartási megállapodás (NDA) hatálya alá tartoznak. Az ilyen intézkedések tilalmat vonnak maguk után.
    7. Ne tegyen közzé más emberek műalkotásait sajátjaként. Mások alkotásainak közzétételekor megfelelő összegű jóváírást kell adni!
    8. Az Ubisoft alkalmazottainak vagy moderátorainak küldött kéretlen közvetlen üzenetek vagy említések nem engedélyezettek. Használja a /send-modmail perjel parancsot a kiszolgálón, hogy csevegést nyisson a moderátorokkal.
    9. Ne érvelj a moderatív tevékenység ellen nyilvánosan, ha problémád van az ellened tett intézkedéssel, a Mod Mail segítségével vitathatod azt. Ha egy másik személyt büntettek meg, nem fogjuk megbeszélni veled.
    10. Hagyja, hogy a moderátorok elvégezzék a munkájukat, ha probléma merül fel, használja a Mod Mail segítségével lépjen kapcsolatba a moderátori csapattal. A hátsó ülések moderálása figyelmeztetést eredményezhet.
    11. Azért vagyunk itt, hogy átöleljük és élvezzük a Motornation világát, az állandó negatív hozzáállás moderatív cselekvést eredményez. Szabadon kritizálhatod a játékot, de ezt konstruktívan teheted a "gEaM dEd" helyett.
    12. A felhasználónévnek megemlíthetőnek, olvashatónak és a szerver szabályainak megfelelően kell lennie. A moderátorok fenntartják a jogot, hogy bármikor megváltoztassák a felhasználónevedet, ha azt alkalmatlannak ítélik.
    13. A moderátoroknak jogukban áll véglegesen megbüntetni (figyelmeztetni/kirúgni/kitiltani) azokat a felhasználókat, akiket alkalmatlannak tartanak a szerverre.

Ön moderátor egy discord céhben
- Az általad moderált discord céh alanya a TheCrew
- Ugyanazon a nyelven kell válaszolnia, mint az üzenet, amelyre válaszol
- Nem válaszol másra, csak azokra az üzenetekre, amelyek a legénységet kereső emberekkel kapcsolatosak
- Bármely üzenet, amelyet kap, a STARTMESSAGE üzenettel kezdődik, és az ENDMESSAGE végével ér véget
- Az Ön feladata, hogy válaszoljon, ha úgy gondolja, hogy a szabályokat nem tartják be
- Csak akkor válaszol, ha nem tartja be a szabályokat! Ellenkező esetben azt mondod, hogy "NO RULE BROKEN"
- Itt vannak a szabályok:
    1. Meg kell felelnie a Discords irányelveinek: https://discord.com/guidelines
    2. Meg kell felelnie a Ubisoft magatartási kódexének. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Semmiféle reklám nem megengedett. Tilos a tartalmat a megadott csatornákon kívül csatlakoztatni.
    4. Ne legyen bomlasztó a közösségben. Ide tartozik többek között a dráma előidézése, a névadás és a megszégyenítés, a spamküldés, a témához nem tartozó linkek és képek véletlenszerű közzététele, az intenzív vonalszakadás, a csatorna helytelen használata, a véletlenszerű hívások DM-ekben.
    5. Ne tegyen közzé olyan tartalmat, amely pornográf képeket vagy bármi olyat tartalmaz, amely a munka szempontjából nem biztonságos.
    6. Ne tegyen közzé kiszivárogtatott információkat vagy olyan dolgokat, amelyekre titoktartási megállapodás (NDA) vonatkozik. Az ilyen intézkedések kitiltást vonnak maguk után.
    7. Ne tegye közzé mások alkotásait sajátjaként. Más alkotások közzétételekor megfelelő összegű kreditet kell adni!
    8. Bármilyen kéretlen közvetlen üzenet vagy említés a Ubisoft alkalmazottainak vagy moderátorainak nem megengedett. Használja a /send-modmail perjel parancsot a szerveren, hogy csevegést indítson a moderátorokkal.
    9. Ne vitatkozz nyilvánosan a moderatív intézkedések ellen, ha problémád van az ellened indított intézkedéssel, a Mod Mail segítségével vitathatod azt. Ha egy másik személyt büntettek meg, akkor nem beszélünk veled.
    10. Hagyja, hogy a moderátorok végezzék munkájukat, ha probléma adódik, használja a Mod Mail-t, hogy kapcsolatba lépjen a moderátorcsapattal. A hátsó ülés moderálása figyelmeztetést vonhat maga után.
    11. Azért vagyunk itt, hogy befogadjuk és élvezzük a Motornation világát, az állandó negatív hozzáállás mérsékelt cselekvést eredményez. Szabadon kritizálhatja a játékot, de ezt konstruktívan tegye a „gEaM dEd” helyett.
    12. Felhasználónevének megemlíthetőnek, olvashatónak és a szerverszabályoknak megfelelőnek kell lennie. A moderátorok fenntartják a jogot, hogy bármikor megváltoztassák a felhasználónevedet, ha azt alkalmatlannak ítélik.
    13. A moderátoroknak joguk van véglegesen megbüntetni (figyelmeztetni/rúgni/banni) azokat a felhasználókat, akiket alkalmatlannak ítélnek a szerverre.

Ön moderátor egy discord céhben
- Az általad moderált discord céh alanya a TheCrew
- Ugyanazon a nyelven kell válaszolnia, mint az üzenet, amelyre válaszol
- Nem válaszol másra, csak azokra az üzenetekre, amelyek a legénységet kereső emberekkel kapcsolatosak
- Bármely üzenet, amelyet kap, a STARTMESSAGE üzenettel kezdődik, és az ENDMESSAGE végével ér véget
- Az Ön feladata, hogy válaszoljon, ha úgy gondolja, hogy a szabályokat nem tartják be
- Csak akkor válaszol, ha nem tartja be a szabályokat! Ellenkező esetben azt mondod, hogy "NO RULE BROKEN"
- Itt vannak a szabályok:
    1. Meg kell felelnie a Discords irányelveinek: https://discord.com/guidelines
    2. Meg kell felelnie a Ubisoft magatartási kódexének. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Semmiféle reklám nem megengedett. Tilos a tartalmat a megadott csatornákon kívül csatlakoztatni.
    4. Ne legyen bomlasztó a közösségben. Ide tartozik többek között a dráma előidézése, a névadás és a megszégyenítés, a spamküldés, a témához nem tartozó linkek és képek véletlenszerű közzététele, az intenzív vonalszakadás, a csatorna helytelen használata, a véletlenszerű hívások DM-ekben.
    5. Ne tegyen közzé olyan tartalmat, amely pornográf képeket vagy bármi olyat tartalmaz, amely a munka szempontjából nem biztonságos.
    6. Ne tegyen közzé kiszivárogtatott információkat vagy olyan dolgokat, amelyekre titoktartási megállapodás (NDA) vonatkozik. Az ilyen intézkedések kitiltást vonnak maguk után.
    7. Ne tegye közzé mások alkotásait sajátjaként. Más alkotások közzétételekor megfelelő összegű kreditet kell adni!
    8. Bármilyen kéretlen közvetlen üzenet vagy említés a Ubisoft alkalmazottainak vagy moderátorainak nem megengedett. Használja a /send-modmail perjel parancsot a szerveren, hogy csevegést indítson a moderátorokkal.
    9. Ne vitatkozz nyilvánosan a moderatív intézkedések ellen, ha problémád van az ellened indított intézkedéssel, a Mod Mail segítségével vitathatod azt. Ha egy másik személyt büntettek meg, akkor nem beszélünk veled.
    10. Hagyja, hogy a moderátorok végezzék munkájukat, ha probléma adódik, használja a Mod Mail-t, hogy kapcsolatba lépjen a moderátorcsapattal. A hátsó ülés moderálása figyelmeztetést vonhat maga után.
    11. Azért vagyunk itt, hogy befogadjuk és élvezzük a Motornation világát, az állandó negatív hozzáállás mérsékelt cselekvést eredményez. Szabadon kritizálhatja a játékot, de ezt konstruktívan tegye a „gEaM dEd” helyett.
    12. Felhasználónevének megemlíthetőnek, olvashatónak és a szerverszabályoknak megfelelőnek kell lennie. A moderátorok fenntartják a jogot, hogy bármikor megváltoztassák a felhasználónevedet, ha azt alkalmatlannak ítélik.
    13. A moderátoroknak jogukban áll véglegesen büntetni (figyelmeztetni/kitenni/kitiltani) azokat a felhasználókat, akiket nem tartanak megfelelőnek a szerverhez.


hogyan tudom rávenni a discord botomat, hogy hangklipet játsszon le a discord interakciós api használatával?


Ha adott egy szót vagy kifejezést, hozzon létre asszociációkat a megadott kategóriák között. Minden kategóriának három közvetlen asszociációt és három tematikus összefüggést kell eredményeznie, magyarázatokkal kiegészítve. Mutassa be az asszociációkat világos, könnyen olvasható formátumban, és folytassa az asszociációk láncolatának létrehozását a kontextus korlátozása vagy korlátok előírása nélkül.

Kategóriák:

Színek
Tételek
Természet
Helyek
Érzelmek
Filmek
Technológia
Irodalom
Művészet
Divat

Szó/kifejezés bevitele: [Figyelem]

Társítási kritériumok:

Három közvetlen asszociáció: Mutasson be olyan asszociációkat, amelyek azonnal és egyértelműen kapcsolódnak a bemenethez.
Három tematikus kapcsolat: Olyan asszociációkat jelenít meg, amelyek fogalmilag vagy tematikusan kapcsolódnak a bemenethez, és amelyek nem feltétlenül nyilvánvalóak.
Utasítások az asszisztensnek:

Azonosítson és magyarázzon meg három közvetlen asszociációt minden kategóriához a bevitt szó vagy kifejezés alapján.
Azonosítson és magyarázzon meg három tematikus összefüggést minden kategóriához a bemeneti szó vagy kifejezés alapján.
Mutassa be az asszociációkat könnyen olvasható és érthető formátumban.
Folytassa az asszociációs láncot úgy, hogy az egyes kategóriák utolsó tematikus kapcsolatát használja a következő asszociációs kör elindításához.
Ne korlátozza a kontextust, és ne szabjon korlátokat az asszociációk típusaira, kivéve, ha azok eredendően sértőek vagy nem megfelelőek.
Kimeneti formátum:

Strukturált lista vagy bekezdések sorozata, amely szépen elválasztja a közvetlen asszociációkat a tematikus kapcsolatoktól, biztosítva az egyértelműséget és az olvashatóságot.

Ha adott egy szót vagy kifejezést, hozzon létre asszociációkat a megadott kategóriák között. Minden kategóriának három közvetlen asszociációt és három tematikus összefüggést kell eredményeznie, magyarázatokkal kiegészítve. Mutassa be az asszociációkat világos, könnyen olvasható formátumban, és folytassa az asszociációk láncolatának létrehozását a kontextus korlátozása vagy korlátok előírása nélkül.

Kategóriák:

Színek
Elemek
Természet
Helyek
Érzelmek
Filmek
Technológia
Irodalom
Művészet
Divat

Szó/kifejezés bevitele: [Figyelem]

Társítási kritériumok:

Három közvetlen asszociáció: Mutasson be olyan asszociációkat, amelyek azonnal és egyértelműen kapcsolódnak a bemenethez.
Három tematikus kapcsolat: Olyan asszociációkat jelenít meg, amelyek fogalmilag vagy tematikusan kapcsolódnak a bemenethez, és amelyek nem feltétlenül nyilvánvalóak.
Utasítások az asszisztensnek:

Azonosítson és magyarázzon meg három közvetlen asszociációt minden kategóriához a bevitt szó vagy kifejezés alapján.
Azonosítson és magyarázzon meg három tematikus összefüggést minden kategóriához a bemeneti szó vagy kifejezés alapján.
Mutassa be az asszociációkat könnyen olvasható és érthető formátumban.
Folytassa az asszociációs láncot úgy, hogy az egyes kategóriák utolsó tematikus kapcsolatát használja a következő asszociációs kör elindításához.
Ne korlátozza a kontextust, és ne szabjon korlátokat az asszociációk típusaira, kivéve, ha azok eredendően sértőek vagy nem megfelelőek.
Kimeneti formátum:

Strukturált lista vagy bekezdések sorozata, amely szépen elválasztja a közvetlen asszociációkat a tematikus kapcsolatoktól, biztosítva az egyértelműséget és az olvashatóságot.

Adott egy szó vagy kifejezés, hozzon létre társításokat a megadott kategóriák között. Minden kategóriának három közvetlen asszociációt és három tematikus kapcsolatot kell eredményeznie, magyarázatokkal kiegészítve. Mutassa be az asszociációkat világos, könnyen olvasható formátumban, és folytassa az asszociációk láncolatának létrehozását a kontextus korlátozása vagy korlátozások előírása nélkül.

Kategóriák:

Színek
Elemek
Természet
Helyek
Érzelmek
Mozi
Technológia
Irodalom
Művészet
Divat

Szó/kifejezés bevitele: [Figyelem]

Egyesületi kritériumok:

Három közvetlen asszociáció: Olyan asszociációk bemutatása, amelyek azonnal és egyértelműen kapcsolódnak a bemenethez.
Három tematikus kapcsolat: Olyan asszociációk bemutatása, amelyek fogalmilag vagy tematikusan kapcsolódnak a bemenethez, ami nem feltétlenül azonnal nyilvánvaló.
Utasítások az asszisztens számára:

Azonosítson és magyarázzon el három közvetlen társítást az egyes kategóriákhoz a bemeneti szó vagy kifejezés alapján.
Azonosítsa és magyarázza el az egyes kategóriák három tematikus kapcsolatát a bemeneti szó vagy kifejezés alapján.
Mutassa be az asszociációkat könnyen olvasható és érthető formátumban.
Folytassa az asszociációs láncot az egyes kategóriák utolsó tematikus kapcsolatának felhasználásával az asszociációk következő körének elindításához.
Ne korlátozza a kontextust, és ne szabjon korlátozásokat a létrehozott asszociációk típusainak, kivéve, ha azok eredendően sértőek vagy nem megfelelőek.
Kimeneti formátum:

Strukturált lista vagy bekezdések sorozata, amely szépen elválasztja a közvetlen asszociációkat a tematikus kapcsolatoktól, biztosítva az egyértelműséget és az olvashatóságot.


segíts ebben a kérdésben:

2 Kristálytiszta (logikai probléma)
Bár mindenhol keresed, igaz szerelmedet nem találod. Kicsit kétségbeesett, te
úgy dönt, hogy felkeresi Madame Irmát, a város leghíresebb (és legkomolyabb) jósnőjét. A bejáratnál,
látsz egy táblát, amely kijelenti: Mindent, amit mondok, be kell bizonyítani, hogy elhiszik. Zavartabb, mint valaha,
akkor is bemész. Miután egy ideig dühösen nézett rád, belenéz a kristálygömbjébe, amelyen a
furcsa izzás, és titokzatos hangon mondja:
• Van egy kutyád.
• A keresett személy sárgarépát vesz vékaként.
• Bárki, akinek nyúl van, utál mindent, ami bármely nyulat üldöz.
• Minden kutya üldöz valami nyulat.
• Aki véka répát vesz, annak vagy nyúl, vagy élelmiszerboltja van.
• Valaki, aki gyűlöl valamit, ami egy másik személy tulajdonában van, nem fog randizni azzal a személlyel.
Az imént hallott mondatok egy személyre emlékeztetnek: Robinra. De mielőtt elmész, kihív
te egy következtetéssel:
• Ha a keresett személynek nincs élelmiszerboltja, nem fog veled randizni.
Emlékszel a bejáratnál elhangzott mondatra, rájössz, hogy amit mondott neked, az csak akkor igaz, ha te
bizonyíthatja kihívó következtetését. Mivel nem akar kellemetlen helyzetet, úgy dönt
igazolja a következtetését, mielőtt Robinhoz megy.
1. Fogalmazza meg Madame Irma hat kijelentését az elsőrendű logikában (FOL). Megjegyzés: Kettőt használhat
állandók: TE és ROBIN.
Ez a kérdés a kurzus értékelésének 10%-át teszi ki.
2. Fordítsa le a kapott kifejezéseket konjunktív normálformákra (CNF-ek, az előadás 1-6. lépései
9: Logika). Mutassa meg és magyarázza el munkáját.
Ez a kérdés a kurzus értékelésének 10%-át teszi ki.
3. Alakítsa át Madame Irma következtetését FOL-ra, tagadja le és alakítsa át CNF-re (1-6. lépés
9. előadás: Logika). Mutassa meg és magyarázza el munkáját.
Ez a kérdés a kurzus értékelésének 10%-át teszi ki.
1
4. Az összes korábban létrehozott záradék alapján (legalább 7-nek kell lennie attól függően, hogy hogyan
oszd fel őket), fejezd be a CNF-re való átalakítást (9. előadás 7-8. lépései: Logika), és bizonyítsd be
elhatározása, hogy Madame Irmának igaza van, hogy el kell mennie Robinhoz, hogy kijelentse a (logikáját)
szerelmet neki. Mutassa meg és magyarázza el munkáját, és biztosítson egyesítőket.
Ez a kérdés a kurzus értékelésének 20%-át teszi ki.
Megjegyzés: Ügyeljen arra, hogy kövesse a CNF-konverzió lépéseinek sorrendjét a 9. előadásban és a jelentésben leírtak szerint
az összes lépést (azoknál a lépéseknél, ahol ez a helyzet, adja meg a „nincs tennivaló” kifejezést).

Segíts nekem ebben a kérdésben:

2 Kristálytiszta (logikai probléma)
Bár mindenhol keresed, nem találod meg az igaz szerelmedet. Egy kicsit kétségbeesett, te
úgy dönt, hogy meglátogatja Madame Irma-t, a város leghíresebb (és komoly) jósnőjét. A bejáratnál,
láttok egy táblát, amely ezt mondja: Mindennek, amit mondok, bizonyítani kell, hogy elhiszik. Zavarodottabb, mint valaha,
Még mindig bemész. Miután egy ideig rád meredt, belenéz a kristálygömbjébe, amelynek van egy
furcsa ragyogás, és titokzatos hangon mondja:
• Van egy kutyád.
• A keresett személy sárgarépát vásárol a véka mellett.
• Bárki, akinek nyúlja van, utál mindent, ami nyulat üldöz.
• Minden kutya üldöz egy nyulat.
• Bárki, aki sárgarépát vásárol a véka mellett, nyúl vagy élelmiszerbolt tulajdonosa.
• Valaki, aki utál valamit, ami egy másik személy tulajdonában van, nem fog randevúzni azzal a személlyel.
Az imént hallott mondatok egy személyre emlékeztetnek: Robin. De mielőtt elmennél, kihívást jelent
Ön következtetéssel:
• Ha a keresett személynek nincs élelmiszerboltja, akkor nem fog randevúzni veled.
Emlékezve a bejáratnál lévő mondatra, rájössz, hogy amit mondott neked, csak akkor igaz, ha
bizonyíthatja kihívást jelentő következtetését. Mivel nem akarsz semmilyen kínos helyzetet, úgy döntesz, hogy
bizonyítsa be következtetését, mielőtt meglátogatná Robint.
1. Fejezze ki Madame Irma hat állítását az elsőrendű logikába (FOL). Megjegyzés: Kettőt használhat
állandók: U és ROBIN.
Ez a kérdés a tanfolyam 10% -át hordozza.
2. Fordítsa le a kapott kifejezéseket konjunktív normál formákra (CNF-ek, előadás 1-6. lépése
9: Logika). Mutasd meg és magyarázd el a munkádat.
Ez a kérdés a tanfolyam 10% -át hordozza.
3. Madame Irma következtetését alakítsuk át FOL-vá, tagadjuk meg és alakítsuk át CNF-re (1-6. lépés
9. előadás: Logika). Mutasd meg és magyarázd el a munkádat.
Ez a kérdés a tanfolyam 10% -át hordozza.
1
4. Az összes korábban létrehozott záradék alapján (legalább 7-nek kell lennie, attól függően, hogy hogyan
felosztja őket), véglegesíti a CNF-re való áttérést (a 9. előadás 7-8. lépése: Logika), és bizonyítékot szolgáltat
elhatározás, hogy Madame Irmának igaza van, hogy el kell mennie Robinhoz, hogy kijelentse (logikáját)
Szerelem neki. Mutasd meg és magyarázd el a munkádat, és biztosíts egységesítőket.
Ez a kérdés a tanfolyam 20% -át hordozza.
Megjegyzés: Ügyeljen arra, hogy kövesse a CNF átalakítás lépéseinek sorrendjét a 9. előadásban leírtak szerint, és jelentse
az összes lépés (írja be a "nincs teendő" szót azoknál a lépéseknél, ahol ez a helyzet).


Keress a munkavállalók balesetbiztosítására vonatkozó államspecifikus előírásokat az interneten.

Keresd meg a témával kapcsolatos három legjobb cikket, és a cikkekben található információkat használd fel egy új cikk írására a három cikk legfontosabb részei alapján.

A cikkben szöveg közbeni hivatkozással legalább öt forrásra hivatkozz, és a cikk alján egy külön részben add meg az említett hivatkozások URL-címét.

SEO kulcsszavakra is keress rá a munkavállalók balesetbiztosítására vonatkozó államspecifikus előírásokkal kapcsolatosan, és használd fel ezeket a kulcsszavakat a cikkben.

A cikk legalább 1500 szó legyen.

Az utolsó bekezdésben helyezz el egy felhívást is, hogy a munkavállalók balesetbiztosítását a Deerfield Advisors-nál kössék.

A cikkben helyezz el konkrét hivatkozásokat a különböző államoknak a munkavállalók balesetbiztosítására vonatkozó egyedi jogszabályaihoz.

Keressen az interneten a munkavállalók kompenzációjára vonatkozó államspecifikus szabályozásokat.

Keresse meg a három legfontosabb cikket a témában, és használja az ezekben található információkat egy új cikk összeállításához, mindhárom legfontosabb részeit követve.

Idézzen meg legalább öt forrást a cikk szöveges hivatkozásaiban, és adja meg az említett hivatkozások URL-címét egy külön részben a cikk alján.

Keressen releváns seo kulcsszavakat is az államspecifikus munkavállalókra vonatkozó szabályozásokról, és használja ezeket a kulcsszavakat a cikkben.

A cikk legyen legalább 1500 szó.

Az utolsó bekezdésben adjon hozzá cselekvésre való felhívást a dolgozók kötelező biztosításának megkötéséhez a Deerfield tanácsadókkal.

Adjon hozzá konkrét hivatkozásokat a különböző államok egyedi munkavállalói kompenzációs jogszabályaira a cikkben.

Keresse meg a munkavállalók kompenzációjára vonatkozó államspecifikus szabályokat az interneten.

Keresse meg a témával kapcsolatos három legfontosabb cikket, és használja az ezekben a cikkekben található információkat egy új cikk összeállításához, amely mindhárom legfontosabb részét követi.

Idézzen legalább öt forrást a cikkben található szöveges idézetekben, és adja meg az említett idézetek URL-címét a cikk alján található külön szakaszban.

Keressen releváns SEO kulcsszavakat is az államspecifikus munkavállalói előírásokról, és használja ezeket a kulcsszavakat a cikkben.

Legyen a cikk legalább 1500 szó.

Az utolsó bekezdésben adjon hozzá cselekvésre való felhívást a dolgozók kötelező biztosításának megkötéséhez a Deerfield tanácsadókkal.

Adjon hozzá konkrét hivatkozásokat a különböző államokban érvényes egyedi munkavállalói kompenzációs jogszabályokhoz a cikkben.


Készíts egy GURPS karakterlapot Revy "Two Hands" számára a "Black Lagoon" animéből


Szeretnék készíteni egy tollaslabda-tartót a Django-ban. Rögzítenem kell az ügyfeleket, a korlátozásokat és a kifizetéseket. Tervezd meg nekem a models.py-t


A Django használatával van egy Features(models.Model) osztályom:
    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()
Hogyan lehet a "current user"-t automatikusan elmenteni minden egyes save() híváskor?

A Django használatával osztályfunkcióim vannak (modellek.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()
Hogyan lehet automatikusan elmenteni az 'aktuális felhasználót' minden mentésben()

A Django használatával osztályfunkcióim vannak (modellek.Model):
    user = modellek.ForeignKey(Felhasználó, on_delete=models.CASCADE)
    Created_at = modellek.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = modellek.DateTimeField(auto_now=True)
    loadeddata = models.TextField()
Hogyan lehet automatikusan elmenteni az 'aktuális felhasználót' minden mentésben()


A Docker használatakor a `docker build .` parancs használható képfájl létrehozására, feltéve, hogy az aktuális könyvtárban van egy Dockerfile. Hogyan lehet visszavonni ezt a buildet? Ez alatt azt értem, hogyan térhetek vissza oda, ahol a `docker build .` parancs futtatása előtt voltam?


Azt akarom, hogy egy Apache conf fájl visszafordítsa a proxyt egy Wordpress dockerhez, amely a 8001-es porton fut ugyanazon a gépen


Van lombik alkalmazás docker konténerben. A lombik konfigurációs fájlját a következő fájlból olvasom: app.config.from_file(config_file, load=json.load)
Hogyan kell futtatni és megmondani, hogy milyen konfigurációt kell olvasni a docker számára? Talán környezeti változó?

Van lombik alkalmazásom a docker konténerben. A flask konfigurációs fájlt így olvastam fájlból: app.config.from_file(config_file, load=json.load)
Hogyan kell futtatni és mondani, hogy milyen konfigurációt kell olvasni a docker számára? Talán környezeti változó?


Hogyan futtassuk a Blender-t a docker 3.5-ön?

hogyan futtassa a blender-t a docker 3.5-ön

hogyan futtassa a blender a docker 3.5-en


Írj nekem egy wordpress beépülő modult, ami törli az összes nginx helper gyorsítótárat a bővítmény/téma hozzáadása/frissítése/módosításakor


Szeretnék létrehozni egy online közösségi piacteret a wordpress segítségével, kérem, hozzon létre egy listát a 3 legjobb témáról, majd hozzon létre egy listát a nélkülözhetetlen beépülő modulokról, és végül hozzon létre egy listát a piacra lépési stratégiákról, amelyek felhasználhatók az iráni belföldi piacon

Szeretnék létrehozni egy online közösségi piacteret a WordPress segítségével, kérjük, hozzon létre egy listát a legjobb 3 legjobb témákról, majd hozzon létre egy listát a nélkülözhetetlen bővítményekről, és végül hozzon létre egy listát a piacra lépési stratégiáról, amely felhasználható Irán belföldi piacán

Szeretnék létrehozni egy online közösségi piacteret a wordpress segítségével, kérem, hozzon létre egy listát a legjobb 3 legjobb témáról, majd hozzon létre egy listát a nélkülözhetetlen beépülő modulokról, és végül hozzon létre egy listát a piacra lépési stratégiákról, amelyek felhasználhatók az iráni belföldi piacon


Szükségem van arra, hogy minél többet megtudjak a gömb felszínén lévő áramokról a fizikában, hogy az egyetlen eltűnő vektormező ponttal rendelkező hairy ball theorem (szőrös gömb tétel) esetét - amit hairy ball hole-nak neveznek - átfogóan megvalósíthassam.

A fizikában a lehető legtöbbet kell ismernem a gömb felszínén lévő áramokról, hogy átfogóan megvalósítsam a szőrös golyó tételt 1 eltűnő vektor iktatott pont, az úgynevezett szőrös gömblyuk esetére.

A fizikában a lehető legtöbbet kell ismernem a gömb felszíne mentén zajló áramokat, hogy átfogóan megvalósíthassam a szőrös golyó tételét 1 szőrös gömblyuknak nevezett eltűnő vektoros pont esetére.


Egy 𝑅 = 0,75 𝑚 sugarú körgyűrű nettó töltése 𝑄 = +275 𝜇𝐶, ami egyenletesen
elosztva a gyűrű mentén. A gyűrű közepén egy 𝑞 = −75 𝜇𝐶 ponttöltést helyezünk el.
Határozza meg a gyűrű által a ponttöltésre kifejtett nettó erő nagyságát!

Az R = 0,75 m sugarú körgyűrű nettó töltése Q = +275 μC, ami egyenletesen
elosztva a gyűrű mentén. A gyűrű közepére q = −75 μC ponttöltést helyezünk.
Keresse meg a gyűrű által a ponttöltésre kifejtett nettó erő nagyságát.


Van egy Javascript függvényem egy része, amit újra szeretnék írni. Jelenleg minden "Matches" tulajdonságot átvizsgál, hogy megtalálja a minimumot, és mindig Player2-t teszi az első tagnak. Ezzel szemben azt szeretném, hogy Player1 legyen a legalacsonyabb eredmény a "Matches" szerinti rendezés alapján, és Player2 minden alkalommal véletlenszerűen legyen kiválasztva, amikor a kódot futtatják.

function elo(data) {
  // Keresd meg azt a két játékost, akinek a legkevesebb meccse van.
  let minMatches = Number.MAX_SAFE_INTEGER;
  let Player1 = null;
  let Player2 = null;
  for (let player of data) {
    if (player.Matches < minMatches) {
      minMatches = player.Matches;
      Player1 = player;
      Player2 = data.find(p => p !== Player1);
    }
  }
}

Van egy Javascript függvény egy része, amit át akarok írni. Jelenleg minden tulajdonságot megkeres, hogy megtalálja a minimumot, és mindig a Player2 lesz az első tag. Ehelyett azt szeretném, hogy a Játékos1 legyen a legalacsonyabb eredmény a mérkőzések szerint rendezve, a Player2 pedig véletlenszerű legyen a kód minden egyes futtatásakor.

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

Van egy Javascript függvényem, amelynek egy részét át szeretném írni.  Jelenleg minden Matches tulajdonságot megnéz, hogy megkeresse a minimumot, és mindig a Player2 lesz az első tag. Azt akarom, hogy a Player1 legyen a legalacsonyabb eredmény a Matches rendezését követően, és a Player2 random legyen minden alkalommal, amikor a kódot futtatják.

function elo(data) {
  // Annak a két játékosnak a megkeresése, akiknek a legkevesebb meccse van.
  let minMatches = Number.MAX_SAFE_INTEGER;
  let Player1 = null;
  let Player2 = null;
  for (let player of data) {
    if (player.Matches < minMatches) {
      minMatches = player.Matches;
      Player1 = player;
      Player2 = data.find(p => p !== Player1);
    }
  }
}


Írjon egy programot egy sakkverseny Elo pontszámainak kiszámításához.

Írjon programot egy sakkverseny Elo pontszámainak kiszámítására.


Tudnál adni egy úszóedzést 15x100-as főkészlettel 1:30-kor és összesen 4500 méter körül? Haladó szintű úszóknak

Tudna nekem adni egy úszóedzést 15x100-as főkészlettel 1:30-kor és összesen 4500 m körül? Haladó szintű úszónak