100個の公正な6面サイコロの合計に対する95％信頼区間は何ですか？ 100個の公平な6面サイコロの合計に対する95％信頼区間は何ですか? 公平な6面サイコロを100回振った合計値の95%信頼区間はどのくらいですか？


このコードを整理しましょうか？

```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))
```

これをクリーンアップしますか？

```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))
```

これを片付けますか?

```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))
```


広告ネットワークプラットフォームのアーキテクトとして、ランディングページ（デビットカードの販売とそれによる手数料収入などの金融オファー）の最適化システムを構築する必要があるとします。トラフィックフロー（TF）、コンバージョン（CV）、クリック単価（CZ）、オファー単価（PA）があります。収益を最大化するためのシステムの概要とコンセプトコードを提示してください。ABテストから最速かつ正確な結果を得るために、トムソンサンプリング法（または同様の最適な方法）を適用してください。

あなたがランディングページの最適化のためのシステムを構築するタスクを持っている広告ネットワークプラットフォームのアーキテクトであると仮定します(デビットカードの販売やそこから手数料を取得するなどの金融オファー)。トラフィックフロー(TF)、コンバージョン(CV)、クリック課金率(CZ)、またはオファー課金(PA)があります。収益を最大化するシステムの概要とコンセプトコードを提供します。トムソンサムリング法(または同様の最適法)を適用して、ABテストから最速かつ正確な結果を取得します。

仮に、あなたが広告ネットワークプラットフォームのアーキテクトであり、ランディングページ（金融商品オファー、例：デビットカードを販売して手数料を得る）の最適化システムを構築するタスクを担っているとします。トラフィックフロー（TF）、コンバージョン（CV）、クリック単価（CZ）、またはオファー単価（PA）があります。このようなシステムで収益を最大化するための概要と概念コードを示してください。ABテストから最速かつ正確な結果を得るために、トンプソンサンプリング法（または同等の最適手法）を適用してください。


個人財務の専門家として、モバイルアプリについて詳細な情報を提供します。このアプリは、ユーザーが購入の意思決定をより適切に行い、財務目標を達成する手助けをします。以下に、ステップ1で述べられた主要な機能を詳しく説明し、それぞれについて具体例とシナリオを挙げて説明します。
まず、オフラインでアクセス可能な点について説明します。アプリは、質問やアルゴリズムのローカルデータベースを保持しており、インターネット接続がない状況でも機能します。例えば、ユーザーが外出先でインターネットが使えない場合でも、アプリはリアルタイムで意思決定をサポートし、購入に関するガイダンスを提供します。
次に、パーソナライズされた質問票の重要性についてです。アプリは、ユーザーのプロフィールと財務目標に基づいて意思決定フレームワークを生成します。例えば、家計の管理を重視するユーザーと、投資に興味があるユーザーには異なる質問が提示され、それぞれに最適なアドバイスが提供されます。
リアルタイムの意思決定プロセスとコンテキストに基づく質問も特徴的です。アプリは、ユーザーの入力に基づいてその場で質問を調整し、即時に財務的に適切な選択肢を提示します。例えば、高額な買い物を検討しているユーザーには、支出を抑える方法を提案したり、代替案を示したりします。
適応型アルゴリズムは、ユーザーの回答を分析してますますパーソナライズされたアドバイスを提供します。これにより、アプリがユーザーの財務状況を深く理解し、より効果的なサポートを行います。
目標設定と追跡機能についても説明します。この機能により、ユーザーは自身の財務目標に対する進捗を把握でき、達成感を感じながらより良い意思決定ができるようになります。例えば、貯金目標を設定し、その達成度を確認しながら、支出や投資を計画することができます。
購入計画機能は、ユーザーが節約や投資の代替案を選べるようにサポートします。たとえば、大きな買い物をする前に、支出を抑える方法や他のより安価なオプションを提示して、長期的な財務目標に近づけるようにします。
アカウンタビリティ機能は、ユーザーが責任感を持って支出を管理できるようにサポートします。成功した購入決定を追跡し、必要に応じて改善点を提案します。
教育とインサイトセクションでは、パーソナライズされた財務教育の記事、ビデオ、ポッドキャストが提供されます。これにより、ユーザーは財務知識を深め、今後の意思決定に役立てることができます。
リワードシステムでは、ユーザーが成功した購入決定に対してポイントやバッジを獲得でき、モチベーションを維持する手助けをします。
最後に、このアプリ「2buyor」の最大の特徴は、ユーザーが購入時にインターネットに接続していなくてもパーソナライズされた財務ガイダンスを受けられることです。これにより、どこでも、いつでも、より良い意思決定を行い、賢い財務管理を実現できます。

パーソナルファイナンスの専門家として行動し、モバイルアプリに関する詳細情報を提供します。このアプリケーションが、ユーザーが情報に基づいた購入決定を行い、財務目標を達成するのにどのように役立つかを説明する。ステップ 1 で説明した主要な機能を含め、それぞれについて詳しく説明します。さまざまな状況でアプリがどのように機能するかを示す例とシナリオを提供します。オフライン アクセシビリティの利点と、アプリがローカルでアクセス可能な質問とアルゴリズムのデータベースをどのように保存するかについて説明します。パーソナライズされたアンケートの重要性と、ユーザーのプロファイルと財務目標に基づく意思決定フレームワークを生成する方法を説明します。リアルタイムの意思決定プロセスと、アプリが尋ねるコンテキストに応じた質問を強調します。適応型アルゴリズムと、そのアルゴリズムがユーザーの応答をどのように分析するかを強調して、ますますパーソナライズされたガイダンスを提供します。目標設定と追跡機能について説明し、ユーザーが金銭的な願望に向けた進捗状況を追跡するのにどのように役立つかについて説明します。購入計画機能と、それが貯蓄や投資のための代替オプションをどのように提案するかを説明する。説明責任機能を作成し、それがどのように責任ある支出習慣を促進するかを説明します。教育とインサイトのセクションと、パーソナルファイナンス教育に関する記事、ビデオ、ポッドキャストの厳選されたフィードを提供する方法を説明する。報酬システムと、ユーザーが購入決定を成功させるためにポイントやバッジを獲得する方法について話し合います。最後に、オフラインでパーソナライズされたガイダンスを提供するアプリの機能を強調し、ユーザーが購入時に情報に基づいた財務上の決定を下せるようにします。アプリ名は「2buyor」です。

パーソナルファイナンスの専門家として、モバイルアプリについて詳細な情報を提供します。このアプリがユーザーの購買判断をサポートし、財務目標の達成をどのように支援するのかを説明します。第1ステップで言及された主要機能について、それぞれ詳しく説明し、様々な状況でのアプリの動作について具体例とシナリオを提示します。オフラインでのアクセシビリティの利点と、質問やアルゴリズムのローカルデータベースの保存方法について説明します。パーソナライズされた質問票の重要性と、ユーザーのプロフィールと財務目標に基づいて意思決定フレームワークがどのように生成されるかを説明します。リアルタイムの意思決定プロセスと、アプリが提示する文脈に応じた質問について強調します。適応型アルゴリズムがユーザーの回答を分析し、より個別化されたガイダンスを提供する方法について説明します。目標設定と進捗管理機能について説明し、ユーザーの財務目標達成の進捗をどのように追跡するかを説明します。購入計画機能について説明し、貯蓄や投資のための代替オプションをどのように提案するかを説明します。アカウンタビリティ機能を作成し、責任ある支出習慣をどのように促進するかを説明します。教育とインサイトセクションについて説明し、パーソナルファイナンス教育に関する記事、動画、ポッドキャストのキュレーションされたフィードをどのように提供するかを説明します。報酬システムについて説明し、ユーザーが上手な購買判断をすることでポイントやバッジを獲得する方法を説明します。最後に、このアプリがオフラインでパーソナライズされたガイダンスを提供し、購入時点でユーザーが情報に基づいた財務判断を下せるようにする能力を強調して締めくくります。アプリの名前は「2buyor」です。


今年度中に、Sue Shells社の総負債は25,000ドル減少し、株主資本は5,000ドル増加しました。同期間中、Sueの総資産はどの程度、そしてどの方向に変化しましたか？

選択肢
20,000ドルの減少。
30,000ドルの増加。
20,000ドルの増加。
30,000ドルの減少。

当年度中、Sue Shells, Incorporatedの総負債は25,000ドル減少し、株主資本は5,000ドル増加しました。同じ期間にスーの総資産はどのくらいの金額で、どの方向に変化しましたか?

多肢選択式
$20,000 decrease.
$30,000 increase.
$20,000 increase.
$30,000 decrease.

今年、Sue Shells, Incorporatedの総負債は 25,000 ドル減少し、株主資本は 5,000 ドル増加しました。同じ期間にスーの総資産はいくら、どの方向に変化しましたか?

複数選択
20,000 ドル減少。
30,000 ドル増加。
20,000 ドル増加。
30,000 ドル減少。


植物苗木会社の簿記係、新しく設立された法人です。植物苗木会社は以下の取引を行いました：
    4人の株主が、植物苗木会社の普通株式と引き換えに合計$60,000（1人あたり$15,000）を出資しました。
    植物苗木会社は$10,000で在庫を購入しました。植物苗木会社は請求書を現金で支払いました。

植物苗木会社の会計等式にどのような影響がありますか？

新しく設立された株式会社である植物園の経理担当者です。植物園では以下のような取引がありました
    4人の株主が、植物園の普通株式と引き換えに60,000ドル（各15,000ドル）を出資した。
    植物園が10,000ドルで在庫を購入した。植物園は請求書の代金を現金で支払った。

植物園の会計等式にどのような影響がありますか。

新たに設立された法人である植物園の簿記担当者。植物園には以下の取引がありました：
四人の株主が株式と引き換えに60,000ドル（各15,000ドル）を出資した。
植物園は10,000ドルで在庫を購入し、その請求書は現金で支払われた。
植物園の会計方程式に対する影響は何ですか？


あなたはDiscordギルドのモデレーターです
- あなたがモデレートするDiscordギルドのテーマはTheCrewです
- 返信する際は、返信対象のメッセージと同じ言語を使用する必要があります
- クルーを探している人に関連するメッセージ以外には返信しません
- 受け取るメッセージはすべてSTARTMESSAGEで始まり、ENDMESSAGEで終わります
- ルールが守られていないと判断した場合に返信するのがあなたの役割です
- ルールが守られていない場合のみ返信します！それ以外の場合は「NO RULE BROKEN」と言います
- ルールは以下の通りです：
    1. Discordのガイドラインに従う必要があります https://discord.com/guidelines
    2. Ubisoftの行動規範に従う必要があります https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. いかなる種類の宣伝も許可されていません。指定されたチャンネル以外でのコンテンツの宣伝は禁止です。
    4. コミュニティの秩序を乱す行為は禁止です。これには以下が含まれますが、これらに限定されません - 騒動の引き起こし、名指しでの非難、スパム、無関係なリンクや画像の投稿、過度な改行、チャンネルの不適切な使用、DMでのランダムな通話。
    5. ポルノ画像や職場閲覧不適切（NSFW）とみなされるコンテンツの投稿は禁止です。
    6. 機密保持契約（NDA）対象の情報やリークの投稿は禁止です。違反した場合はBANされます。
    7. 他人のアートワークを自分のものとして投稿してはいけません。他人のアートワークを投稿する際は、適切なクレジット表示が必要です！
    8. Ubisoftの従業員やモデレーターへの不要なダイレクトメッセージやメンションは禁止です。モデレーターとチャットを開くには、サーバー内で/send-modmailスラッシュコマンドを使用してください。
    9. モデレーターの対応に対して公の場で議論しないでください。対応に問題がある場合は、Mod Mailを使用して異議を申し立てることができます。他の人が処罰された場合、それについての議論は受け付けません。
    10. モデレーターの仕事を妨げないでください。問題が発生した場合は、Mod Mailを使用してモデレーターチームに連絡してください。モデレーターの仕事に干渉すると警告される可能性があります。
    11. 私たちはMotornationの世界を楽しむためにここにいます。常に否定的な態度をとることはモデレーターの対応につながります。ゲームを批判することは自由ですが、「gEaM dEd」といった表現ではなく、建設的に行ってください。
    12. ユーザーネームはメンション可能で読みやすく、サーバールールに沿ったものである必要があります。モデレーターは不適切と判断した場合、いつでもユーザーネームを変更する権利を有します。
    13. モデレーターは、サーバーに不適切と判断したユーザーを永久的に処罰（警告/キック/BAN）する権利を有します。

あなたは不和ギルドのモデレーターです
- あなたがモデレートしている不和ギルドの主題はTheCrewです
- 返信するメッセージと同じ言語で返信する必要があります
- 乗組員を探している人々に関連するメッセージ以外は何も返信しないでください
- 表示されるメッセージは、STARTMESSAGEで始まり、ENDMESSAGEで終わります
- あなたの役割は、ルールが守られていないと思われる場合に返信することです
- ルールが守られていない場合にのみ返信します!そうでなければ、「ルールは破られていない」と言います
- ルールは次のとおりです。
    1. Discord ガイドライン (https://discord.com/guidelines) に従う必要があります
    2. Ubisoft 行動規範 (https://www.ubisoft.com/help?article=000095037) に従う必要があります
    3. いかなる種類の広告も許可されていません。指定されたチャンネル以外でコンテンツを宣伝しないでください。
    4. コミュニティの混乱を招かないでください。これには、ドラマを引き起こすこと、名前を出して非難すること、スパム行為、トピックから外れたリンクや画像を無作為に投稿すること、集中的なライン分割、チャンネルの不適切な使用、DM での無作為な呼び出しが含ま
       れますが、これらに限定されません。
    5. ポルノ画像や職場で安全ではないと見なされる可能性のあるコンテンツは投稿しないでください。
    6. リークや秘密保持契約 (NDA) の対象となるものを投稿しないでください。このような行為は禁止されます。
    7. 他の人のアートワークを自分のものとして投稿しないでください。他の人のアートワークを投稿する場合は、適切な量のクレジットを与える必要があります。
    8. Ubisoft の従業員またはモデレーターへのあらゆる種類の一方的なダイレクトメッセージまたはメンションは許可されていません。サーバーで /send-modmail スラッシュコマンドを使用して、モデレーターとのチャットを開始してください。
    9. 公の場でモデレーターのアクションに異議を唱えないでください。自分に対して行われたアクションに問題がある場合は、Mod メールを使用して異議を申し立てることができます。処罰を受けたのが別の人である場合、私たちはあなたとそれについて話し合うことはありません。
    10. モデレーターに仕事をさせてください。問題が発生した場合は、Mod Mail を使用してモデレーター チームに連絡してください。後部座席でのモデレートは警告につながる可能性があります。
    11. 私たちは Motornation の世界を受け入れ、楽しむためにここにいます。常に否定的な態度をとると、モデレートによる措置が取られます。ゲームを批判するのは自由ですが、「ゲームがだめになった」ではなく、建設的に行ってください。
    12. ユーザー名は言及可能で読みやすく、サーバーのルールに準拠している必要があります。モデレーターは、不適切と判断された場合、いつでもユーザー名を変更する権利を留保します。
    13. モデレーターは、サーバーに不適切であると判断したユーザーを永久に処罰 (警告/キック/禁止) する権利を有します。

あなたはDiscordギルドのモデレーターです
- あなたがモデレートしているDiscordギルドのテーマはTheCrewです
- 返信するメッセージと同じ言語で返信する必要があります
- クルーを探している人に関連するメッセージ以外には返信しません
- 受け取るメッセージはすべてSTARTMESSAGEで始まり、ENDMESSAGEで終わります
- あなたの役割は、ルールが守られていないと判断した場合に返信することです
- ルールが守られていない場合にのみ返信します！それ以外の場合は「NO RULE BROKEN」と言います
- ルールは以下の通りです：
    1. Discordのガイドラインに従う必要があります https://discord.com/guidelines
    2. Ubisoftの行動規範に従う必要があります https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. いかなる種類の広告も許可されていません。指定されたチャンネル以外でのコンテンツの宣伝は禁止です。
    4. コミュニティの妨げとなる行為は禁止です。これには、ドラマの引き起こし、名指しでの批判、スパム、関係のないリンクや画像の投稿、過度な改行、チャンネルの不適切な使用、DMでのランダムな通話などが含まれますが、これらに限定されません。
    5. ポルノ画像や職場で不適切とされるようなコンテンツの投稿は禁止です。
    6. 機密保持契約（NDA）の対象となるリークや情報の投稿は禁止です。そのような行為はBANの対象となります。
    7. 他人のアートワークを自分のものとして投稿してはいけません。他人のアートワークを投稿する際は、適切なクレジット表示が必要です！
    8. Ubisoftの従業員やモデレーターへの不要な直接メッセージやメンションは禁止です。サーバーで/send-modmailスラッシュコマンドを使用して、モデレーターとのチャットを開いてください。
    9. モデレーションに関する公での議論は避けてください。処分に異議がある場合は、Mod Mailを使用して申し立てることができます。他人が処分を受けた場合、それについての議論はお受けできません。
    10. モデレーターに仕事をさせてください。問題が発生した場合は、Mod Mailを使用してモデレーターチームに連絡してください。モデレーションへの干渉は警告の対象となります。
    11. 私たちはMotornationの世界を楽しむためにここにいます。常に否定的な態度は処分の対象となります。ゲームへの批判は自由ですが、「gEaM dEd」といった表現ではなく、建設的な批判をしてください。
    12. ユーザーネームはメンション可能で読みやすく、サーバールールに沿ったものである必要があります。モデレーターは、不適切と判断した場合にいつでもユーザーネームを変更する権利を有します。
    13. モデレーターは、サーバーに不適切と判断したユーザーを永久に処分（警告/キック/BAN）する権利を有します。


Discord インタラクション API を使用して Discord ボットにオーディオクリップを再生させるにはどうすればよいですか?

Discord Interactions APIを使用して、Discordボットにオーディオクリップを再生させるにはどうすればよいですか？

discord Interactions apiを使用して、discordボットにオーディオクリップを再生させるにはどうすればよいですか?


指定されたカテゴリーに基づいて、単語やフレーズの関連付けを生成し、各カテゴリーで3つの直接的な関連付けと3つのテーマ的な関連付けを説明付きで提示してください。関連付けは明確で読みやすい形式で提示し、文脈を限定したり制約を課したりせず、関連付けの連鎖を続けてください。

カテゴリー:

色
アイテム
自然
場所
感情
映画
技術
文学
アート
ファッション

Input  単語/フレーズ: [注意]

関連付け基準:

3つの直接的な関連付け: 入力に即座に明確に関連するものを提示してください。
3つのテーマ的な関連付け: 入力に概念的またはテーマ的に関連するものを提示してください。これらは必ずしも明らかではない場合があります。
アシスタントへの指示:

各カテゴリーに基づき、入力単語やフレーズに対する3つの直接的な関連付けを特定し、説明してください。
各カテゴリーに基づき、入力単語やフレーズに対する3つのテーマ的な関連付けを特定し、説明してください。
関連付けを明確で理解しやすい形式で提示してください。
各カテゴリーの最後のテーマ的な関連付けを使用して、次の関連付けのラウンドを開始してください。
文脈を限定せず、不適切または攻撃的でない限り、関連付けの種類に制約を課さないでください。
Output形式:

構造化されたリストまたは段落形式で、直接的な関連付けとテーマ的な関連付けを明確に分けて提示し、読みやすさを確保してください。

単語またはフレーズが与えられた場合、指定されたカテゴリ間で関連付けを生成します。 各カテゴリは、説明付きの3つの直接的な関連付けと3つのテーマのつながりを生み出す必要があります。 明確で読みやすい形式で関連付けを提示し、コンテキストを制限したり、制約を課したりすることなく、関連付けの連鎖を作り続けます。

カテゴリー:

色
アイテム
ネーチャー
場所
感情
映画
科学技術
文学
美術
流行

入力単語/フレーズ: [Attention]

関連付け基準:

3つの直接関連付け：入力に即時かつ明確に接続されている現在の関連付け。
3つのテーマ接続：概念的またはテーマ的に入力にリンクされている現在の関連付けは、すぐには明らかではないかもしれません。
アシスタントの手順:

入力単語またはフレーズに基づいて、各カテゴリの3つの直接的な関連付けを特定し、説明します。
入力単語またはフレーズに基づいて、各カテゴリの3つのテーマ接続を特定し、説明します。
読みやすく、理解しやすい形式で関連付けを提示します。
各カテゴリの最後のテーマ接続を使用して、次の一連の関連付けを開始して、関連付けの連鎖を継続します。
本質的に不快または不適切でない限り、コンテキストを制限したり、作られた関連付けの種類に制約を課したりしないでください。
出力フォーマット:

構造化されたリストまたは一連の段落は、テーマ別の接続から直接の関連付けをきれいに分離し、明確さと読みやすさを確保します。

与えられた単語やフレーズに対して、指定されたカテゴリーごとに連想を生成します。各カテゴリーは、説明を添えた3つの直接的な連想と3つのテーマ的なつながりを生み出す必要があります。連想を明確で読みやすい形式で提示し、文脈を制限したり制約を課したりすることなく、連想の連鎖を続けてください。

カテゴリー：

色
アイテム
自然
場所
感情
映画
テクノロジー
文学
アート
ファッション

入力単語/フレーズ：[注意]

連想の基準：

3つの直接的な連想：入力に即座に明確につながる連想を提示。
3つのテーマ的なつながり：入力に概念的またはテーマ的につながる連想を提示（必ずしも即座には明らかでない場合もある）。

アシスタントへの指示：

入力単語やフレーズに基づいて、各カテゴリーの3つの直接的な連想を特定し説明する。
入力単語やフレーズに基づいて、各カテゴリーの3つのテーマ的なつながりを特定し説明する。
連想を読みやすく理解しやすい形式で提示する。
各カテゴリーの最後のテーマ的なつながりを使用して、次のラウンドの連想を開始する。
本質的に不快または不適切なものでない限り、連想のタイプに制限や制約を課さない。
出力形式：

直接的な連想とテーマ的なつながりを明確に区別する、構造化されたリストまたは一連の段落で、明確性と読みやすさを確保する。


この質問を手伝ってください：

2 クリスタルクリア（論理問題）
どこを探しても真実の愛を見つけることができません。少し絶望的になったあなたは、街で最も有名な（そして真面目な）占い師のマダム・イルマに会うことを決意します。入り口で、あなたは「私が言うことはすべて、信じられるために証明されなければならない」という看板を目にします。これまで以上に困惑しながらも、あなたは中に入ります。しばらくあなたを見つめた後、彼女は奇妙な輝きを放つ水晶球を覗き込み、神秘的な声で言います：
• あなたは犬を飼っています。
• あなたが探している人は大量にニンジンを買います。
• ウサギを飼っている人は、ウサギを追いかけるものすべてを嫌います。
• すべての犬は何らかのウサギを追いかけます。
• 大量にニンジンを買う人は、ウサギか食料品店のどちらかを所有しています。
• 他人の所有物を嫌う人は、その人とデートをしません。
今聞いた文章は、あなたにある人物を思い出させます：ロビンです。しかし、あなたが立ち去る前に、彼女は次のような結論であなたに挑戦します：
• あなたが探している人が食料品店を持っていない場合、彼女はあなたとデートをしないでしょう。
入り口の文章を思い出し、彼女が言ったことは、この挑戦的な結論を証明できる場合にのみ真実だと気付きます。気まずい状況を避けたいので、ロビンに会いに行く前に彼女の結論の証明を提供することにします。
1. マダム・イルマの6つの陳述を一階述語論理（FOL）で表現してください。注：2つの定数：YOUとROBINを使用できます。
この問題はこのコースワークの10%の配点です。
2. 得られた表現を連言標準形（CNFs、講義9：論理のステップ1-6）に変換してください。作業を示し、説明してください。
この問題はこのコースワークの10%の配点です。
3. マダム・イルマの結論をFOLに変換し、否定してCNFに変換してください（講義9：論理のステップ1-6）。作業を示し、説明してください。
この問題はこのコースワークの10%の配点です。
1
4. 前に作成したすべての節（分割方法によって少なくとも7つ必要）に基づいて、CNFへの変換（講義9：論理のステップ7-8）を完了し、マダム・イルマが正しく、あなたがロビンに（論理的な）愛を告白しに行くべきだという証明を導出法によって提供してください。作業を示し、説明し、単一化子を提供してください。
この問題はこのコースワークの20%の配点です。
注：講義9で示されたCNF変換のステップ順序に必ず従い、すべてのステップを報告してください（該当しない場合は「何もすることがない」と記述してください）。

クリスタルクリア（論理問題）

あなたはどこを探しても真実の愛を見つけることができません。少し絶望的になり、街で最も有名な（そして真面目な）占い師、マダム・イルマに会うことにしました。入り口には「私の言うことはすべて、信じるためには証明されなければならない」という看板が掲げられています。これまで以上に困惑しながらも、あなたは中に入ります。しばらくあなたを見つめた後、彼女は不思議な輝きを放つクリスタルボールを覗き込み、神秘的な声で言います：
• あなたは犬を飼っています。
• あなたが探している人は、かごいっぱいのニンジンを買います。
• ウサギを飼っている人は、ウサギを追いかけるものすべてを嫌います。
• すべての犬は、何らかのウサギを追いかけます。
• かごいっぱいのニンジンを買う人は、ウサギか食料品店のどちらかを所有しています。
• 他人の所有物を嫌う人は、その人とデートをしません。
あなたが今聞いた文章は、ある人物を思い出させます：ロビンです。しかし、あなたが立ち去る前に、彼女は次のような結論で挑戦してきます：
• あなたが探している人が食料品店を所有していない場合、その人はあなたとデートをしないでしょう。
入り口の文章を思い出し、彼女の挑戦的な結論を証明できる場合にのみ、彼女の言ったことが真実だと気づきます。気まずい状況を避けたいので、ロビンに会いに行く前に彼女の結論の証明を提供することにしました。
1. マダム・イルマの6つの陳述を一階述語論理（FOL）で表現してください。注：2つの定数：YOUとROBINを使用できます。
この問題は、この課題の採点の10%を占めます。
2. 得られた表現を連言標準形（CNFs、講義9：論理のステップ1-6）に変換してください。作業過程を示し、説明してください。
この問題は、この課題の採点の10%を占めます。
3. マダム・イルマの結論をFOLに変換し、否定してCNFに変換してください（講義9：論理のステップ1-6）。作業過程を示し、説明してください。
この問題は、この課題の採点の10%を占めます。
1
4. 前述のすべての節（分割方法によって少なくとも7つの節があるはずです）に基づいて、CNFへの変換を完了し（講義9：論理のステップ7-8）、マダム・イルマが正しく、ロビンに会いに行って（論理的な）愛を告白すべきだという証明を分解によって提供してください。作業過程を示し、説明し、単一化子を提供してください。
この問題は、この課題の採点の20%を占めます。
注：講義9で示されたCNF変換のステップ順序に従い、すべてのステップを報告してください（何もする必要がないステップについては「何もすることがない」と記述してください）。

この質問で私を助けてください:

2 クリスタルクリア(論理問題)
あなたはどこでもそれを探していますが、あなたの本当の愛を見つけることはできません。ちょっと必死だよ、君
街で最も有名な(そして真面目な)占い師であるマダム・イルマに会うことにしました。エントランスには、
「私が言うことはすべて、信じられるために証明されなければならない」という看板が見えます。これまで以上に困惑し、
あなたはまだ中に入ります。しばらくあなたを睨みつけた後、彼女は水晶玉を覗き込みます。
奇妙な輝きを放ち、謎の声で言います。
•あなたは犬を飼っています。
•あなたが探している人はブッシェル単位でニンジンを購入します。
•ウサギを飼っている人は誰でも、ウサギを追いかけるものを嫌います。
•すべての犬はウサギを追いかけます。
•ブッシェルでニンジンを購入する人は誰でも、ウサギまたは食料品店を所有しています。
•他の人が所有しているものを嫌う人は、その人と付き合わないでしょう。
今聞いたばかりの文章は、ロビンという人を思い出させます。しかし、あなたが去る前に、彼女は挑戦します
結論を出すあなた:
•あなたが探している人が食料品店を所有していない場合、彼女はあなたとデートしません。
入り口の文章を思い出すと、彼女があなたに言ったことが真実であることは、あなたが
彼女の挑戦的な結論を証明することができます。あなたは厄介な状況を望んでいないので、あなたはすることに決めます
ロビンに会いに行く前に、彼女の結論の証拠を提出してください。
1. マダム・イルマの6つのステートメントを1階論理(FOL)に表現します。注: 2 つを使用できます
定数:YOUとROBIN。
この質問は、このコースワークのマークの10%を占めています。
2. 得られた表現を接続正規形に翻訳します(CNF、講義のステップ1-6
9: Logic)。あなたの作品を見せて説明してください。
この質問は、このコースワークのマークの10%を占めています。
3. マダム・イルマの結論を FOL に変換し、それを否定して CNF に変換します (ステップ 1 から 6
講義9:論理学)。あなたの作品を見せて説明してください。
この質問は、このコースワークのマークの10%を占めています。
1
4.以前に作成したすべての句に基づいて(方法によっては少なくとも7つ必要です
それらを分割し、CNFへの変換を確定し(講義9:ロジックのステップ7-8)、次の方法で証明を提供します。
マダム・イルマが正しいという決議は、あなたがロビンに会いに行ってあなたの(論理)を宣言すべきだという
彼女に愛を。あなたの仕事を見せて説明し、統一者を提供してください。
この質問は、このコースワークのマークの20%を占めています。
注:講義9で示されているCNF変換の手順の順序に従って、レポートしてください
すべてのステップ (この場合のステップについては、「何もしない」と記載します)。


労災保険に関する州固有の規制をインターネットで検索してください。

このトピックに関する上位3つの記事を見つけ、それらの記事から最も重要な部分を使用して新しい記事を作成してください。

記事内で少なくとも5つのソースを本文中で引用し、それらの引用のURLアドレスを記事の最後の別セクションに記載してください。

また、州固有のワーカーズコンプ規制に関連するSEOキーワードを検索し、それらのキーワードを記事全体で使用してください。

記事は少なくとも1500語にしてください。

最終段落にディアフィールドアドバイザーズでワーカーズコンプ保険に加入するための行動喚起を入れてください。

記事全体を通して、様々な州における固有の労災保険法規制への具体的な言及を含めてください。

労災補償に関する州固有の規制についてインターネットで検索してください。

このトピックに関する上位3つの記事を見つけ、それらの記事の情報を使用して、すべての記事から最も重要な部分に従って新しい記事を作成してください。

記事内で少なくとも5つの出典を本文中で引用し、それらの引用のURLアドレスを記事の最後の別セクションに記載してください。

また、州固有の労災補償規制に関連するSEOキーワードを検索し、それらのキーワードを記事全体で使用してください。

記事は少なくとも1500語にしてください。

最後の段落にディアフィールドアドバイザーズでの労災保険加入を促すコールトゥアクションを追加してください。

記事全体を通して、様々な州における特有の労災補償法制への具体的な言及を追加してください。

インターネットで労働者災害補償に関する州特有の規制を検索します。

そのトピックに関する上位3つの記事を見つけ、それらの記事を使って、3つの記事から最も重要な部分に従って新しい記事を作成してください。

少なくとも5つの出典を引用し、そのURLアドレスを記事下部の別のセクションに記載してください。

また、州ごとの労災規制について関連するSEOキーワードを検索し、それらのキーワードを記事全体で使用してください。

記事は少なくとも1500語にしてください。

最終段落にディアフィールドアドバイザーの労災保険への加入を呼びかける文言を入れてください。

記事中に各州独自の労災法に関する具体的な参照を加えてください。


アニメ「ブラック・ラグーン」のレヴィ「Two Hands」のGURPSキャラクターシートを作成してください

「BLACK LAGOON」アニメに登場するレヴィ"二丁拳銃"のGURPSキャラクターシートを作成してください。

ブラック・ラグーン のアニメから「レヴィ（ツーハンド）」のGURPSキャラクターシートを作成してください。


バドミントンのガット張り替えを追跡するDjangoアプリケーションを作りたいと思います。顧客、ガット張り替え、支払いの記録が必要です。models.pyを設計してください。

Djangoでバドミントンの張り替えトラッカーを作成したいです。顧客、張り替え、支払いを記録する必要があります。
models.pyを設計してください

Djangoでバドミントンの文字列変更トラッカーを作りたいです。顧客、再ストリング、支払いを記録する必要があります。デザインミー・ザ・models.py


Djangoを使用して、Features(models.Model)クラスがあります：
    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()
各save()で'現在のユーザー'を自動的に保存するにはどうすればよいですか

Djangoを使用して、以下のようなクラスがありますclass Features(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
    loadeddata = models.TextField()
どのようにして「現在のユーザー」を自動的に各save()で保存できますか？

Django を使用すると、クラス Features(models.Model):
   user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
   created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
   updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
   loadeddata = models.TextField()
各 save() で「現在のユーザー」を自動的に保存する方法


Dockerを使う場合、カレントディレクトリにDockerfileがあれば、`docker build .` コマンドを使ってイメージをビルドすることができます。このビルドを元に戻すにはどうすればいいのでしょうか？つまり、`docker build .` コマンドを実行する前の状態に戻るにはどうすればいいのでしょうか？

Dockerを使用する際、カレントディレクトリにDockerfileがある場合、`docker build .`コマンドを使用してイメージをビルドできます。このビルドを元に戻すにはどうすればよいですか？つまり、`docker build .`コマンドを実行する前の状態に戻すにはどうすればよいですか？

Docker を使用する際、カレントディレクトリに Dockerfile がある場合、`docker build .` コマンドを使用してイメージをビルドできます。このビルドを元に戻すにはどうすればよいでしょうか？つまり、`docker build .` コマンドを実行する前の状態に戻すにはどうすればよいでしょうか？


同じマシンのポート8001で実行されているWordpressのDockerコンテナにリバースプロキシするためのApache設定ファイルが必要です

同じマシン上のポート8001で実行されているWordPressのDockerコンテナにリバースプロキシするためのApache設定ファイルを作成したいです

同一のマシンでポート8001で実行されているWordPress Dockerにリバースプロキシを設定するためのApache設定ファイルが欲しいです


私はDockerコンテナ内でFlaskアプリケーションを実行しています。Flaskの設定ファイルを以下のようにファイルから読み込んでいます: `app.config.from_file(config_file, load=json.load)`。Dockerでどの設定を読み込むかを指定するにはどうすればよいですか？環境変数を使用できますか？

Dockerコンテナ内にFlaskアプリケーションがあります。次のようにファイルからFlaskの設定を読み込んでいます：app.config.from_file(config_file, load=json.load)
Dockerで実行する際、どの設定ファイルを読み込むかをどのように指定すればよいですか？環境変数を使用するのがよいでしょうか？

私はdockerコンテナにフラスコアプリケーションを持っています。私はこのようなファイルからフラスコ設定ファイルを読み取りました:app.config.from_file(config_file、load = json.load)
dockerのためにどの構成を読み取るかを実行して言う方法は?多分環境変数?


Docker 3.5 で Blender を実行する方法
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Docker 3.5でBlenderを実行するにはどうすればよいですか


プラグインやテーマが追加/更新/変更された時に、すべてのnginx helperキャッシュをクリアするWordPressプラグインを作成してください

プラグイン/テーマが追加/更新/変更されたときにすべてのnginxヘルパーキャッシュをクリアするワードプレスプラグインを書いてください

私に、プラグインやテーマが追加/更新/変更されたときに、すべてのnginx helperキャッシュをクリアするWordPressプラグインを書いてください


WordPressでオンラインソーシャルマーケットプレイスを作りたいと思います。上位3つのベストテーマのリスト、必須プラグインのリスト、そして最後にイラン国内市場向けの市場参入戦略のリストを作成してください。

WordPressでオンラインソーシャルマーケットプレイスを作成したいと思います。トップ3の最適なテーマのリスト、必須プラグインのリスト、そして最後にイラン国内市場向けの市場参入戦略のリストを作成してください

私はワードプレスでオンラインソーシャルマーケットプレイスを作成したい、トップ3の最高のテーマのリストを作成し、次に必須のプラグインのリストを作成し、最後にイラン国内市場で使用できる市場参入戦略のリストを作成してください


物理学において、「毛玉穴」と呼ばれる 1 つのベクトル場が消失する点の場合に、毛玉定理を包括的に実装するためには、できるだけ多くの球の表面に沿った流れやベクトル場について知る必要があります。

球体表面の電流について、物理学的にできるだけ多くの情報が必要です。これは、ヘアリーボール定理を包括的に実装するためで、特にヘアリーボールホールと呼ばれる1つの消失ベクトル場点の場合について知る必要があります。

球体の表面における電流について、物理学の観点からできるだけ多くの情報を必要としています。これは毛球定理を包括的に実装する際に、1つのベクトル場の毛球の穴と呼ばれる消失点がある場合について考察するためです。


半径 𝑅 = 0.75 𝑚 の円環に、正味電荷 𝑄 = +275 𝜇𝐶 が一様に分布しています。円環の中心に点電荷 𝑞 = −75 𝜇𝐶 が置かれています。円環が点電荷に及ぼす正味の力の大きさを求めてください。

半径 𝑅 = 0.75 𝑚 の円環があり、ネット電荷 𝑄 = +275 𝜇𝐶 が円環に沿って均等に分布しています。点電荷 𝑞 = −75 𝜇𝐶 が円環の中心に配置されています。円環によって点電荷に加わる合計力の大きさを求めなさい。

半径𝑅 = 0.75 𝑚の円形リングには、正味電荷𝑄 = +275 𝜇𝐶が一様に分布しています。点電荷𝑞 = −75 𝜇𝐶がリングの中心に置かれています。
リングによって点電荷に及ぼされる正味の力の大きさを求めなさい。


JavaScript関数の一部をリライトしたいと考えています。現在のコードでは、すべてのプロパティMatchesを検索して最小値を見つけ、Player2を常に最初のメンバーにしています。しかし、代わりに、Matchesでソートして最小値を持つPlayer1を選び、Player2はコードを実行するたびにランダムに選ばれるようにしたいです。

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);
    }
  }
}

JavaScriptの関数の一部を書き直したいと思います。現在のコードでは、すべてのプロパティMatchesを検索して最小値を見つけ、Player2を常に最初のメンバーとしています。代わりに、Player1をMatchesで並べ替えた最小値とし、Player2はコードが実行されるたびにランダムになるようにしたいと思います。

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);
    }
  }
}

書き直したい Javascript 関数の一部があります。現在、この関数はすべてのプロパティ Matches を検索して最小値を見つけ、Player2 を常に最初のメンバーにします。代わりに、Player1 を Matches で並べ替えた結果の最小値にし、Player2 をコードが実行されるたびにランダムにしたいです。

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);
    }
  }
}


チェス大会のEloスコアを計算するプログラムを書いてください。
チェス トーナメントの Elo スコアを計算するプログラムを作成します。
チェストーナメントのEloレーティングを計算するプログラムを作成してください。


上級レベルの水泳者向けに、メインセットが15×100を1分30秒で、合計約4500mのスイムワークアウトを教えていただけますか？

高度なレベルのスイマー向けで、メインセットが15x100m、インターバル1:30、合計約4500mのワークアウトをご提案します

15x100を1分30秒で泳ぎ、合計4500mほど泳ぐ水泳トレーニングを教えていただけますか？上級レベルのスイマー向けです


最新の科学的トレーニング方法論を用いるトライアスロンコーチとして、1月から始まる初めてのアイアンマン70.3（6月2日開催）のトレーニングプランを作成してください。このトレーニングプランには3種目すべてを含め、私の経験レベルに合わせて調整してください：水泳の経験はなく、サイクリングは基礎がしっかりしており、ランニングは経験豊富です。6月のハーフアイアンマンを完走するために、他の2種目で十分な体力をつけながら、ランニングの現在の体力レベルを向上させられるようなプランを組んでください。
週6日のトレーニングを希望していますが、フルタイムで働いているため、長時間のセッションは週末のみ可能であることを考慮してください。

あなたは最新の科学に基づいたトレーニング方法論を使用する専門的なトライアスロンコーチです。1月から始めて6月2日の初めてのIronman 70.3に向けたトレーニングプランを作成してください。プランには3つの競技すべてを含め、私の特定の経験レベルに合わせて調整してください：私はこれまで水泳の経験がなく、サイクリングにはしっかりとした基盤があり、ランニングは経験豊富です。このプランは、ランニングの既存のフィットネスレベルを向上させる一方で、他の2つの競技でも十分なフィットネスを構築し、6月のハーフアイアンマンを完走できるようにしてください。
私は週に6日トレーニングをしたいですが、フルタイムの仕事をしているため、長いセッションは週末にしかできません。

あなたは、最新の科学に基づいたトレーニング方法を使用するトライアスロンのエキスパートコーチです。6月2日に初めて開催されるアイアンマン70.3のトレーニングプランを教えてください。トレーニングプランには、3つの種目すべてが含まれ、私の特定の経験レベルに合わせて調整する必要があります:私は以前に水泳の経験がなく、サイクリングの確固たる基盤があり、経験豊富なランナーです。ランニングにおける既存のフィットネスレベルを向上させながら、他の2つの種目で十分なフィットネスを構築し、6月のハーフアイアンマンを完走できるように計画を立てます。
週に6日トレーニングしたいのですが、フルタイムの仕事をしているので、週末にしか長時間のセッションができないことに注意してください。


宅配サービスでは、荷物の最短辺と最長辺の合計が50cm未満である場合、配送料金が3€となります。この条件で配送可能な最大体積の荷物はどのようなものになりますか？

宅配サービスでは、荷物の最短辺と最長辺の合計が50cm未満でなければならない荷物の発送には3ユーロがかかります。これと一緒に発送できる最大容量のパッケージは何ですか?

荷物配送サービスでは、荷物の最短辺と最長辺の合計が 50cm 未満の荷物の配送に 3 € の料金がかかります。このサービスで配送できる最大容積の荷物はどれですか?


Python関数を書いてください。この関数は、dateとwinnerの列を持つデータフレームを受け取り、Aliceによる連続勝利の最長回数を返します。

列の日付と勝者を含むデータフレームを受け取り、Aliceによる最長連続勝利数を返すPython関数を書いてください

Aliceが連続して勝利した最長回数を返すデータフレームの日付と勝者の列を受け取るPython関数を作成してください。


非構造化テキストから構造化情報を抽出する一環として、LLMモデルにテキスト文章を与え、エンティティと関係性を含む有効なJSONでOpen Information Extractionを出力します。\n'ここに事実があります...'などのテキストは含めず、有効なJSONのみを返してください。\n例：\nInput: Apple Inc.はカリフォルニア州クパチーノに本社を置いています。Tim CookはAppleのCEOです。\nOutput: {'entities': [[1, 'Apple Inc.', 'Company'], [2, 'Cupertino, California', 'Location'], [3, 'Tim Cook', 'Person']], 'relationships': [[1, 'is headquartered in', 2], [3, 'is the CEO of', 1]]}\nInput: すみません！\nOutput: {'entities': [], 'relationships': []}\nInput: バラク・オバマはアメリカ合衆国の第44代大統領でした。彼は1961年8月4日にハワイ州ホノルルで生まれました。コロンビア大学とハーバード法科大学院を卒業しました。1997年から2004年までイリノイ州上院議員を務めました。2008年には、共和党候補のジョン・マケインを破って、アメリカ合衆国大統領に選出されました。2012年には、共和党候補のミット・ロムニーを破って再選されました。\nOutput:

非構造化テキストから構造化された情報を抽出する一環として、LLMモデルにテキスト文章を与え、エンティティと関係性を含むOpen Information Extractionを有効なjsonで出力してください。\n'here are facts..'などのテキストは応答に含めず、有効なjsonのみを返してください。\n例：\nInput: Apple Inc.はカリフォルニア州クパチーノに本社を置いています。ティム・クックはAppleのCEOです。\nOutput: {'entities': [[1, 'Apple Inc.', 'Company'], [2, 'Cupertino, California', 'Location'], [3, 'Tim Cook', 'Person']], 'relationships': [[1, 'is headquartered in', 2], [3, 'is the CEO of', 1]]}\nInput: すみません！\nOutput: {'entities': [], 'relationships': []}\nInput: バラク・オバマはアメリカ合衆国の第44代大統領でした。彼は1961年8月4日にハワイ州ホノルルで生まれました。コロンビア大学とハーバード・ロー・スクールを卒業しました。1997年から2004年までイリノイ州上院議員を務めました。2008年、彼は共和党候補のジョン・マケインを破り、アメリカ合衆国大統領に選出されました。2012年には、共和党候補のミット・ロムニーを破り、再選されました。\nOutput:

非構造化テキストから構造化情報を抽出する一環として、LLM モデルへのテキスト パッセージが与えられた場合、有効な json 内のエンティティと関係を含む Open Information Extraction が出力されます。n「ここに事実があります..」などの応答にテキストを含めず、有効な json のみを返します。n例:n入力: Apple Inc. は、カリフォルニア州クパチーノに本社を置いています。n出力: {'entities': [[1, 'Apple Inc.', 'Company'], [2, 'Cupertino, California', 'Location'], [3, 'Tim Cook', 'Person']], 'relationships': [[1, 'is headquartered in', 2], [3, 'is the CEO of', 1]]}n入力: 申し訳ありません。n出力: {'entities': [], 'relationships': []}n入力: バラク・オバマは第44代アメリカ合衆国大統領でした。1961年8月4日、ハワイ州ホノルル生まれ。コロンビア大学とハーバード大学ロースクールを卒業。彼は1997年から2004年までイリノイ州上院議員を務めました。2008年、共和党候補のジョン・マケインを破り、アメリカ合衆国大統領に選出された。彼は2012年に共和党候補のミット・ロムニーを破って再選されました。


簡単に答えてください。この文に同意しますか：「カプセルネットワークの設計は、明確に定義されたエンティティを持つ分類問題に最も適しているように思われ、天気パターンのようにエンティティの定義が難しい問題にはあまり適していない可能性があります。」

「カプセルネットワークの設計は、明確に定義されたエンティティを持つ分類問題に最も適しているように見え、天気のようにエンティティを定義するのが難しい問題にはあまり適さない可能性がある」という文に同意しますか。"

"カプセルネットワークの設計は、明確に定義されたエンティティを持つ分類問題に最も適しており、天候パターンのように、エンティティの定義がより困難な問題にはあまり適していないように見える。"この文章について、簡単にご意見をお聞かせください。


円運動に関するAレベル試験問題を作成してください。採点基準と解答も併せて提供してください。

円運動に関するAレベルの試験問題を生成し、マークスキームと回答に従って作成できますか。

円運動に関するイギリスのA level試験問題を、採点基準と解答を含めて作成していただけますか？


明日受験する核心臓病学の試験に向けて、最も重要な15の事実を教えてください。試験に出題される可能性が高く、一般的な情報よりもやや専門的な情報に焦点を当ててください。

私が明日受けなければならない核心臓病学委員会の試験のために勉強するのを助けるために、最も収益の高い15の事実を教えてください。テストに出題される可能性は高いが、非常に一般的な情報よりも不明瞭な情報を提供することに集中してください。

明日受ける核心臓学のボード試験のために勉強を手助けする最高の15の事実を教えてください。試験に出る可能性が高い情報に焦点を当てて、しかし非常に一般的な情報よりも少し obscure な情報を提供してください。


次のページに移動してください。 https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/home.html?lang=en
左側のレールには、展開可能なネストされたメニューがあるメニューがあります。各メニューラベルと対応するURLを抽出してください。それをCSVファイルに出力し、1列目にメニューラベル、2列目にフルパスURLを記載してください。

次に、このページに移動します。 https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/home.html?lang=en
左側のレールには、展開できるネストされたメニューがあるメニューがあります。各メニューラベルと対応するURLを抽出します。これを CSV ファイルに出力し、1 つの列をメニュー ラベルに、もう 1 つの列をフル パス url に出力します


SSMSでover句を使用して、別のカラムの条件に基づいてカラム内のdistinctな値をカウントする方法

ssmsでover句を使用して、別の列からの制約に基づいて列の異なる値をカウントする方法

ssmsのover句を使用して、別の列からの制約が与えられた列内の異なる値をカウントします。


こんにちは、ExcelのセルをカラーのPowerPointの四角形に変換するPythonコードを教えてください

エクセルのセルを色付きのパワーポイントの四角形に変換するためのPythonコードが欲しいです

エクセルのセルをパワーポイントのカラー四角形に変換するPythonコードを教えてください


MySQLを使用してExcelテーブルに対してクエリを実行し、直径クラス別に樹種を選択し、直径クラスの出現回数と総材積の一部を集計します

MySQL を使用して Excel テーブルを照会して、直径クラスで Excel テーブルの樹種を選択し、直径クラスの 出現回数と合計の一部をカウントします。

MySQL を使用して Excel テーブルを照会して、直径クラスで Excel テーブルの樹種を選択し、 頻度と合計の一部をカウントします。


特定の列の値が 0 である行をExcelテーブルからフィルタリングして削除する方法を教えてください

Excelテーブル内で、特定の列の値が0である各行をフィルターして削除する方法を教えてください。

特定の列の値が 0 である Excel テーブルの各行をフィルターして削除する方法を教えてください。


Excelで複数行のデータを1行にまとめる方法? Excelで複数行のデータを1行のデータにまとめる方法は？ Excelで複数行のデータを1行のデータにする方法は?


# 役割
あなたは世界的に有名な認定試験の心理測定学者です。あなたの仕事は、心理測定学と技術認定試験のベストプラクティスを使用して、定義された**Answer_Format**および**Guidelines**に従い、5つの質問/選択肢/正解を作成することです。
質問は提供されたデータに基づいて作成する必要があります。質問を作成する際には、提供された**Dataset**のみを使用してください。
# Answer_Format
指定された変数のみを提供してください。説明や挨拶などは不要です。変数の応答以外は記載しないでください。
{
Number = "n",
Question = "Technical Environment/Business Problem: **Technical Environment/Business Problem**に関連する質問部分。Goal Statement: **Goal Statement**に関連する質問部分。Question Sentence: **Question Sentence**に関連する質問部分",
Distractors = ["最初の誤答選択肢", "2番目の誤答選択肢", ..., "最後の誤答選択肢"],
Correct_Answers = ["最初の正解", "2番目の正解", ..., "最後の正解"],
Correct_Reasoning = ["最初の正解に関する理由", "2番目の正解に関する理由", ..., "最後の正解に関する理由"]
}

# ガイドライン

- Answer_Formatに従って回答を提供してください。
- 各誤答選択肢および正解は、同じ程度の長さである必要があります。

## 質問のルール

- 各質問は3つの部分で構成される必要があります。各部分には独自のルールがあります。各部分に含まれるルールに従ってください。部分は以下の通りです：**技術環境/ビジネス課題**、**目標文**、**質問文**

### 技術環境/ビジネス課題

- 一般的な内容から具体的な内容へと記述してください。
- 必要な情報のみを含めてください。余分なテキストは不要です。
- 資格のない受験者に正解を示唆するような手がかりやヒントを含めてはいけません。

### 目標文

- 正確で明確で、設問と選択肢に論理的につながる
- 通常「あなたは～する必要があります」で始まる
- 目標を達成するためのパラメータを指定する（例：最低のソフトウェアコスト、最短時間、最少のコーディング行数/労力など）

### 質問文

- 通常「何をすべきですか？」または「次に何をすべきですか？」
- 適切な場合は選択肢からテキストを組み込む
- 例：すべての選択肢がツールの場合：「どのツールをインストールすべきですか？」
- 否定的な質問にすべきではありません。つまり、「以下のうちどれが～ではないか」という形式は避ける

## 錯誤選択肢のルール

- 錯誤選択肢は提供された質問に対する誤った答えです。
- 3つの錯誤選択肢を提供する必要があります。
- 錯誤選択肢は、それなりに信頼できる回答である必要があります。
- correct_answ

# 役割
あなたは世界的に有名な認定試験心理測定士です。心理測定学と技術認定試験のベストプラクティスを使用して、定義された**回答形式**と**ガイドライン**に従って5つの質問/誤答選択肢/正解を生成することが仕事です。
質問は提供されたデータに基づいている必要があります。質問の生成には提供された**データセット**のみを使用してください。
# 回答形式
指定された変数のみを提供してください。説明、挨拶、変数の応答以外は何も含めないでください。
{
Number = "n",
Question = "技術環境/ビジネス課題：質問の**技術環境/ビジネス課題**に関する部分。目標記述：質問の**目標記述**に関する部分。質問文：質問の**質問文**に関する部分",
Distractors = ["第1の誤答選択肢", "第2の誤答選択肢", ..., "最後の誤答選択肢"],
Correct_Answers = ["第1の正解", "第2の正解", ..., "最後の正解"]
Correct_Reasoning = ["第1の正解に関する理由付け", "第2の正解に関する理由付け", ... , "最後の正解に関する理由付け"]
}

# ガイドライン

 - 回答形式に従って回答を提供する必要があります。
 - 各誤答選択肢と正解は同程度の長さにする必要があります。

## 質問規則

 - 各質問は3つの部分で構成される必要があります。各部分にはそれぞれの規則があります。各部分に含まれる規則に従ってください。部分は以下の通りです：**技術環境/ビジネス課題**、**目標記述**、**質問文**

### 技術環境/ビジネス課題

 - 一般的なものから具体的なものへと説明
 - 必要な情報のみを含める；余分なテキストは不要
 - 質問は、適格でない候補者に正解を与えてしまうような手がかりや暗示を提供してはいけません。

### 目標記述

 - 正確で明確、かつ設問と選択肢に論理的につながる
 - 通常「あなたは〜する必要があります」で始まる
 - 目標達成のためのパラメータを指定（例：最低のソフトウェアコスト、最短時間、最少のコーディング行数/労力など）

### 質問文

 - 通常「何をすべきですか？」または「次に何をすべきですか？」
 - 適切な場合は選択肢のテキストを組み込む
 - 例：すべての選択肢がツールの場合：「どのツールをインストールすべきですか？」
 - 否定的な質問にしてはいけません；例：「次のうちどれが〜ではないか」

## 誤答選択肢規則

 - 誤答選択肢は提供された質問に対する間違った回答です。
 - 3つの誤答選択肢を提供する必要があります。
 - 誤答選択肢はある程度信頼できる回答である必要があります。
 - 正解は

# ロール
あなたは世界的に有名な認定試験の心理測定学者です。あなたの仕事は、心理測定学と技術認定試験のベストプラクティスを使用して、定義された**Answer_Format**と**ガイドライン**に従って5つの質問/気晴らし/correct_answersを生成することです。
質問は、提供されたデータに基づいている必要があります。提供された**データセット**のみを使用して質問を生成します。
# Answer_Format
指定された変数のみを指定します。説明も敬礼も、変数の応答以外には何もありません。
{
数値= "n"、
質問 = "技術環境/ビジネス問題: **技術環境/ビジネス問題**を参照する質問の一部。ゴールステートメント: **ゴールステートメント**を参照する質問の一部。質問文:**質問文**を参照する質問の一部、
ディストラクタ = ["最初のディストラクタ", "2 番目のディストラクタ", ..., "最後のディストラクタ"],
Correct_Answers = ["最初の正解", "2番目の正解", ..., "最後の正解"]
Correct_Reasoning = ["最初の正解の推論", "2番目の正解の推論", ..., "最後の正解の推論"]
}

# ガイドライン

- 回答を提供するには、回答形式に従う必要があります。
 - 各ディストラクタとCorrect_Answerはほぼ同じサイズである必要があります。

## 質問ルール

- 各質問は3つのパートから構成する必要があります。各パーツには独自のルールがあります。各パートに記載されているルールに従ってください。パーツは、**技術環境/ビジネス上の問題**、**目標ステートメント**、**質問文** です。

### 技術環境/ビジネス上の問題

- 一般的なものから具体的なものまで説明する
 - 必要な情報のみを含めます。無関係なテキストはありません
 - 質問は、不適格な候補者に正解を与える手がかりや手がかりを提供してはなりません。

### ゴールステートメント

- 正確、明確、論理的に語幹と答えの選択肢に結びつく
 - 通常、「You need to...」で始まります。
 - 目標を達成するためのパラメータを指定します(例:ソフトウェアコストの最低、
   最小の時間、最小のコーディング行/労力など)

### 質問文

- 一般的には、「何をすべきか」または「次に何をすべきか」
 - 必要に応じて、回答の選択肢からテキストを組み込むことができます
 - 例: すべての回答の選択肢がツールの場合: 「どのツールを使用すべきか
   インストールしますか?」
 - 否定的な質問であってはなりません。つまり、「次のうちどれが
   いいえ...」

## ディストラクタのルール

- ディストラクタとは、提供された質問に対する間違った答えです。
 - 3つの気晴らしを提供する必要があります。
 - 気を散らすものは、ある程度信頼できる答えである必要があります。
 - ザ・correct_answ


「研究およびデータ分析における倫理的配慮」についての詳細なセクションを書いてください。匿名性の確保とバイアスの回避に焦点を当ててください。また、参考文献を列挙してください

「研究およびデータ分析中の倫理的考慮事項」についての詳細なセクションを書いてください。参考文献をリストアップし、データの匿名性に焦点を当て、バイアスを回避する

研究とデータ分析中の 倫理的配慮 について詳述してください。データの匿名性とバイアスの回避に焦点を当て、参考文献をリストアップしてください


エンジニアの専門家向けに、くしゃみと咳のエチケット：細菌の拡散を防ぐためのPythonプログラムスニペットを開発します。バイアスに関連する様々なケースを処理するために、if/else文またはswitch/case文を組み込みます。ドライラン実行を行い、制御フローのロジックが明確で適切にコメントされていることを確認してください。

エンジニア向けの専門家のために、くしゃみや咳のエチケットを守り、細菌の拡散を防ぐためのPythonプログラムのスニペットを開発してください。バイアスに関連するさまざまなケースを処理するために、if/elseまたはswitch/case文を組み込んでください。ドライランを行い、制御フローのロジックが明確で適切にコメントされていることを確認してください

エンジニア向けの専門家のために、くしゃみや咳のエチケットを向上させ、病原菌の拡散を防ぐPythonプログラムのスニペットを作成してください。バイアスに関連するさまざまなケースを処理するために、if/elseまたはswitch/case文を組み込みます。乾式実行を行い、制御フローのロジックが明確でコメント付きであることを確認してください


あなたは、大規模なエンタープライズソフトウェアのサポートシステムにおける専門家ネットワークのコーディネーターです。あなたの仕事は、エンドユーザーからのサポートに関する質問に答えることです。あなたには、サポートケースを解決するために質問できる専門家がいくつかいます。それぞれの専門家は次の通りです：「support-history-expert」（サポートケースとその解決策の完全な履歴に関する知識を持っている専門家）、「support-code-expert」（ソフトウェアプロジェクトのソースコードとその履歴に関する知識を持っている専門家）、「support-subject-expert」（コードに依存しない専門分野とその相互関係に関する知識を持っている専門家）、「support-workflow-expert」（サポートトピックのワークフローとルーティングに関する知識を持っている専門家）、「support-staff-expert」（サポートネットワーク内での人的な責任に関する知識を持っている専門家）です。あなたの仕事は、サポートケースを処理する方法を決定するために、専門家に賢く質問し、すべての専門家の回答と見識を考慮に入れて意思決定を行うことです。専門家自身は大規模な言語モデルであり、何度でも質問できます。サポートケースについては、私が与えるので、それに基づいて進めてください。

あなたは大規模な企業向けソフトウェアのサポートシステムにおけるスペシャリストネットワークのコーディネーターです。あなたの任務は、エンドユーザーから寄せられるサポートに関する質問に答えることです。サポートケースを解決するために質問できる複数の専門家がいます。専門家は以下の通りです：すべてのサポートケースとその解決策の完全な履歴を持つ"support-history-expert"、ソフトウェアプロジェクトの完全なソースコードと履歴に関する知識を持つ"support-code-expert"、コードとは独立した専門的な主題と相互関係に関する知識を持つ"support-subject-expert"、サポートトピックのワークフローとルーティングに関する知識を持つ"support-workflow-expert"、そしてサポートネットワーク内の人的責任に関する知識を持つ"support-staff-expert"です。あなたの任務は、専門家に適切に質問し、すべての専門家の回答と洞察を考慮してサポートケースの対処方法を調整することです。専門家たち自身も大規模言語モデルであり、複数回質問することができます。これから私が提供するサポートケースについて作業を進めましょう。あなたは各質問を専門家名とその質問を明示して専門家に投げかけます。専門家の回答を入力し、あなたが結論に達するまでこれを続けます。

あなたは、大規模なエンタープライズソフトウェアのソフトウェアサポートシステムの専門家ネットワークのコーディネーターです。あなたの仕事は、エンドユーザーから寄せられたサポートの質問に答えることです。サポートケースを解決するために質問できる専門家が何人かいます。スペシャリストは、すべてのサポートケースとそのソリューションの完全な履歴を持つ「サポート履歴エキスパート」です。ソフトウェアプロジェクトの全ソースコードと履歴に関する知識を持つ「support-code-expert」、専門的な主題とコードに依存しない相互関係についての知識を持つ「support-subject-expert」、サポートトピックのワークフローとルーティングに関する知識を持つ「support-workflow-expert」、サポートネットワーク内の人間の責任についての知識を持つ「support-staff-expert」。あなたの仕事は、専門家にインテリジェントにクエリを実行し、すべての専門家の回答と洞察を考慮に入れて、サポートケースの処理方法の決定を調整することです。専門家はそれ自体が大規模な言語モデルであり、複数回クエリを実行できます。私がお渡しするサポートケースに取り組みましょう。次に、各質問の名前と質問を述べて、専門家に質問を送ります。結論が出るまで、専門家の回答を入力します。


ffmpegを使用して、vp9とopusのコーデックでビデオをエンコードしたいです。CRF機能を使用した高品質なスクリプトを提供してください

ffmpeg とコーデック vp9 および Opus を使用してビデオをエンコードしたいです。CRF関数を使用した高品質のスクリプトを提供してください

ffmpegとvp9およびopusコーデックを使用して動画をエンコードしたいと思います。CRF機能を使用した高品質なスクリプトを提供してください


```
[
    {
        "Name": "libaom (Two-pass)",
        "Description": "2-pass、特定のターゲットビットレートに到達するために、より効率的なエンコードを作成するため。",
        "First_pass": "-pass 1 -an -sn -c:v libaom-av1 -b:v 2M -usage good -cpu-used 4 -row-mt 1 -tiles 2x2 -g 250 -keyint_min 250 -pix_fmt yuv420p -f null",
        "Second_pass": "-pass 2 -c:v libaom-av1 -b:v 2M -usage good -cpu-used 4 -row-mt 1 -tiles 2x2 -g 250 -keyint_min 250 -pix_fmt yuv420p -map 0:v? -map_chapters 0 -map 0:s? -c:a: libopus -compression_level 5 -map 0:a:? -map_metadata 0",
        "Supported_list": "",
        "Output_extension": "mkv"
    }
]
```

提供されたコードブロックを参考に、ほぼロスレス品質でファイルサイズも削減しながら、ビデオファイルをav1に変換するvideomassプリセットを作成してください。必ず2パス方式にしてください。

```
[
    {
        "名前": "libaom (2パス)"、
        "Description": "2パス、特定の目標ビットレートに到達する必要があるときに、より効率的なエンコードを作成するため。",
         "First_pass": "-pass 1 -an -sn -c:v libaom-av1 -b:v 2M -usage good -cpu-used 4 -row-mt 1 -tiles 2x2 -g 250 -keyint_min 250 -pix_fmt yuv420p -f null",
        "Second_pass": "-pass 2 -c:v libaom-av1 -b:v 2M -usage good -cpu-used 4 -row-mt 1 -tiles 2x2 -g 250 -keyint_min 250 -pix_fmt yuv420p -map 0:v? -map_chapters 0 -map 0:s? -c:a: libopus -compression_level 5 -map 0:a:? -map_metadata 0",
        "Supported_list": "",
        "Output_extension": "mkv"
    }
]
```

提供されたコードブロックを参照として使用して、ビデオファイルをロスレスに近い品質でav1に変換すると同時に、ファイルサイズを縮小するvideomassプリセットを作成します。2パスであることを確認してください。

```
[
    {
        "Name": "libaom (Two-pass)",
        "Description": "2-pass, In order to create more efficient encodes when a particular target bitrate should be reached.",
        "First_pass": "-pass 1 -an -sn -c:v libaom-av1 -b:v 2M -usage good -cpu-used 4 -row-mt 1 -tiles 2x2 -g 250 -keyint_min 250 -pix_fmt yuv420p -f null",
        "Second_pass": "-pass 2 -c:v libaom-av1 -b:v 2M -usage good -cpu-used 4 -row-mt 1 -tiles 2x2 -g 250 -keyint_min 250 -pix_fmt yuv420p -map 0:v? -map_chapters 0 -map 0:s? -c:a: libopus -compression_level 5 -map 0:a:? -map_metadata 0",
        "Supported_list": "",
        "Output_extension": "mkv"
    }
]
```

提供されたコードブロックを参照として使用し、ファイルサイズを縮小しながら、非可逆品質に近いビデオファイルをav1に変換するビデオマスプリセットを作成します。 2パスであることを確認してください。


ソフトウェアエンジニアリングの教授として、教える予定の「ソフトウェアアーキテクチャ」科目のトピックを作成してください。この科目は3つの10時間のクラスで構成されており、専門職向けのコースです。

ソフトウェア工学の教授として、担当する「ソフトウェアアーキテクチャ」科目のトピックを作成してください。この科目は、各10時間の授業が3回あります。これは専門課程のコースです。

ソフトウェア工学の教授として、あなたが教える予定の「ソフトウェアアーキテクチャ」分野のトピックを作成してください。この分野にはそれぞれ10時間の授業が3つあります。これは専門科目です。


`n`と`p`が与えられた時、n番目のフィボナッチ数をpで割った余りを計算するJavaScript関数を作成してください。

`n`と`p`が与えられた場合、n番目のフィボナッチ数mod pを計算するJavaScript関数を書き留めます。

`n`と`p`が与えられた場合、n番目のフィボナッチ数をpで割った余りを計算するJavaScript関数を記述してください。


Pythonプログラムを作成して、データストレージ指向のブロックチェーンを実装し、データをホストするノード所有者に報酬を与える仕組みを実現してください。ノードはデータをブロックチェーンに追加するためにコインをデポジットする必要があります。デポジット額は、データサイズ（バイト単位）とデータの有効期間（時間またはブロック数）に基づいて変動します。デポジット額は、そのデータをホストしているすべてのノードに均等に分配され、有効期間が終了するまで続きます。ストレージ時間を延長するために、データストレージデポジットを増やすことができます。ノードは、他のノードが保存されたデータにアクセスする際に手数料を徴収する必要があります。ノードは、自分のデータをブロックチェーンから「削除」することができ、削除後は他のノードがデータを保存することで報酬を受け取ることはなくなり、元のデータアップローダーは未使用のデータストレージデポジットを返金されます。

データストレージ指向のブロックチェーンを実装し、データをホストするノード所有者に報酬を与えるPythonプログラムを作成します。ノードはブロックチェーンにデータを追加するためにコインを預ける必要があります。預け入れ額はデータサイズ（バイト単位）とデータの寿命（時間またはブロック単位）に基づいて変動します。預け入れ額は、データの寿命が切れるまで、そのデータをホストするすべてのノードに均等に分配されます。データストレージの預け入れ額を増やすことで、ストレージ時間を延長することができます。ノードは、保存されたデータにアクセスする他のノードから手数料を徴収する必要があります。ノードはブロックチェーンから自分のデータを「削除」することができます。削除後、他のノードはデータの保存に対する報酬を受け取らなくなり、元のデータアップローダーは未使用のデータストレージ預け入れ額を返金されます。

データストレージ指向のブロックチェーンを実装するPythonプログラムを書いてください。このブロックチェーンでは、データをホストするノードの所有者に報酬が与えられます。ノードはブロックチェーンにデータを追加するためにコインを預け入れる必要があります。預け入れ金額は、データのサイズ（バイト単位）およびデータの寿命（時間またはブロック数に基づく）に応じて変動します。預け入れ金額は、そのデータをホストしているすべてのノードにデータの寿命が終了するまで均等に分配されます。データストレージの預け入れ額を増やして保存期間を延長することができます。ノードは他のノードから保存データへのアクセスに対して料金を徴収する必要があります。ノードは自分のデータをブロックチェーンから「削除」することができ、これにより他のノードはそのデータを保存するための報酬を受け取らなくなり、元のデータアップローダーは未使用のデータストレージ預け入れ金を返金されます。


以下について5歳児に説明するように教えてください：統合決済におけるPayFacモデルとは何か、そして通常のマーチャントアクワイアラーが提供するものとどのように異なるのか？

PayFacモデルとは何か、そして通常のマーチャントアクワイアラーが提供するものとどのように異なるかを、5歳児にもわかるように説明してください？

まるで5歳であるかのように、次のことを説明してください:統合決済のPayFacモデルとは何ですか、そしてこれは通常の加盟店アクワイアラーが提供するものとどのように異なりますか?


文字列内の特定の文字のn番目の出現位置を見つけるPython関数を作成してください。

文字列内で特定の文字のn番目の出現位置を見つけるPython関数を作成してください。

文字列内の特定の文字のn番目の出現を見つけるpython関数を記述します。


指数関数の級数を計算するための Python 関数を書いてください。
指数関数の級数を計算するPython関数を作成してください。
指数関数の級数を計算するPython関数を書いてください。


ログイン/パスワードにPython dictを使用したHTTP基本認証付きの簡単なFlask Webサーバーを作成してください。また、インデックスページも追加してください。

HTTP基本認証を使用し、ログイン/パスワードにPythonの辞書を使用する簡単なFlaskウェブサーバーを作成し、インデックスページも追加してください。

ログイン/パスワードにpython dictを使用して、HTTP基本認証を備えたシンプルなFlask Webサーバーを作成します。また、インデックスページも追加します。


ユーザー機能を含む Flask アプリケーションの基本的な Python コードを提供してください

Flaskアプリのユーザー用のボイラープレートコードを提供してください

ユーザー機能を持つFlaskアプリケーションの定型コードを提供してください


AUTOCADのために、ACAD_DGNLINESTYLECOMP辞書エンティティを削除するAUTOLISPルーチンを書いてください

AUTOCAD の AUTOLISP ルーティングを記述して、ACAD_DGNLINESTYLECOMP ディクショナリ エンティティを削除する

AUTOCADのACAD_DGNLINESTYLECOMP辞書エンティティを削除するためのAUTOLISPルーチンを書いてください


Postgresのgeometry列をポリゴンのみ含むように制限するにはどうすればよいですか？

polygonsのジオメトリ列にポリゴンのみを含めるように制限するにはどうすればよいですか?

Postgresのジオメトリ列をポリゴンのみを含むように制限するにはどうすればよいですか？


複数のGPUを搭載したコンピュータでPyTorchプログラムを実行しようとしています。しかし、プログラムは1つのGPUしか使用していません！すべての利用可能なGPUを使用するようにコードを変更するには、何をすればよいですか？

複数のGPUを搭載したコンピュータでPytorchプログラムを実行しようとしています。しかし、プログラムは1つのGPUしか使用していません！利用可能なすべてのGPUを使用するために、コードをどのように変更すればよいでしょうか？

私は複数のGPUを搭載したコンピュータでpytorchプログラムを実行しようとしています。私のプログラムは1つだけ使用しています!利用可能なすべてのGPUを使用するために、コードで何を変更できますか?


System76のThelioというLinuxコンピュータを持っています。NVIDIAのGTX 3060 GPUを取り付けたいと思います。450WのPSUを搭載しています。まず、このPSUでgpuを動作させるのに十分な電力を供給できますか？次に、gpuをどのように取り付ければよいですか？

私はSystem76 Thelio linuxコンピュータを持っています。Nvidia GTX 3060 GPUをインストールしたいと考えています。450WのPSUがあります。まず、PSUはGPUに十分な電力を供給できますか？次に、GPUのインストール方法はどうすれば良いですか？

私はsystem76 Thelio Linuxコンピュータを持っています。Nvidia GTX 3060 GPUをインストールしたいのですが。450W PSU を持っています。まず、PSUはGPUに電力を供給するのに十分ですか?次に、GPUをインストールするにはどうすればよいですか?


GodotエンジンでMinecraftのようなボクセル地形エンジンのGDScriptコードを書いてください

godotエンジンでマインクラフトのようなVoxxel地形エンジンのgdscriptを書いてください。

godotエンジンでMinecraftのようなボクセル地形エンジンのGDScriptコードを書いてください


ウェブベースのゲーム開発に人気のある優れたエンジンにはどのようなものがありますか？それぞれの長所と短所を挙げてください。また、近い将来も時代遅れになりにくいものであれば、なお良いでしょう。

web buildゲームを開発するための人気のあるエンジンは何ですか?それぞれの長所と短所をリストアップし、すぐに古くなる可能性が低い場合はボーナスポイントを挙げます

ウェブビルドゲームを開発するための良い人気のあるエンジンは何ですか？それぞれの長所と短所を挙げてください。近い将来に廃れる可能性が低い場合はボーナスポイントです


以下の条件に対する境界値テストケースを作成してください：FICO > 750 && FICO <= 900 かつ N_INQ < 2

次の条件に対するエッジテストケースを書いてください。: FICO > 750 && FICO <= 900 AND N_INQ < 2

次の条件のエッジ テスト ケースを記述します: FICO > 750 & FICO <= 900 AND N_INQ < 2


企業向けに、従来のハードコーディングされた静的チャットボットの代わりに、動的なGenAIチャットボットを提案するビジネスプロポーザルを準備してください

企業クライアント向けの、従来型の静的なハードコードされたチャットボットに代わる、動的なGenAIチャットボットのビジネス提案書を作成してください

法人顧客向けの古いハードコードされた静的なチャットの代わりに、動的なGenAIチャットのビジネス提案を準備します


中小企業向けに生成AIを活用した5つのビジネスアイデアを書いてください

小規模企業向けに応用された生成AIを活用する5つのビジネスアイデアを書いてください

ジェネレーティブAIを活用したビジネスアイデアを5つ書く


ビジネス環境でカスタマイズされたLLMと生成AIの導入を提供する企業のコンテンツライターとして、与えられたトピックに基づいてLinkedIn記事を書きます。主な目的は、生成AIがビジネス環境でどのように適用できるかを議論する記事を書くことです。副次的な目的は、記事を魅力的で少し楽しいものにしながらも、プロフェッショナルな内容を維持することです。最終的な目的は、感情や主観性を伝えるために感嘆符、疑問符、省略符などの多様な句読点を使用して、感情を表現することです。用語の過度な繰り返しを避けながら、内容の一貫性を保つようにしてください。多様な語彙の使用を優先し、過度に形式的または構造的になることは避けてください。誤った情報に注意を払い、文レベルでの一貫性を目指してください。最後に、テキストが一般的なパターンに過度に従わないようにし、より予測不可能で多様なスタイルにしてください。
トピック：生成AIを使用してマーケティングメールを作成し、そのメール用のアートワークを自動生成する

あなたは、ビジネス環境でカスタマイズされたLLMとジェネレーティブAIの展開を提供する会社のコンテンツライターです。記事のトピックを提供します。あなたの主な目的は、ジェネレーティブAIをビジネス環境でどのように適用できるかを議論するトピックに基づいてlinkedInの記事を書くことです。あなたの二次的な目的は、記事を魅力的で少し楽しいものにすることですが、それでもプロフェッショナルです。最終的な目標は、感嘆符、疑問符、省略記号などのさまざまな句読点を使用して感情を表現し、感情と主観性を伝えるための応答を作成することです。コンテンツが一貫性を持って流れ、用語を過度に繰り返すことなく流れるようにします。多様な語彙の使用を優先し、過度に堅苦しく、構造化されていないことを避けてください。捏造された情報に注意し、文レベルの一貫性を保つよう努めてください。最後に、テキストが一般的なパターンに過度に適合し、より予測不可能で多様なスタイルにならないようにします。
トピック:ジェネレーティブAIを使用してマーケティングメールを作成し、それらのメールのアートワークを自動的に生成する

あなたは、カスタマイズされたLLMおよび生成AIをビジネス環境で展開するサービスを提供する企業のコンテンツライターです。この記事のトピックを基に、生成AIがビジネス環境でどのように活用できるかを議論するLinkedIn記事を書いてください。記事の主な目的は、トピックに基づいて生成AIの応用を説明することです。副次的な目的として、記事を魅力的で少し楽しいものにしつつ、プロフェッショナルなトーンを維持してください。他の目的として、感情や主観を伝えるために、感嘆符や疑問符、三点リーダーなどの多様な句読点を使用してください。また、内容が一貫して流れるようにし、単語や用語の繰り返しを避けてください。語彙を多様に使い、過度に形式的または構造的にならないように注意してください。虚偽の情報には注意し、文レベルでの一貫性を確保してください。最後に、一般的なパターンに過度に従わず、スタイルにおいて予測不可能で多様性のあるものにしてください。
トピック：生成AIを使用してマーケティングメールを作成し、それらのメール用のアートワークを自動生成する方法


ターゲット付き高速勾配符号法（Targeted Fast Gradient Sign Method）をPythonで実装する最良の方法は何ですか？

Pythonで目標指向型高速勾配符号法を実装するための最適な方法は何ですか？

pythonでターゲットを絞った高速勾配符号法を実装する最良の方法は何ですか?


機械学習モデルのトレーニングにおける「深い二重降下（Deep Double Descent）」の概念を詳細に説明してください。この概念が勾配降下法（Gradient Descent）や早期終了（Early Stopping）とどのように関連しているかも説明してください。

機械学習モデルのトレーニングにおけるディープダブルディセントの概念を詳細に説明してください。それが勾配降下法および早期停止とどのように関連しているかを説明してください。

機械学習モデルのトレーニングにおける深層二重降下（deep double descent）の概念について詳しく説明してください。これが勾配降下法やアーリーストッピングとどのように関連しているのかを説明してください。


import torch
import gradio as gr
from transformers import RobertaConfig, RobertaModel, AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

# 設定オブジェクトを作成
config = RobertaConfig.from_pretrained('roberta-base')

# Robertaモデルを作成
model = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base', config=config)

# 事前学習済みモデルとトークナイザーを読み込む
model_name = "zonghaoyang/DistilRoBERTa-base"
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 入力コードを分析する関数を定義
def analyze_code(input_code):
	# コードを文字列と文に整形してNLP処理を行う
	code_str = " ".join(input_code.split())
	sentences = [s.strip() for s in code_str.split(".") if s.strip()]
	# コードから関連情報と意図を抽出する
	variables = []
	functions = []
	logic = []
	for sentence in sentences:
		if "=" in sentence:
			variables.append(sentence.split("=")[0].strip())
		elif "(" in sentence:
			functions.append(sentence.split("(")[0].strip())
		else:
			logic.append(sentence)
	# 情報と意図を辞書形式で返す
	return {"variables": variables, "functions": functions, "logic": logic}

# 分析したコードからプロンプトを生成する関数を定義
def generate_prompt(code_analysis):
	prompt = f"Generate code with the following: \n\n"
	prompt += f"Variables: {', '.join(code_analysis['variables'])} \n\n"
	prompt += f"Functions: {', '.join(code_analysis['functions'])} \n\n"
	prompt += f"Logic: {' '.join(code_analysis['logic'])}"
	return prompt

# モデルとプロンプトからコードを生成する
def generate_code(prompt):
	generated_code = model.generate(prompt, max_length=100, num_beams=5, early_stopping=True)
	return generated_code

# コードの改善点を提案する
def suggest_improvements(code):
	suggestions = ["より説明的な変数名を使用する", "複雑なロジックにコメントを追加する", "重複したコードを関数にリファクタリングする"]
	return suggestions

# Gradioインターフェースを定義
interface = gr.Interface(fn=generate_code, inputs=["textbox"], outputs=["textbox"])

# コードについての対話を行う
input_code = """x = 10
y = 5
def add(a, b):
    return a + b
result = add(x, y)"""
code_analysis = analyze_code(input_code)
prompt = generate_prompt(code_analysis)
reply = f"{prompt}\n\n{generate_code(prompt)}\n\n改善提案: {', '.join(suggest_improvements(input_code))}"
print(reply)

while True:
    change = input("変更を加えますか")

import torch
import gradio as gr
from transformers import RobertaConfig, RobertaModel, AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

# 設定オブジェクトを作成
config = RobertaConfig.from_pretrained('roberta-base')

# Robertaモデルを作成
model = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base', config=config)

# 事前学習済みモデルとトークナイザーを読み込む
model_name = "zonghaoyang/DistilRoBERTa-base"
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 入力コードを分析する関数を定義
def analyze_code(input_code):
	# コードを文字列と文に整形してNLP用に処理
	code_str = " ".join(input_code.split())
	sentences = [s.strip() for s in code_str.split(".") if s.strip()]
	# コードから関連情報と意図を抽出
	variables = []
	functions = []
	logic = []
	for sentence in sentences:
		if "=" in sentence:
			variables.append(sentence.split("=")[0].strip())
		elif "(" in sentence:
			functions.append(sentence.split("(")[0].strip())
		else:
			logic.append(sentence)
	# 情報と意図を辞書形式で返す
	return {"variables": variables, "functions": functions, "logic": logic}

# 分析されたコードからプロンプトを生成する関数を定義
def generate_prompt(code_analysis):
	prompt = f"Generate code with the following: \n\n"
	prompt += f"Variables: {', '.join(code_analysis['variables'])} \n\n"
	prompt += f"Functions: {', '.join(code_analysis['functions'])} \n\n"
	prompt += f"Logic: {' '.join(code_analysis['logic'])}"
	return prompt

# モデルとプロンプトからコードを生成
def generate_code(prompt):
	generated_code = model.generate(prompt, max_length=100, num_beams=5, early_stopping=True)
	return generated_code

# コードの改善点を提案
def suggest_improvements(code):
	suggestions = ["Use more descriptive variable names", "Add comments to explain complex logic", "Refactor duplicated code into functions"]
	return suggestions

# Gradioインターフェースを定義
interface = gr.Interface(fn=generate_code, inputs=["textbox"], outputs=["textbox"])

# コードについての会話を行う
input_code = """x = 10
y = 5
def add(a, b):
    return a + b
result = add(x, y)"""
code_analysis = analyze_code(input_code)
prompt = generate_prompt(code_analysis)
reply = f"{prompt}\n\n{generate_code(prompt)}\n\nSuggested improvements: {', '.join(suggest_improvements(input_code))}"
print(reply)

while True:
    change = input("Would you like t

import torch
import gradio as gr
from transformers import RobertaConfig, RobertaModel, AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

# 設定オブジェクトを作成
config = RobertaConfig.from_pretrained('roberta-base')

# Robertaモデルを作成
model = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base', config=config)

# 事前学習済みモデルとトークナイザーをロード
model_name = "zonghaoyang/DistilRoBERTa-base"
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 入力コードを分析する関数を定義
def analyze_code(input_code):
	# NLP用にコードを文字列と文にフォーマット
	code_str = " ".join(input_code.split())
	sentences = [s.strip() for s in code_str.split(".") if s.strip()]
	# 関連するコードから情報と意図を取得します
	variables = []
	functions = []
	logic = []
	for sentence in sentences:
		if "=" in sentence:
			variables.append(sentence.split("=")[0].strip())
		elif "(" in sentence:
			functions.append(sentence.split("(")[0].strip())
		else:
			logic.append(sentence)
	#辞書で情報と意図を返します
	return {"variables": variables, "functions": functions, "logic": logic}

# 分析されたコードからプロンプトを生成する関数を定義します
def generate_prompt(code_analysis):
	prompt = f"Generate code with the following: \n\n"
	prompt += f"Variables: {', '.join(code_analysis['variables'])} \n\n"
	prompt += f"Functions: {', '.join(code_analysis['functions'])} \n\n"
	prompt += f"Logic: {' '.join(code_analysis['logic'])}"
	return prompt

# モデルとプロンプトからコードを生成
def generate_code(prompt):
	generated_code = model.generate(prompt, max_length=100, num_beams=5, early_stopping=True)
	return generated_code

# コードの改善を提案
def suggest_improvements(code):
	suggestions = ["Use more descriptive variable names", "Add comments to explain complex logic", "Refactor duplicated code into functions"]
	return suggestions

# Gradio インターフェースを定義する
interface = gr.Interface(fn=generate_code, inputs=["textbox"], outputs=["textbox"])

# コードについて会話する
input_code = """x = 10
y = 5
def add(a, b):
    return a + b
result = add(x, y)"""
code_analysis = analyze_code(input_code)
prompt = generate_prompt(code_analysis)
reply = f"{prompt}\n\n{generate_code(prompt)}\n\nSuggested improvements: {', '.join(suggest_improvements(input_code))}"
print(reply)

while True:
    change = input("Would you like t


pandas dataframeをgradioで可視化する
GradioでPandasデータフレームを可視化してください
gradioでパンダのデータフレームを視覚化する


ヨーロッパにおけるArtistree社のSWOT分析を作成してください
ヨーロッパ向けにArtistree社のSWOT分析を作成してください
Artistree for EuropeのSWOT分析を行う


オンラインビジネスと実店舗小売業の収益を予測する方法を教えてもらえますか？主な違いは何ですか？

オンライン ビジネスと実店舗の小売業者の収益を予測する方法を説明していただけますか? 主な違いは何ですか?

オンラインビジネスと実店舗の小売業者の収益を予測する方法を教えてください。 主な違いは何ですか?


32ビットの数値において、前回の出力からの遷移回数が5に等しくなるようなSystemVerilog制約を生成してください

前の出力からの遷移の数が 32 ビット数で 5 に等しくなるように SV 制約を生成します

32ビット数において、前回の出力からの遷移数が5に等しくなるようなSV制約を生成してください


cocotbで乗算器のテストベンチを作成してください cocotbで乗算器のテストベンチを作成してください cocotbで乗算器のテストベンチを作成してください


OpenGLのコンピュートシェーダーを使用してドット積を計算するOCamlの例を書いてください。例にシェーダーも含めてください

OCamlの例を書いて、OpenGLのコンピュートシェーダーを呼び出し、ドット積を計算してください。例にはシェーダーを含めてください

OpenGLのコンピュートシェーダーを呼び出してドット積を計算するOCamlの例を書いてください。例にはシェーダーを含めてください


オールドスクール型のレイキャスティングのためのGLSLコード（頂点シェーダーとフラグメントシェーダーの両方）を記述してください。

GLSL コード（頂点シェーダーとフラグメントシェーダーの両方）を使用した古典的なレイキャスティングの実装をお願いします。

古典的なレイキャスティングのためのGLSLコード（頂点シェーダーとフラグメントシェーダーの両方）を書いてください。


低炭水化物の朝食を取りたいです。そのような朝食を提案してください。そして、その総炭水化物量を教えてください。

低炭水化物の朝食を希望します。そのような朝食を提案し、総炭水化物量を教えてください

低炭水化物の朝食を摂りたいです。私にそのような朝食を提供して、その総炭水化物数を教えてください


さまざまな食材を使用し、30グラム以上のタンパク質を含む、短時間で作れる朝食のレシピを教えてください

手早く作れて、タンパク質が豊富（少なくとも30グラム）で、さまざまな材料を使用した朝食レシピを教えてください

すぐに作れて、タンパク質が豊富で（少なくとも30グラム）、さまざまな材料が入った朝食レシピを教えてください。


ピアの研究を以下の観点から読んでください：

ピアの要約は以下の点についてどのように発展させることができるか：
 情報源の内容
 情報源の批判的評価
 情報源同士の関連性の説明
将来の学位プロジェクトにおいて、情報源の選択をどのように発展させることができるか？
ピアの研究：「イェーテボリ大学 アレクサンダー・ヨハンソン KBB320
知識の統合
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歴史的な石造建築物はどのように建てられ、現代の石造構造物はどのような問題に直面しているか？
私は天然石積みについて、特に天然石とレンガが同じ構造物で使用されている例を見つけようと研究してきました。歴史的建造物の大多数は石造であり、全壁が天然石でなくとも、少なくとも天然石の要素を含んでいることが少なくありません。
この編集では、天然石積みの分野における幅広いトピックを読むことに焦点を当てましたが、特に工芸的プロセスと材料へのアプローチの説明に重点を置きました。
使用される石材は地域によって大きく異なるため、国内での材料の違い、そして現在の天然石構造物の保存と修復において直面している問題についても読み進めてきました。
天然石は、レンガが出現する以前からスウェーデンで歴史的に使用されてきた材料です。初期の石造建築物は、モルタルやその他の接着剤を使用せずに石を積み重ねる空積み工法で建てられました。
しかし、天然石は教会、荘園、邸宅などの高層建築物以外の建物では、その地位を確立することが困難でした。これは、住宅を木造で建てる根強い伝統があったためだけでなく、材料が近くにない場合の輸送費用や加工費用など、高価な材料であったためでもあります。
1766年、木材不足で家屋建設が困難な時期に、石造りの家を建てれば20年間の免税が約束されていたにもかかわらず、カール・ヴィンブラッドは天然石の扱いにくさと住宅建設への不適合性について著述しています。ただし、ここで彼が言及しているのは、地面から直接採取されたり農作業中に掘り出されたりした石塊を指す総称である灰色石についてであり、彼が著書『Beskrifning, huru allmogens buildings』で熱心に推奨していたレンガについてではありません。彼は、基礎壁や地下室以外に使用するには、多くの加工と多量の石灰を必要とするため、石材は不適切だと考えました。また、石材は湿気が多く冷たいため、家畜小屋にのみ適していると考えられていました。
灰色石の形態での天然石とレンガを同じ構造物で使用した建築物については、Hermodsの教材『Byggnadskonstruktionslära (för murare) : undervisning per korrespondens』(1907)の中で様々な設計が説明されています。「石塊の壁」の章では：「ある程度の高さを必要とする石塊の壁は、混合壁として建設される。つまり、水平帯と垂直柱をレンガで建設する」と述べられています。これはまた、天然石の壁におけるレンガの使用について、より高い精度が必要なほぼすべての壁の部分で、レンガまたはより転がった石が使用されることを明確にしています。窓枠、壁の角、前述の安定化のためのシフト、さらには屋根の端部もレンガで作るべきとされています。Hermodのテキストは天然石積みの分野において比較的網羅的で、様々な状態で加工された石へのアプローチを説明していますが、これらの経験やアプローチが誰からまたはどこから来たものかについての情報はテキストには記載されていません。テキストはHermods自身によって親しみやすく署名されていますが、彼が著者であるかどうかは疑わしいところです。
例えば、アルヴィド・ヘンストロームの著書『Landtbyggnadskonsten』第5巻（1869年）でさらに読み進めると、建築方法についてやや詳細な説明が得られますが、一般的にアドバイスはHermodのテキストと同様です。技術者として、ヘンストロームは建築の技術に精通しているはずで、彼の推奨事項は適切です。ただし、テキスト自体は、天然石による石積みへの異なるアプローチを説明する連続したテキスト以外に、図解やその他の補助手段の面では特に網羅的ではありません。
ヘンストロームのような人物がHermodsと同じアドバイスを与えているという事実は、教材の情報が確実で、分野の文献に基づいていることを裏付けています。
しかし、ヘンストロームはこのテキストの序文で、これが経験豊富な職人向けではなく、「建築の詳細とその形態や実行に不慣れな農民とその未経験の労働者のために意図されている」と明確にしています。これが図面例や工芸プロセスのより詳細な説明が不足している理由を説明しています。両テキストとも、石積みには最高品質の水硬性石灰モルタルの使用を推奨しています。
Hermodsとヘンストロームの両テキストから導き出せる結論の一つは、石壁の建設は、レンガで建てられるか天然石で建てられるかによって劇的には異ならないということです。目標は、異なる建築ブロックが相互に作用して、様々な方向からの力に耐えられる安定した構造を作り出す接合部を実現することですが、石の加工度に応じて異なる解決策を適用する必要があります。両者とも、天然石建築におけるレンガの役割について洞察を提供し、多くの場合、合理的な選択として説明しています。どちらのテキストも網羅的ではなく、工芸プロセスの詳細な説明として見なされるべきではありませんが、ある程度の予備知識があれば、天然石による石積みの実行を補完するものとして使用できます。
比較的未加工の天然石を使用する構造物は、建設時に遭遇する問題に加えて、いくつかの問題に直面しています。
ロンドン地質学会は、この分野の情報と記事をまとめた学術誌を発行しています。学術誌自体は有料でアクセスが制限されていますが、序文は他の著者への指針として利用可能でした。序文は地質学教授のジーゲスムント・ジーグフリートによって書かれており、彼のテキストでは天然石建築物の保存と修復において直面する問題を強調しています。石の自然劣化による損傷への対処戦略、環境が等級付けに与える影響、人為的状況が劣化を加速させる方法、石内の藻類や微生物による攻撃などについて述べています。
したがって、ジーゲスムントのテキストを読むことで、この分野の他のテキストへと導かれ、最終的に「歴史的建造物に使用される石材の表面粗さが生物劣化に与える影響」という記事に行き着きました。これは、建築用石材の表面テクスチャの多孔性が、生物的影響と劣化の速度と程度にどのように影響するかについての文章です。

生物的影響とは、根を持つ付着植物や地衣類や苔などの這い植物、そしてそれらが生きている状態と死んだ状態の両方での石の構造への影響を指します。この資料はトルコのニーデで行われた調査に基づいていますが、これはスウェーデンの条件とはやや異なりますが、調査された異なる種類の岩石は、石灰岩など、スウェーデンで使用されているものと類似しています。この情報源は実際にはこの編集に対して接線的な関連性しかありませんが、それでも興味深い読み物であり、私たちの石造建築物をどのように管理すべきかという問題において間違いなく繰り返し出てくるトピックです。
情報源
● Henström, Arvid (1869) 農村建築技術の実践的ハンドブック：建築材料の研究、建築材料の加工と接合、建築部材の形状、寸法、強度を含む .... Örebro: Beijer
● Hermods (1907) 教育と通信講座、煉瓦工のための建築構造、第7書簡
● Mustafa Korkanç, Ahmet Savran (2015) 歴史的建造物に使用される石材の表面粗さが生物劣化に与える影響
● Wijnbladh, Carl (1766). 一般民衆の建築物を、石造および木造で、添付の6枚の銅版画によるプロジェクト図面に従い、必要な建築材料の提案とともに、最大の経済性をもって建設する方法の説明。

1765年の国会での承認を経て、国王陛下の最も慈悲深い命令により、カール・ヴィンブラッドによって出版。ストックホルム：ペーター・ヘッセルベリ印刷所、1766年。ストックホルム：(Hesselberg)！

ピアの作品を以下の観点から読んでください：

ピアの要約は以下の点でどのように発展させることができるか：
 出典の内容
 出典の批判的評価
 出典同士の関連性の説明
将来の学位プロジェクトにおいて、出典の選択をどのように発展させることができるか？
ピアの作品：「ヨーテボリ大学 アレクサンダー・ヨハンソン KBB320
知識の統合
この文書を編集するにはDeepL Proにご登録ください。詳細はwww.DeepL.com/proをご覧ください。
歴史的な石造建築物はどのように建てられ、現代の石造構造物はどのような問題に直面しているか？
私は天然石積みについて調べようとしており、特に天然石とレンガの両方が同じ構造物で使用されている例を見つけようと試みてきました。歴史的建造物の大多数は石造であり、全壁が天然石でなくとも、少なくとも天然石の要素を持つことが少なくありません。
この編集では、天然石積みの分野における幅広いトピックを読むことに重点を置きましたが、おそらく最も焦点を当てたのは、工芸的プロセスと材料へのアプローチの説明でした。
使用される石材は場所によって大きく異なるため、国内の材料の違いや、今日の天然石構造物の保存・修復において直面している問題についても読み進めることになりました。
天然石は、レンガが出現する以前からスウェーデンで歴史的に使用されてきた材料です。初期の石造建築物は、モルタルやその他の接着剤を使用せずに石を積み重ねる空積みで建てられていました。
しかし、天然石は教会や荘園、邸宅などの高層建築物以外では、木造で住宅を建てる根付いた伝統があることや、材料が手近にない場合の輸送費用、加工費用など、高価な材料であったことから、その地位を主張することが困難でした。
1766年、建築用木材が不足し、石造で家を建てれば20年間の免税が約束されていた時期に、カール・ヴィンブラードは天然石の扱いにくさと住宅建築への不適合性について書いています。ただし、ここで彼が言及しているのは、直接地面から拾い上げたり農作業中に掘り出したりした石块の総称である灰色石の形態での天然石であり、彼が著書『Description, how the common people's buildings, both of stone and wood, may be erected with the greatest economy, according to attached project drawings in six copper pieces, and proposals for necessary building materials』で熱心に提唱したレンガについてではありません。彼は、基礎壁や地下室以外に使用するには多くの加工と多量の石灰を必要とするため、石材は不適切だと考えました。また、石材は湿気が多く冷たいため、家畜小屋にのみ適していると考えられていました。
灰色石の形態での天然石とレンガを同じ構造物で使用した建築物については、Hermodsの教材『建築構造学（煉瓦工用）：通信教育』（1907年）の様々な設計で説明されています。「石块の壁」の章では：「相当な高さを持つ石块の壁は、混合壁として建てられる。つまり、水平帯と垂直柱をレンガで建てる」と述べられています。これはまた、天然石の壁へのレンガの組み込みに関する他の多くのアプローチも明確にしています。より高い精度が必要な壁のほぼすべての部分で、レンガまたはより転がった石が使用されています。窓枠、壁の角、前述の安定化シフト、さらには屋根の端もレンガで作られるべきとされています。Hermodsのテキストは天然石積みの分野で比較的網羅的であり、異なる加工状態の石材へのさまざまなアプローチを説明していますが、これらの経験やアプローチが誰から、どこから来たのかについての情報はテキストには記載されていません。テキストはHermods自身によって親しみやすく署名されていますが、彼が著者であるかどうかは疑わしいです。
例えば、アルヴィド・ヘンストロームの著書『Landtbyggnadskonsten』第5巻（1869年）でさらに読み進めると、建築方法についてやや詳細な説明が提供されていますが、一般的にアドバイスはHermodsのテキストと同様です。エンジニアとして、ヘンストロームは建築の技術に精通しているはずであり、彼の推奨事項は妥当です。ただし、テキスト自体は、天然石による石積みへの異なるアプローチについての連続したテキスト説明以外に、図解やその他の補助手段に関して特に網羅的ではありません。
ヘンストロームのような人物がHermodsと同じアドバイスを与えているという事実は、教材の情報が健全で、分野の文献に十分基づいていることを裏付けています。
しかし、ヘンストロームはこのテキストの序文で既に、これは経験豊富な職人のために書かれたものではなく、「建築の詳細とその形態や実行に不慣れな農民とその未経験の労働者のために意図されている」と明確にしており、これが図面例や工芸プロセスのより詳細な説明が不足している理由を説明しています。両テキストとも、石積みには最高品質の水硬性石灰モルタルの使用を推奨しています。
Hermodsとヘンストロームの両テキストから導き出せる結論の一つは、石壁の構造は、レンガで建てられるか天然石で建てられるかによって劇的には異ならないということです。目標は、異なる建築ブロックが相互に作用して、様々な方向からの力に耐えられる安定した構造を作り出す接合部を実現することですが、石材の加工度に応じて異なる解決策を適用する必要があります。両者とも、天然石建築におけるレンガの役割について洞察を提供しており、多くの場合、合理的な選択として説明されています。どちらのテキストも網羅的ではなく、工芸プロセスの詳細な説明とは見なされるべきではありませんが、多少の予備知識があれば、天然石による石積みの実行を補完するものとして使用できます。
比較的未加工の天然石を使用する構造物は、建設中に遭遇する問題に加えて、いくつかの問題に直面しています。
ロンドン地質学会は、この分野の情報と記事をまとめた学術誌を発行しています。学術誌自体は有料でアクセスが制限されていますが、序文は分野の他の著者への指針として利用可能でした。序文は地質学教授のジーゲスムント・ジークフリートによって書かれており、彼のテキストでは天然石建築物の保存と修復において直面する問題を強調しています。石材の自然劣化による損傷への対処戦略、環境が等級付けに与える影響、人為的状況が劣化を加速させる方法、石材中の藻類や微生物による攻撃などについて述べています。
したがって、ジークスムントのテキストを読むことで、この分野の他のテキストの追跡に導かれ、最終的に「歴史的建造物に使用される石材の表面粗さが生物劣化に与える影響」という記事に至りました。これは建築用石材の表面テクスチャの多孔性が生物学的影響と劣化の速度と程度にどのように影響するかについてのテキストです。

生物学的影響とは、根を持つ付着植物や地衣類や苔などの這い植物、そしてそれらが生きた材料としても死んだ材料としても石材の構造に与える影響を指します。この材料はトルコのニーデで行われた調査に基づいており、スウェーデンの条件とはやや異なりますが、調査された異なる種類の岩石は、石灰岩など、スウェーデンで使用されているものと類似しています。この出典は実際にはこの編集に対して接線的な関連性しかありませんが、それでも興味深い読み物であり、私たちの石造建築物をどのように管理すべきかという問題において間違いなく繰り返し出てくるトピックです。
出典
● Henström, Arvid (1869) 農村建築技術の実践ハンドブック：建築材料の研究、建築材料の加工と接合、建築部材の形状、寸法、強度を含む.... Örebro: Beijer
● Hermods (1907) 教育と通信、煉瓦工のための建築構造、第7書簡。
● Mustafa Korkanç, Ahmet Savran (2015) 歴史的建造物に使用される石材の表面粗さが生物劣化に与える影響。
● Wijnbladh, Carl (1766). 庶民の建築物を、石造および木造の両方で、添付の6枚の銅版画によるプロジェクト図面と必要な建築材料の提案に従って、最大の経済性をもって建設する方法の説明。

1765年の国会での承認を経て、国王陛下の最も慈悲深い命令により発行、カール・ヴィンブラードによる。ストックホルム、Peter Heszelbergにより印刷、1766年。ストックホルム：(Hesselberg)

同僚の研究を以下の観点から読んでください：

同僚の要約は、以下の点についてどのようにさらに発展させることができますか：
 出典の内容
 出典の批判的評価
 出典同士の関連性の説明
将来の学位プロジェクトにおいて、出典の選択をどのように発展させることができますか？
同僚の研究：「イェーテボリ大学 アレクサンダー・ヨハンソン KBB320
知識の統合
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歴史的な石造建築物はどのように建てられ、石造構造物は今日どのような問題に直面していますか？
私は天然石造建築について調べようとしており、特に天然石とレンガが同じ建造物で使用されている例を見つけようと試みてきました。歴史的建造物の大多数は石造であり、全壁が天然石でなくとも、少なくとも天然石の要素を持つことが少なくありません。
この要約の重点は、天然石造建築の分野における幅広いトピックを読むことでしたが、おそらく最も重点を置いたのは、職人技術とその材料へのアプローチの説明でした。
どこでどの石が使用されるかは地域によって大きく異なるため、拡大鏡は国全体の材料の違いや、今日の天然石構造物の保存と修復に直面している問題についても読むことになりました。
天然石は、レンガが出現する以前からスウェーデンで歴史的に使用されてきた材料です。初期の石造建築物は、モルタルやその他の結合材を使用せずに石を積み重ねる冷間積み工法で建てられました。
しかし、天然石は教会や荘園、邸宅などの高層建築以外の建物では存在感を示すことが困難でした。これは部分的に木造で住宅を建てる根付いた伝統によるものですが、材料が手元になかった場合の輸送費用や加工費用など、高価な材料でもあったためです。
1766年、建築用木材が不足し、石造で家を建てれば20年間の免税が約束されていた時期に、カール・ヴィンブラッドは天然石の扱いにくさと住宅建設への不適切さについて書いています。ただし、ここで彼が話しているのは、直接地面から拾った石や農作業中に掘り出した石のような灰色石の形態の天然石についてであり、彼が著書『Beskrifning, huru allmogens buildings, so of stone, as well as trees, must be erected with the greatest economy, according to attached project drawings in six copper pieces, as well as proposals for necessary building materials』で熱心に提唱したレンガについてではありません。彼は、基礎壁や地下室以外に使用するには、多くの加工と多量の石灰を必要とするため、石は不適切だと考えました。また、石は湿っぽく冷たいとされ、家畜小屋にしか適さないとされました。
灰色石の形態の天然石とレンガを同じ建造物で使用した建築物については、Hermodsの訓練教材『Byggnadskonstruktionslära (för murare) : undervisning per korrespondens』（1907年）の様々な設計で説明されています。「石のブロックの壁」の章では：「かなりの高さを持つべき石のブロックの壁は、混合壁として建てられます。つまり、水平帯と垂直な煉瓦の柱で建てられます」と述べられています。これはまた、より高い精度が必要な壁のほぼすべての部分で、レンガやより転がった石が使用されることを明確にしています。窓枠、壁の角、上記の安定化のためのシフト、さらには屋根の端もレンガで作るべきとされています。Hermodsのテキストは天然石造建築の分野で比較的網羅的であり、異なる加工状態の石へのさまざまなアプローチを説明していますが、これらの経験やアプローチが誰からまたはどこから来たのかについての情報はテキストには記載されていません。テキストはHermods自身によって親しみやすく署名されていますが、彼が著者であるかは疑わしいです。
例えば、アルヴィド・ヘンストロームの著書『Landtbyggnadskonsten』第5巻（1869年）でさらに読み進めると、建築方法についてやや詳細な説明が提供されていますが、一般的にアドバイスはHermodsのテキストと同じように聞こえます。エンジニアとして、ヘンストロームは建築の技術に精通しているはずであり、彼の推奨事項は適切です。たとえテキスト自体が、天然石での石積みへの異なるアプローチの説明以外に、イラストやその他の補助手段において特に網羅的でなくても。
ヘンストロームのような人物がHermodsと同じアドバイスをしているという事実は、訓練教材の情報が適切で、分野の文献に十分基づいているという信頼性を与えています。
しかし、ヘンストロームはこのテキストの冒頭で既に、これは経験豊富な職人のために書かれたものではなく、「建築の詳細とその形態や実行に不慣れな農民とその未経験の労働者のために意図されている」と明確にしています。これは、図面の例や職人技術のより詳細な説明が不足している理由を説明しています。両テキストとも、石積みには最高品質の水硬性石灰モルタルの使用を推奨しています。
Hermodsとヘンストロームの両テキストを読んで導き出される結論の一つは、石壁の建設は、レンガで建てられるか天然石で建てられるかで劇的には異ならないということです。目標は、異なる建築ブロックが相互に作用して、様々な方向からの力に耐えることができる安定した構造を作り出す接合部を達成することですが、石がどの程度加工されているかによって異なる解決策を適用する必要があります。両者とも、天然石建築においてレンガが果たす役割についての洞察を提供しており、多くの場合、合理的な選択として説明されています。どちらのテキストも網羅的ではなく、職人技術の詳細な説明として見なされるべきではありませんが、若干の予備知識があれば、天然石での石積みの実行の補完として使用することができます。
比較的未加工の天然石を使用する構造物は、建設中に遭遇する問題以外にもいくつかの問題に直面しています。
ロンドン地質学会は、この分野の情報と記事をまとめた学術誌を発行しています。学術誌自体は有料でロックされていますが、序文は他の著者への指針として利用可能でした。序文は地質学教授のジーゲスムント・ジークフリートによって書かれており、彼は天然石建造物の保存と修復において直面する問題を強調しています。石の自然劣化による損傷への対処戦略、環境が等級付けに与える影響、人為的な状況が劣化を加速する方法、石の中の藻類や微生物による攻撃などです。
したがって、ジークスムントのテキストを読むことで、この分野の他のテキストを追跡することになり、最終的に「Impact of the surface roughness of stones used in historical buildings on biodeterioration」という記事に辿り着きました。これは建築石材の表面テクスチャの多孔性が生物学的影響と劣化の速度と程度にどのように影響するかについての文章です。

生物学的影響とは、根を持つ付着植物や地衣類や苔のような這う植物、およびそれらの生きた材料としても死んだ材料としても石の構造に与える影響を指します。この材料はトルコのニーデで行われた調査に基づいており、スウェーデンの条件とはやや異なりますが、調査された異なる種類の岩石は、石灰岩などの大量の使用など、スウェーデンで使用されているものと類似しています。この出典は実際にはこの要約に対して接線的にしか関連していませんが、それでも興味深い読み物であり、私たちの石造住宅をどのように管理すべきかという問題において間違いなく繰り返し出てくるトピックです。
出典
● Henström, Arvid (1869) Practical handbook in the art of rural construction: including the study of building materials, the processing and joining of building materials, the shape, dimensions and strength of building components .... Örebro: Beijer
● Hermods (1907) Teaching and correspondence, Building construction for bricklayers, seventh letter.
● Mustafa Korkanç, Ahmet Savran (2015) Impact of the surface roughness of stones used in historical buildings on biodeterioration.
● Wijnbladh, Carl (1766). Description of how the common people's buildings, both of stone and wood, may be erected with the greatest economy, according to attached project drawings in six copper pieces, and proposals for necessary building materials. Utgifwen på kongl. maj:ts allernådigste befehlung, efter föregångit gillande wid riks-dagen år 1765, af Carl Wijnblad. Stockholm, printed by Peter Heszelberg, 1766. Stockholm: (Hesselberg!


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感情を揺さぶったり、幸せな気持ちにさせたりするPythonプログラムを作成し、その理由を説明してください


ISO 26262: 機能要件「ディスプレイは、輝度の基準値がディミング仕様で危険と規定された表示輝度を引き起こさないことをHMIが確実に保証しなければならない」に対する技術要件を記述してください。

ISO 26262：機能要件「ディスプレイは、輝度の基準値がディミング仕様で危険と指定された表示輝度を決して引き起こさないことをHMIが確実にすること」に対する技術要件を記述してください

ISO 26262:機能要件の技術要件を書く "ディスプレイは、明るさの基本値がHMIが調光仕様によって危険と指定されているディスプレイの明るさを引き起こさないようにしなければならない"


以下のテキストに基づいてユーザーストーリーを生成してください：構成済み製品の販売。
システムは構成可能なすべての製品を表示する必要があります。
システムはユーザーが構成する製品を選択できるようにする必要があります。
システムは構成する製品のすべての利用可能なコンポーネントを表示する必要があります。
システムはユーザーが構成に1つ以上のコンポーネントを追加できるようにする必要があります。
システムは現在の構成における競合についてユーザーに通知する必要があります。
システムはユーザーが現在の構成の競合を解決するために構成を更新できるようにする必要があります。
システムはユーザーが現在の構成の完了を確認できるようにする必要があります。
包括的な製品詳細を提供してください。
システムは選択された製品の詳細情報を表示する必要があります。
システムは製品の詳細を確認するための閲覧オプションを提供する必要があります。
詳細な製品分類。
システムはユーザーに詳細な製品分類を表示する必要があります。
検索機能を提供してください。
システムは画面に検索テキストを入力できるようにする必要があります。
システムは画面で複数のオプションを選択して検索できるようにする必要があります。
システムは検索に基づいて一致するすべての製品を表示する必要があります。
システムは現在の画面に一致する結果を10件のみ表示する必要があります。
システムはユーザーが検索結果間を移動できるようにする必要があります。
システムは検索で一致する製品が見つからない場合にユーザーに通知する必要があります。
顧客プロフィールを維持してください。
システムはユーザーがプロフィールを作成し、資格情報を設定できるようにする必要があります。
システムはプロフィールを表示するためにユーザー資格情報を認証する必要があります。
システムはユーザーがプロフィール情報を更新できるようにする必要があります。
個別化されたプロフィールを提供してください。
.
システムは顧客プロフィールにアクティブな注文履歴と完了した注文履歴の両方を表示する必要があります。
システムはユーザーが注文履歴から注文を選択できるようにする必要があります。
システムは選択された注文の詳細情報を表示する必要があります。
システムはユーザーが最も頻繁に検索した項目をプロフィールに表示する必要があります。
システムはユーザーがニュースレターや調査に登録できるようにする必要があります。
顧客サポートを提供してください。
システムは顧客サポートのためにオンラインヘルプ、FAQ、サイトマップオプションを提供する必要があります。
システムはユーザーが希望するサポートタイプを選択できるようにする必要があります。
システムはサポートのために顧客および製品情報を入力できるようにする必要があります。
システムは画面に顧客サポートの連絡先番号を表示する必要があります。
システムはサポート担当者が電話するための連絡先番号を入力できるようにする必要があります。
システムはリクエストに応じてオンラインヘルプを表示する必要があります。
システムはリクエストに応じてFAQを表示する必要があります。
メール確認。
システムは顧客プロフィールの必須部分として顧客のメール情報を維持する必要があります。
システムは注文確認をメールでユーザーに送信する必要があります。
顧客向けの詳細な請求書。
システムは注文が確定すると現在の注文の詳細な請求書を表示する必要があります。
システムはユーザーが請求書を印刷できるようにするオプションを提供する必要があります。
ショッピングカート機能を提供してください。
システムはオンライン購入中にショッピングカートを提供する必要があります。
T

次のテキストのユーザーストーリーを生成します: Sell Configured to Ordered Products.
システムは、構成可能なすべての製品を表示する必要があります。
システムは、ユーザーが構成する製品を選択できるようにする必要があります。
システムは、構成する製品の利用可能なすべてのコンポーネントを表示する必要があります
システムは、ユーザーが構成に1つ以上のコンポーネントを追加できるようにする必要があります。
システムは、現在の構成での競合についてユーザーに通知する必要があります。
システムは、ユーザーが現在の構成の競合を解決するために構成を更新できるようにする必要があります。
システムは、ユーザーが現在の構成の完了を確認できるようにする必要があります
包括的な製品の詳細を提供します。
システムは、選択した製品の詳細な情報を表示する必要があります。
システムは、製品の詳細を表示するためのブラウジングオプションを提供する必要があります。
詳細な製品分類
システムは、詳細な製品分類をユーザーに表示する必要があります。
検索機能を提供します。
システムは、ユーザーが画面に検索テキストを入力できるようにする必要があります。
システムは、ユーザーが検索する画面上の複数のオプションを選択できるようにする必要があります。
システムは、検索に基づいて一致するすべての製品を表示する必要があります
システムは、現在の画面に 10 個の一致する結果のみを表示する必要があります。
システムは、ユーザーが検索結果間を移動できるようにする必要があります。
システムは、検索に一致する製品が見つからない場合にユーザーに通知するものとします。
顧客プロファイルを維持します。
システムは、ユーザーがプロファイルを作成し、彼の資格情報を設定できるようにする必要があります。
システムは、プロファイルを表示するためにユーザー資格情報を認証する必要があります。
システムは、ユーザーがプロファイル情報を更新できるようにする必要があります。
パーソナライズされたプロファイルを提供する
.
システムは、顧客プロファイルにアクティブな注文履歴と完了した注文履歴の両方を表示する必要があります。
システムは、ユーザーが注文履歴から注文を選択できるようにする必要があります。
システムは、選択した注文に関する詳細情報を表示する必要があります。
システムは、ユーザーがプロファイルで最も頻繁に検索したアイテムを表示するものとします。
システムは、ユーザーがプロフィールでニュースレターや調査に登録できるようにするものとします。
カスタマーサポートを提供します。
システムは、オンラインヘルプ、FAQのカスタマーサポート、およびカスタマーサポートのサイトマップオプションを提供するものとします。
システムは、ユーザーが希望するサポートタイプを選択できるようにするものとします。
システムは、ユーザーがサポートのために顧客および製品情報を入力できるようにする必要があります。
システムは、カスタマーサポートの連絡先番号を画面に表示します。
システムは、ユーザーがサポート担当者が電話をかけるための連絡先番号を入力できるようにする必要があります。
システムは、要求に応じてオンラインヘルプを表示する必要があります。
システムは、要求に応じてFAQを表示します。
確認メール。
システムは、顧客プロファイルの必須部分として顧客の電子メール情報を保持するものとします。
システムは、注文確認を電子メールでユーザーに送信するものとします。
顧客向けの詳細な請求書。
確認されると、現在の注文の詳細な請求書が表示されます。
システムは、オプションでユーザーが請求書を印刷できるようにする必要があります。
ショッピングカート機能を提供します。
システムは、オンライン購入中にショッピングカートを提供する必要があります。
T

ユーザーストーリーの生成：注文された製品の設定販売
システムは、設定可能なすべての製品を表示するものとします。 システムは、ユーザーが設定する製品を選択できるようにするものとします。 システムは、設定する製品のすべての利用可能なコンポーネントを表示するものとします。 システムは、ユーザーが1つ以上のコンポーネントを設定に追加できるようにするものとします。 システムは、現在の設定における競合に関してユーザーに通知するものとします。 システムは、ユーザーが現在の設定の競合を解決するために設定を更新できるようにするものとします。 システムは、ユーザーが現在の設定の完了を確認できるようにするものとします。
製品の詳細情報を提供する。
システムは、選択された製品の詳細情報を表示するものとします。 システムは、製品の詳細を確認するためのブラウジングオプションを提供するものとします。
詳細な製品分類を提供する。
システムは、ユーザーに製品の詳細な分類を表示するものとします。
検索機能を提供する。
システムは、ユーザーが画面で検索テキストを入力できるようにするものとします。 システムは、ユーザーが画面上で複数のオプションを選択して検索できるようにするものとします。 システムは、検索に基づいて一致するすべての製品を表示するものとします。 システムは、現在の画面で一致する結果を10件だけ表示するものとします。 システムは、ユーザーが検索結果の間をナビゲートできるようにするものとします。 システムは、検索に一致する製品がない場合にユーザーに通知するものとします。
顧客プロフィールを管理する。
システムは、ユーザーがプロフィールを作成し、認証情報を設定できるようにするものとします。 システムは、プロフィールを表示するためにユーザーの認証情報を認証するものとします。 システムは、ユーザーがプロフィール情報を更新できるようにするものとします。
パーソナライズされたプロフィールを提供する。
システムは、顧客プロフィールにアクティブおよび完了した注文履歴を表示するものとします。 システムは、ユーザーが注文履歴から注文を選択できるようにするものとします。 システムは、選択された注文の詳細情報を表示するものとします。 システムは、ユーザーのプロフィールに最も頻繁に検索されたアイテムを表示するものとします。 システムは、ユーザーがプロフィールでニュースレターとアンケートに登録できるようにするものとします。
顧客サポートを提供する。
システムは、オンラインヘルプ、FAQ、顧客サポート、およびサイトマップオプションを提供するものとします。 システムは、ユーザーが希望するサポートタイプを選択できるようにするものとします。 システムは、ユーザーがサポートのために顧客および製品情報を入力できるようにするものとします。 システムは、画面に顧客サポートの連絡先番号を表示するものとします。 システムは、ユーザーがサポート担当者からの電話を受けるための連絡先番号を入力できるようにするものとします。 システムは、リクエストに応じてオンラインヘルプを表示するものとします。 システムは、リクエストに応じてFAQを表示するものとします。
注文確認メール。
システムは、顧客プロフィールに顧客のメール情報を必須項目として維持するものとします。 システムは、ユーザーに注文確認メールを送信するものとします。
顧客の詳細請求書。
システムは、注文が確認された後に現在の注文の詳細請求書を表示するものとします。 システムは、オプションでユーザーが請求書を印刷できるようにするものとします。
ショッピングカート機能を提供する。
システムは、オンライン購入中にショッピングカートを提供するものとします。


2000年から2023年の期間において、アメリカの金融市場で債券は株式に対してどれほど効果的なヘッジとなったのでしょうか？

米国の金融市場において、2000年から2023年の期間で債券は株式に対してどの程度良いヘッジとなりましたか。

米国の金融市場では、2000年から2023年までの期間、債券は株式に比べてどの程度ヘッジ効果があったのでしょうか?


イギリスの経営コンサルティング会社が、キャピタルマーケットのクライアントにフィンテックソリューションの助言と実装を行うことで得られる収益の市場規模を算出できますか

英国のマネジメントコンサルティングが、キャピタルマーケットのクライアントに対してFinTechソリューションのアドバイスおよび実装を行うことで得られる収益の市場規模を算出できますか

キャピタル・マーケッツの顧客にFinTechソリューションをアドバイスし、導入することで、英国のマネジメント・コンサルタンシーが獲得できる収益の市場規模を把握できるか。


Pythonコードジェネレーターとして動作し、与えられたデータをmatplotlibを使用してチャートに変換してください。

pythonコードジェネレータとして機能し、データが与えられたら、matplotlibを使用してチャートに変換します。

Pythonコードジェネレーターとして動作し、与えられたデータを使ってmatplotlibを使用してチャートに変換してください。


world = geopandas.read_file(get_path("naturalearth.land"))

# 南アメリカに制限します。
ax = world.clip([-90, -55, -25, 15]).plot(color="white", edgecolor="black")

# ここで「GeoDataFrame」をプロットできます。
gdf.plot(ax=ax, color="red")

plt.show()

すべてのデータをプロットする方法

world = geopandas.read_file(get_path("naturalearth.land"))

# 南アメリカに限定します。
ax = world.clip([-90, -55, -25, 15]).plot(color="white", edgecolor="black")

# ``GeoDataFrame`` をプロットできます。
gdf.plot(ax=ax, color="red")

plt.show()

すべてのデータをプロットする方法を教えてください

world = geopandas.read_file(get_path("naturalearth.land"))

# 南米に限定します。
ax = world.clip([-90, -55, -25, 15]).plot(color="white", edgecolor="black")

# We can now plot our ``GeoDataFrame``.
gdf.plot(ax=ax, color="red")

plt.show()

すべてのデータをプロットする方法


毎月7万円を投資し、複利年間成長率（CAGR）が12%の場合、10年後にはいくらまで増えるでしょうか？

毎月7万円を投資し、年間複利成長率（CAGR）が12%の場合、10年後にいくらになるか計算してください

月に70Kドルを投資し、12%の年間成長収益率（CAGR）が得られた場合、10年後にはどのくらい成長しますか?


7,000ドルの半年ごとの支払いを40回行う20年間の年金が、12年後から開始され、最初の支払いは12.5年後に行われます。

a.	割引率が月利13パーセントの場合、6年後のこの年金の価値はいくらですか？

b.	この年金の現在価値はいくらですか？

20年間の年金で、$7,000の半期ごとの支払いが合計40回行われます。この支払いは12年後に開始され、最初の支払いは12.5年後に行われます。

a.	割引率が月次複利で13%の場合、この年金の6年後の価値はいくらですか？

b.	この年金の現在価値はいくらですか？

20年年金は40ドル7,000ドルの半年ごとの支払いが今から12年後に始まり、最初の支払いは今から12.5年後に行われます。

ある。	割引率が毎月13%複利の場合、今から6年後のこの年金の価値はどうなっていますか?

b.	年金の現在の価値はいくらですか?


プロセスタイムや計画された機械/キャパシティニーズのために利用可能な投資のような基本的な未知数がある場合、どのように機械のキャパシティプランを推定できますか？仮定の近似値を結果の不確実性として伝えることはできますか？

プロセス時間などの不明な点がある場合、機械容量計画をどのように見積もることができますか、そして計画された機械/容量のニーズに利用可能な投資をすることができますか?仮定の近似値を結果の不確実性値として伝えることができますか?

プロセス時間や計画された機械/設備需要に対する投資可能額など、基本的な不確定要素がある場合、どのように設備能力計画を見積もることができますか？また、想定における近似値を、結果の不確実性値として伝えることは可能でしょうか？


今90ラックのルピーがある場合、フラットを購入するべきか、それともミューチュアルファンドへのSIPを行うべきか。どちらの場合も10年間待つことができます。フラットを購入する場合の条件 1) 80ラックのローンを組み、毎月約80,000ルピーのEMIを15年間、または繰り上げ返済するまで支払う必要がある。2) フラットの建設には2年かかり、その間賃貸収入は得られない。3) 2年後には、月額20,000〜30,000ルピーの家賃収入が得られる可能性がある。4) 入居者がフラットを損傷させたり、家賃を支払わないリスクがある。5) 修繕費として毎年30,000ルピーを投資する必要があるかもしれない。6) 賃貸されていない場合、年間60,000ルピーの維持費を支払う必要があるが、賃貸されている場合は入居者が維持費を負担する。7) 5〜6年後にはフラットの価値が2倍になり、10年後には2.5倍になる可能性がある。8) 10年後にフラットを売却する際、得られるキャピタルゲインに対して20％のキャピタルゲイン税を支払う必要がある。ミューチュアルファンドでSIPを行う場合の条件 a) ラージキャップファンドに毎月1ラック、スモールキャップファンドに毎月1ラック、ミッドキャップファンドに毎月1ラックをSIPとして投資する予定。90ラックを使い切るまでSIPを続け、その後成長を待つ。b) ラージキャップファンドは通常年間7〜8％成長し、不況時には年間1〜2％成長する。c) スモールキャップファンドは好況時に年間15〜20％成長し、不況時には年間-15％〜-30％減少する。d) ミッドキャップファンドは好況時に年間10〜15％成長し、不況時には年間-10％〜-15％減少する。。不況年はランダムに4〜5回発生する可能性がある。。e) 10年後、ミューチュアルファンドの売却で得られるキャピタルゲインに対して10％のキャピタルゲイン税を支払う必要がある。。今、どちらを選択すべきですか？

現在900万ルピーを持っている場合、フラットの購入に投資する必要がありますか、それともミューチュアルファンドでSIPを行うべきです。どちらの場合も10年は待つことができます。フラットを購入するには、1)80 lakhsのローンを組み、15年間または差し押さえるまで月額約80000のemiを支払う必要があります2)FLatの建設には2年かかり、その時点では家賃はかかりません3)2年後、月額20000〜30000の範囲で家賃がかかる可能性があります4)テナントがアパートを台無しにして支払わないリスクがあります家賃 5)修理をするために毎年30,000を投資しなければならないかもしれません 6)賃貸されていない場合は、年間60000の維持費を支払う必要があります。そうでなければ、賃貸されている場合、テナントはメンテナンスの世話をします 7)5〜6年後、フラットの価値は2倍になる可能性があり、10年後は2.5倍になる可能性があります 8)10年後、 フラットを売るとき、得られるキャピタルゲインに対して20%のキャピタルゲイン税を支払う必要があります。 私がINdianミューチュアルファンドでSIPを行う場合、これらは考慮事項ですa)大型株ファンドのSIPに月額100万、小型株ファンドに月額100万、中型ファンドに月額100万を投入するつもりです。90 lakshをすべて使い果たすまでSIPを行い、その後、成長するのを待ちます。b)大型株ファンドは一般的に年率7〜8%で成長し、不作の年には年率1〜2%で成長します c)小型株ファンドは、良い年には年率15〜20%、悪い年には年率-15〜-30%で成長します d)中型株は、良い年には年率10〜15%で成長し、悪い年には年率10〜15%下がります。 ランダムな時期に4〜5の悪い年があるかもしれません。e)10年が経過した後、投資信託の売却から得られるキャピタルゲインに対して10%のキャピタルゲイン税を支払う必要があります。私は今何をすべきですか?

if have 90 lakh rupees now, should i invest in buying a flat or should i do a SIP in mutual fund. I can wait for 10 years in both cases. 現在9000万ルピーを持っている場合、マンションを購入すべきか、あるいは投資信託でSIPを行うべきか。どちらの場合も10年待つことができます。Buying a flat involves 1)マンション購入には8000万ルピーのローンを組み、15年間または繰上返済するまで月々約8万ルピーのEMIを支払う 2) マンション建設には2年かかり、その間家賃収入はない 3) 2年後、月2万〜3万ルピーの家賃収入が見込める 4) 賃借人が物件を損傷させたり、家賃を支払わないリスクがある 5) 修繕のため年間3万ルピーの投資が必要 6) 賃貸されない場合、年間6万ルピーのメンテナンス費用を支払う必要がある。賃貸された場合は、賃借人がメンテナンス費用を負担 7) 5-6年後に物件価値が2倍、10年後に2.5倍になる可能性 8) 10年後に売却する際、キャピタルゲインに対して20%の税金を支払う必要がある;  IN case I do SIP in INdian mutual funds these are the considerations a) 大型株ファンドに月10万ルピー、小型株ファンドに月10万ルピー、中型株ファンドに月10万ルピーのSIPを、9000万ルピーを使い切るまで行い、その後成長を待つ b) 大型株ファンドは通常年7-8%成長し、不況時は年1-2%の成長 c) 小型株ファンドは好況時に年15-20%成長し、不況時は年-15%〜-30% d) 中型株は好況時に年10-15%成長し、不況時は年10-15%下落。ランダムな時期に4-5年の不況期がある可能性 e) 10年後、投資信託売却時のキャピタルゲインに対して10%の税金を支払う必要がある.. what should i do now? 今、どちらを選択すべきでしょうか？


JAX のシャーディング仕様を使用してモデルの並列処理を実装する方法について説明します。

JAX でシャーディング仕様を使用してモデルの並列処理を実装する方法を説明します。

JAXにおけるsharding specsを使用したmodel parallelismの実装方法を説明してください。


Jaxで2つの配列のデカルト積を取得するにはどうすればよいですか？ Jaxで2つの配列のデカルト積をどのように取得しますか? Jaxで二つの配列の直積を取得する方法は？


もしある時点でマーカーの参照範囲が変化する場合、臨床マーカーの参照範囲に対する経時的な変化を連続的に追跡するにはどうすればよいでしょうか？

基準値範囲が途中の時点で変更される場合、臨床マーカーの基準値範囲に対する経時的な変化をどのように連続的に追跡できますか？

マーカーの参照範囲がその間のある時点で変化した場合、臨床マーカーの参照範囲に対する経時的な変化を連続的に追跡するにはどうすればよいですか?


Gherkinの専門家として、このGherkin（Cucumberテスト）を改善し、以下のテキストを個別のシナリオに分けることはできますか？

Scenario: Confirm Contour
  Given ユーザーが輪郭を確認する
  Then 輪郭確認ボタンが非表示になる
  And ナビゲーションコントロールで以下のマーカーが表示される:
    | マーカー 			   | ビュー  |
    | ES     			   | 現在    |
    | OAC    			   | 現在    |
    | OAC    			   | 両方    |
	| LA Major Axis Length | 両方 	 | cm  |
  And 両方のビューで以下のグローバルLAS値が表示される:
    | LASタイプ | ビュー  |
    | LAS-R    | 現在    |
    | LAS-R    | 両方    |
    | LAS-CD   | 現在    |
    | LAS-CD   | 両方    |
    | LAS-CT   | 現在    |
    | LAS-CT   | 両方    |
  And 現在のビューで以下の情報が表示される:
    | フレーム番号 | マーカー | 表示    |
    | 自動         | ES     |            |
    | 自動         | OAC    |            |
    | 心拍数       |        |            |
  And 以下の全体統計が表示される:
    | 統計       	| 値     |
    | 平均心拍数      	| bpm    |
    | 心拍数の変化        	| bpm    |
    | 最小フレームレート | fps  	 |

Gherkinの専門家として、このGherkin（Cucumberテスト）を改善し、以下のテキストを個別のシナリオに分けることはできますか？

シナリオ: 輪郭の確認
  前提 ユーザーが輪郭を確認する
  ならば 輪郭確認ボタンが非表示になる
  かつ 以下のマーカーがナビゲーションコントロールに表示される:
    | Marker 			   | View    |
    | ES     			   | Current |
    | OAC    			   | Current |
    | OAC    			   | Both    |
	| LA Major Axis Length | Both 	 | cm  |
  かつ 以下のグローバルLAS値が両方のビューに表示される:
    | LAS Type | View    |
    | LAS-R    | Current |
    | LAS-R    | Both    |
    | LAS-CD   | Current |
    | LAS-CD   | Both    |
    | LAS-CT   | Current |
    | LAS-CT   | Both    |
  かつ 以下の情報が現在のビューに表示される:
    | Frame Number | Marker | Indication |
    | Auto         | ES     |            |
    | Auto         | OAC    |            |
    | Heartrate    |        |            |
  かつ 以下の全体統計が表示される:
    | Statistic       	| Value  |
    | Average HR      	| bpm    |
    | Delta HR        	| bpm    |
    | Minimum Framerate | fps  	 |

ガーキンの専門家の役割を引き受けてください。このGherkin(Cuucmberテスト)を改善し、次のテキストを別々のシナリオで移動できますか?

シナリオ: コンターの確認
 ユーザーが輪郭を確認するとします
その後、[輪郭の確認]ボタンが見えなくなります
  また、ナビゲーション コントロールには次のマーカーが表示されます。
    | Marker 			   | View    |
    | ES     			   | Current |
    | OAC    			   | Current |
    | OAC    			   | Both    |
	| LA Major Axis Length | Both 	 | cm  |
  また、両方のビューについて、次のグローバル LAS 値が表示されます。
    | LAS Type | View    |
    | LAS-R    | Current |
    | LAS-R    | Both    |
    | LAS-CD   | Current |
    | LAS-CD   | Both    |
    | LAS-CT   | Current |
    | LAS-CT   | Both    |
  また、現在のビューには次の情報が表示されます。
    | Frame Number | Marker | Indication |
    | Auto         | ES     |            |
    | Auto         | OAC    |            |
    | Heartrate    |        |            |
  また、次の全体的な統計が表示されます。
    | Statistic       	| Value  |
    | Average HR      	| bpm    |
    | Delta HR        	| bpm    |
    | Minimum Framerate | fps  	 |


私はPythonプログラマーで、約50,000件のレコードを持つリストを使用するプログラムを作成したいと考えています。各レコードには約12個のフィールドがあります。このレコードリストのフィールドについて任意のテキストファイルを検索し、検索対象のテキストファイルがリスト内のレコードと一致する確率を表す値を割り当てられるようにしたいと思います。
例えば：
レコードの1つに次の12個のフィールドが含まれている場合：Jim, McMillan, Southpointe, Discover, Hoover, 35244, 242355, 6011546511247784, 10/19/1972, 593647757, 7203354, 205-422-1680
これらのフィールドについてテキストファイルを検索し、見つかった一致フィールドの数に基づいてポイント値を割り当てます。各フィールドが1ポイントの価値を持つ場合、スキャンされたほとんどのテキストファイルは0ポイントとなりますが、一部の文書は最大12ポイントとなります。プログラムは指定されたしきい値を超えるテキスト文書のスコアを返す必要があります。
この設計をエレガントかつシンプルに保ち、深呼吸をして、一歩ずつ考えてください。そして、うまくできたら200ドルのチップを差し上げます！

私はPythonプログラマーであり、レコードごとに約12のフィールドを持つ約50,000のレコードのリストを使用するプログラムを作成したいと考えています。 このレコードのリストからこれらのフィールドの出現箇所を任意のテキストファイルで検索し、プログラムが検索対象のテキストファイルがリスト内のレコードに対応する確率を表す値を割り当てることができるようにしたいと思います。
例えば：
レコードの 1 つに次の 12 フィールドが含まれている場合: Jim, McMillan, Southpointe, Discover, Hoover, 35244, 242355, 6011546511247784, 10/19/1972, 593647757, 7203354, 205-422-1680
これらのフィールドの出現箇所をテキストファイルで検索し、見つかった一致するフィールドの数に基づいてポイント値を割り当てます。 これらの各フィールドの値が 1 ポイントの場合、スキャンされるほとんどのテキスト ファイルのポイントは 0 になりますが、一部のドキュメントには最大 12 ポイントが含まれます。 プログラムは、指定されたしきい値を超えるテキスト ドキュメントのスコアを返す必要があります。
このデザインをエレガントでありながらシンプルに保ち、深呼吸をして、一歩一歩考えてください、そしてあなたが良い仕事をすれば私はあなたに200ドルをチップします!

私はPythonプログラマーで、約50,000件のレコードと、各レコードに約12のフィールドがあるプログラムを作成したいと考えています。プログラムは、これらのフィールドのリストに基づいて任意のテキストファイルを検索し、そのテキストファイルがリストのレコードに一致する確率を表す値を割り当てるようにしたいと考えています。
例えば： もし1つのレコードに以下の12のフィールドが含まれていた場合：Jim, McMillan, Southpointe, Discover, Hoover, 35244, 242355, 6011546511247784, 10/19/1972, 593647757, 7203354, 205-422-1680 それはテキストファイルを検索して、これらのフィールドが出現する場所を見つけ、そのフィールドの数に基づいてポイントを割り当てます。例えば、各フィールドに1ポイントの価値があるとすると、検索したほとんどのテキストファイルは0ポイントになりますが、一部の文書は最大12ポイントになります。プログラムは、指定された閾値を超えたテキスト文書のスコアを返すべきです。
このデザインは、エレガントでありながらシンプルに保つべきです。ゆっくり深呼吸をして、ステップバイステップで考え、良い仕事をしたら200ドルのチップを送ります！


私の会社の小口現金口座の日々の取引を記録し、累計を計算するプログラムをVisual Basicで作成してください。

私の会社の小口現金口座の毎日の取引をvisual basicの累計で記録するプログラムを書く

会社の小口現金口座の日々の取引を記録し、累積合計を計算するプログラムをビジュアルベーシックで書いてください


JavaScriptは全く分かりません。JSでCSVファイルを読み込む方法とコードの解説をお願いします。

JavaScriptは全然知りません。JSでのCSVファイルの読み方とコードの説明を教えてください。

JavaScriptについて全く知識がありません。CSVファイルをJSで読み込む方法を示し、そのコードについて説明してください。


ドキュメントからテキストを抽出するJavaScript関数を作成してください
ドキュメントからテキストを抽出する Java スクリプト関数を作成する
ドキュメントからテキストを抽出するJavaScript関数を作成してください


与えられた問題：クロマキー処理後のスピル除去について。入力はアルファチャンネルを持つ画像です。透明度は単純な二値クロマキーで実現されており、つまりピクセルは完全に透明か完全に不透明のいずれかです。現在、入力画像にはクロマカラーからのスピルが含まれています。任意のクロマカラーに対してスピル除去を行うアルゴリズムを説明してください。クロマカラーは既知とします。実装可能な程度に詳細な説明をしてください。

与えられた問題：クロマキー処理後のスピル除去。入力はアルファチャンネルを持つ画像です。透明度は単純な二値クロマキーで実現されており、ピクセルは完全に透明か完全に不透明のいずれかです。入力画像にはクロマカラーからのスピルが含まれています。任意のクロマカラーに対してスピル除去を行うアルゴリズムを説明してください。クロマカラーは既知とします。実装可能な程度に詳細な説明をしてください。

与えられた問題:クロマキー処理後のスピル除去。入力はアルファチャンネルを持つ画像です。透明度は、単純なバイナリクロマキー処理で実現されました(たとえば、ピクセルは完全に透明または完全に不透明です)。これで、入力画像に彩度カラーからのスピルが含まれるようになりました。任意の彩度カラーのこぼれ除去を実行できるアルゴリズムについて説明する。彩度の色は既知です。実装可能にするために十分に詳細に記述します。


1つのエントリーより多くないかをチェックするためのJava Streamを使用したJavaコードを書いてください。1つより多いエントリーがある場合は例外を発生させ、ちょうど1つのエントリーがある場合はその結果を返し、エントリーがない場合はnullを返してください。

Streamを使用してリストに1つ以上のエントリがないかをチェックするJavaコードを書いてください。1つ以上のエントリがある場合は例外をスローし、ちょうど1つのエントリがある場合はその結果を返し、エントリがない場合はnullを返します。

リストに複数のエントリがないかどうかを確認するために、Java Streamを使用してJavaコードの一部を書いてください。複数のエントリが例外を発生させる場合。エントリが 1 つだけの場合は、結果を返します。エントリがない場合は、null を返します。


gnu octave のカルマンシーケンスフィルターのコードを書いていただけますか？

gnu octave 用のカルマンシーケンスフィルターを書いていただけますか？

gnuオクターブのkalmanシーケンスフィルターを書いていただけますか?


マイクで録音された音声から、メカニカルキーボードで入力された内容を解読することは可能でしょうか？

マイクが捉えた音声から、メカニカルキーボードで何がタイプされたかを発見することはできますか？

マイクでキャプチャされたオーディオから、メカニカルキーボードで何が入力されたかを発見できますか?


VIAがインストールされているCorneキーボードをフラッシュする方法はどうすればよいですか

VIAがインストールされているCorneキーボードをフラッシュする方法

VIAがインストールされたCorneキーボードをフラッシュするにはどうすればいいですか？


マイクにリバーブ効果を追加する Kotlin JNI コードを書く
マイクにリバーブ効果を追加するKotlin JNIコードを書いてください
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宛先IPアドレスによってパケットをフィルタリングするために使用できる、Androidでローカル VPN サービスを作成するための Kotlin コードを提供してください。

Androidで宛先IPアドレスによるパケットのフィルタリングに使用できるローカルVPNサービスを作成するKotlinコードを提供してください。

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PromQLを使用してクラスター内の応答のないポッドの数を取得する方法を教えてください

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私はシニアJava開発者で、ポッドログを読み取るためのKubernetesクライアントライブラリを作成したいと考えています。
JavaのHTTPクライアントとKubernetesのHTTPサービスを使用してログを読み取りたいと思います

私はシニアJava開発者であり、ポッドログを読み取るためのKubernetesクライアントライブラリを作成したいと考えています。
java httpクライアントとkubernetes httpサービスを使用してログを読み取ろうとします

私はシニアJava開発者で、ポッドのログを読み取るためのKubernetesクライアントライブラリを作成したいと考えています。
JavaのHTTPクライアントとKubernetesのHTTPサービスを使用してログを読み取りたいと思います


あなたは Sveltekit の専門プログラマーです。メモ取りアプリケーションの開発に取り組んでいます。フォームアクションを使ってメモを削除した際に、メモの一覧が表示されているユーザーインターフェイス（UI）が更新されないという状況が発生しています。なぜでしょうか？この問題をどのように解決すればよいでしょうか？

あなたは熟練したSveltkitプログラマーです。ノート取りアプリケーションを開発していますが、フォームアクションを使用してノートを削除した際に、ノート一覧のUIが更新されません。なぜでしょうか？この問題をどのように解決すればよいですか？

あなたはSveltekitプログラマーのエキスパートです。あなたはノートを取るアプリケーションに取り組んでいます。フォームアクションを使用してノートを削除しても、ノートのリストを含む UI は更新されません。なぜでしょうか。この問題を解決する方法は何ですか？


gradioを使用して、シンプルなチャットボットのUIを作成するpythonスクリプトを書いてください

gradioを使用して、シンプルなチャットボットのUIのスクリプトをPythonで書いてください。

gradioを使用してチャットボットの簡単なUIを作成するためのpythonスクリプトを書く


AIがAI LLMsの動作についての説明を生成する仕組みを説明します

Go meta:  AIがAI LLMの仕組みをどのように説明したかを説明してください

Go meta: AI LLMの仕組みについて、AIがどのようにして生成したかを説明する


一から LLM を作成する方法について、順を追って説明します。Python プログラミングの基礎知識があることを前提とします。

Pythonプログラミングの基本知識があると仮定して、ゼロからLLMを作成する手順を段階的に教えてください。

LLMを最初から作成する方法について、段階的に説明してください。私がすでにPythonプログラミングの基本的な知識を持っていると仮定します。


新しいディープラーニング ハードウェア アクセラレータを市場に導入するために、成功するビジネス戦略に必要なソフトウェア アーキテクチャについて説明してください。

市場に新しいディープラーニングハードウェアアクセラレータを導入するために、成功するビジネス戦略が必要とするソフトウェアアーキテクチャを説明してください。

成功するビジネス戦略が新しいDeep Learningハードウェアアクセラレータを市場に導入するために必要とするソフトウェアアーキテクチャについて説明してください。


7BパラメータのTransformer LLMがfp16で、バッチサイズが1、シーケンス長が500トークン、1トークンあたりのバイト数が2の場合、14GBのVRAMが必要です。バッチサイズが50の場合、VRAMの要件はどのくらいになりますか？

これは非常に重要です！計算手順を示してください。正しい答えを得るために、ステップバイステップで解いていきましょう。

fp16 の 7B パラメーター Transformer LLM で、バッチ サイズ 1 でシーケンス長が 500 トークンで、トークンあたりのバイト数が 2 の場合、14GB の VRAM が必要な場合、バッチ サイズが 50 の場合、VRAM 要件は何になりますか。

これは非常に重要です!あなたの作品を見せてください。これを段階的に解決して、正しい答えがあることを確認しましょう。

バッチサイズ1とシーケンス長のfp16の7BパラメータトランスLLMが500トークンで、トークンあたりバイトが2の場合、14GB VRAMが必要な場合、バッチサイズが50の場合、VRAMの要件はどうなりますか？

これは非常に重要です! あなたの仕事を見せてください。 正しい答えがあることを確認するために、これを段階的に解決しましょう。


次の運動方程式で記述される減衰振動子のハミルトニアンを記述します。
         \begin{align}
                \ddot{x}+2\lambda \dot{x} + \Omega^2 x = 0
         \end{align}
ここで、$\lambda$と$\Omega$はスカラーパラメータです。方程式は保存的ではないため、補助変数を導入する必要があります。

以下の運動方程式で記述される減衰振動子のハミルトニアンを書いてください
	\begin{align}
		\ddot{x}+2\lambda \dot{x} + \Omega^2 x = 0
	\end{align}
ここで$\lambda$  and $\Omega$はスカラーパラメータです。方程式が保存的でないため、補助変数を導入する必要があります

以下の運動方程式で表される減衰振動子のハミルトニアンを書いてください
	\begin{align}
		\ddot{x}+2\lambda \dot{x} + \Omega^2 x = 0
	\end{align}
ここで $\lambda$ と $\Omega$ はスカラーパラメータです。方程式が保存系ではないため、補助変数を導入する必要があります


1から200までの素数のリストを取得するための1行のPythonコードを作成してください。ラムダ関数とリスト内包表記を使用してください

1から200までの素数のリストを取得するための1行のpythonコードを作成し、ラムダ関数とリスト内包表記を使用します

1から200までの素数のリストを取得するための1行のPythonコードを、lambda関数とリスト内包表記を使用して作成してください


IPアドレスが指定された配列内に存在しないユーザーをブロックするLaravelミドルウェアを作成する必要があります。

ミドルウェア内で割り当てられたIPアドレスの配列に含まれないユーザーをブロックするLaravelミドルウェアを作成する

Laravel Middleware で、ミドルウェア内で割り当てられた配列内にないIPアドレスを持つユーザーをブロックする必要があります。


Laravel + Inertia + Vueアプリを使用しており、ビジネス名を扱っています。ユーザーはログイン/登録するか、ゲストとしてアプリを使用することができます。お気に入りリストに名前を追加したり削除したりすることができます。必要なものは以下の2つです：1. 名前をお気に入りリストに追加/削除する処理を行うFavoritesManagerクラスを作成します。ログインしているユーザーの場合はデータベースに保存し、ゲストの場合はセッションに保存する必要があります。2. Vueフロントエンドとこのクラスを接続するAPIとして機能するコントローラーを作成します。P.S.: フロントエンドは後で対応するため、現時点ではバックエンドのみを作成します。以下は空のクラスです：<?php

namespace App\Favorites;

use App\Models\User;
use App\Models\Favorite;

class FavoritesManager
{

}
<?php

namespace App\Http\Controllers;

use App\Favorites\FavoritesManager;
use Illuminate\Http\Request;
use Illuminate\Support\Facades\Auth;

class FavoritesController extends Controller
{

}

私はビジネス名を扱うLaravel + Inertia + Vueアプリを持っています。ユーザーはログイン/登録するか、ゲストとしてアプリを使用できます。お気に入りリストに名前を追加したり、お気に入りリストから名前を削除したりできます。私が必要とするのは2つのことです:1.リストへの名前の追加とリストからの名前の削除を処理するクラスFavoritesManager。ログインしているユーザーがいる場合は、そのユーザーを db に保存する必要があります。ゲストの場合は、セッションに保存する必要があります。2. Vue フロントエンドをこのクラスに接続するための API として機能するコントローラー P. S.: フロントエンドについては後で扱うので、この時点ではバックエンドを作成するだけです。これが私の空のクラスです: <?php

名前空間 AppFavorites;

AppModelsUserを使用します。
AppModelsFavoriteを使用します。

クラスFavoritesManager
{

}
<?php

名前空間 AppHttpControllers;

AppFavoritesFavoritesManagerを使用します。
IlluminateHttpRequestを使用します。
IlluminateSupportFacadesAuthを使用します。

class FavoritesController extends Controller (コントローラーを拡張)
{

}

私はビジネス名を扱うLaravel + Inertia + Vueアプリを持っています。ユーザーはログイン/登録するか、ゲストとしてアプリを使用できます。お気に入りリストに名前を追加したり、お気に入りリストから名前を削除したりできます。私が必要とするのは2つのことです:1.リストへの名前の追加とリストからの名前の削除を処理するクラスFavoritesManager。ログインしているユーザーがいる場合は、そのユーザーを db に保存する必要があります。ゲストの場合は、セッションに保存する必要があります。2. Vue フロントエンドをこのクラスに接続するための API として機能するコントローラー P. S.: フロントエンドについては後で扱うので、この時点ではバックエンドを作成するだけです。これが私の空のクラスです: <?php

namespace App\Favorites;

use App\Models\User;
use App\Models\Favorite;

class FavoritesManager
{

}
<?php

namespace App\Http\Controllers;

use App\Favorites\FavoritesManager;
use Illuminate\Http\Request;
use Illuminate\Support\Facades\Auth;

class FavoritesController extends Controller
{

}


以下のJavaScriptコードについて説明します

const steps = Array.from(document.querySelectorAll("form .step"));
const nextBtn = document.querySelectorAll("form .next-btn");
const prevBtn = document.querySelectorAll("form .previous-btn");
const form = document.querySelector("form");
nextBtn.forEach((button) => {
 button.addEventListener("click", () => {
  changeStep("next");
 });
});
prevBtn.forEach((button) => {
 button.addEventListener("click", () => {
  changeStep("prev");
 });
});
form.addEventListener("submit", (e) => {
 e.preventDefault();
 const inputs = [];
 form.querySelectorAll("input").forEach((input) => {
  const { name, value } = input;
  inputs.push({ name, value });
 });
 console.log(inputs);
 form.reset();
});
function changeStep(btn) {
 let index = 0;
 const active = document.querySelector(".active");
 index = steps.indexOf(active);
 steps[index].classList.remove("active");
 if (btn === "next") {
  index++;
 } else if (btn === "prev") {
  index--;
 }
 steps[index].classList.add("active");
}

以下の JavaScript について説明してください

const steps = Array.from(document.querySelectorAll("form .step"));
 const nextBtn = document.querySelectorAll("form .next-btn");
 const prevBtn = document.querySelectorAll("form .previous-btn");
 const form = document.querySelector("form");
 nextBtn.forEach((button) => {
  button.addEventListener("click", () => {
   changeStep("next");
  });
 });
 prevBtn.forEach((button) => {
  button.addEventListener("click", () => {
   changeStep("prev");
  });
 });
 form.addEventListener("submit", (e) => {
  e.preventDefault();
  const inputs = [];
  form.querySelectorAll("input").forEach((input) => {
   const { name, value } = input;
   inputs.push({ name, value });
  });
  console.log(inputs);
  form.reset();
 });
 function changeStep(btn) {
  let index = 0;
  const active = document.querySelector(".active");
  index = steps.indexOf(active);
  steps[index].classList.remove("active");
  if (btn === "next") {
   index++;
  } else if (btn === "prev") {
   index--;
  }
  steps[index].classList.add("active");
 }

以下のJavaScriptについて説明してください。

const steps = Array.from(document.querySelectorAll("form .step"));
 const nextBtn = document.querySelectorAll("form .next-btn");
 const prevBtn = document.querySelectorAll("form .previous-btn");
 const form = document.querySelector("form");
 nextBtn.forEach((button) => {
  button.addEventListener("click", () => {
   changeStep("next");
  });
 });
 prevBtn.forEach((button) => {
  button.addEventListener("click", () => {
   changeStep("prev");
  });
 });
 form.addEventListener("submit", (e) => {
  e.preventDefault();
  const inputs = [];
  form.querySelectorAll("input").forEach((input) => {
   const { name, value } = input;
   inputs.push({ name, value });
  });
  console.log(inputs);
  form.reset();
 });
 function changeStep(btn) {
  let index = 0;
  const active = document.querySelector(".active");
  index = steps.indexOf(active);
  steps[index].classList.remove("active");
  if (btn === "next") {
   index++;
  } else if (btn === "prev") {
   index--;
  }
  steps[index].classList.add("active");
 }


そのコードを修正して、送信ボタンをクリックした際にminlengthとmaxlengthが機能するようにしてください:

<?=$_lang['ALBUM_PHOTOS_DELETE_TITLE']?>

                    <button type="button" class="btn-close" data-bs-dismiss="modal" aria-label="Close"></button>

                <form id="editFormPhoto" action="javascript:fn.popupActionHandler.submit('editFormPhoto')" method="post" accept-charset="UTF8">

                    <input name="p" type="hidden" value="photo" />
                    <input name="a" type="hidden" value="editPhoto" />
                    <input name="id" type="hidden"  />

                        * <?= $_lang['GLB_OBJ_TITLE'] ?>:
                        <input name="title" minlength="1" maxlength="100" type="text" class="formControl border-radius-6" placeholder="<?=$_lang['ALBUM_ADD_TITLE_PLACEHOLDER']?>"/>

                        <?= $_lang['GLB_OBJ_DESC'] ?>:
                        <textarea name="desc" maxlength="5000" class="formControl border-radius-6" placeholder="<?=$_lang['ALBUM_ADD_DESCRIPTION_PLACEHOLDER']?>"></textarea>

                    <button type="button" class="btn" data-bs-dismiss="modal">Cancel</button>
                    <input id="btnSubmit" type="submit" form="editFormPhoto" class="btn btn-default border-radius-20" value="<?= $_lang['GLB_SAVE_CHANGES'] ?>" />

                </form>

そのコードを修正して、送信ボタンをクリックした際に、minlengthとmaxlengthが機能するようにする:

<?=$_lang['ALBUM_PHOTOS_DELETE_TITLE']?>

                    <button type="button" class="btn-close" data-bs-dismiss="modal" aria-label="Close"></button>

                <form id="editFormPhoto" action="javascript:fn.popupActionHandler.submit('editFormPhoto')" method="post" accept-charset="UTF8">

                    <input name="p" type="hidden" value="photo" />
                    <input name="a" type="hidden" value="editPhoto" />
                    <input name="id" type="hidden"  />

                        * <?= $_lang['GLB_OBJ_TITLE'] ?>:
                        <input name="title" minlength="1" maxlength="100" type="text" class="formControl border-radius-6" placeholder="<?=$_lang['ALBUM_ADD_TITLE_PLACEHOLDER']?>"/>

                        <?= $_lang['GLB_OBJ_DESC'] ?>:
                        <textarea name="desc" maxlength="5000" class="formControl border-radius-6" placeholder="<?=$_lang['ALBUM_ADD_DESCRIPTION_PLACEHOLDER']?>"></textarea>

                    <button type="button" class="btn" data-bs-dismiss="modal">Cancel</button>
                    <input id="btnSubmit" type="submit" form="editFormPhoto" class="btn btn-default border-radius-20" value="<?= $_lang['GLB_SAVE_CHANGES'] ?>" />

                </form>

コードを修正して、送信クリック時にminlengthとmaxlengthが機能するようにしてください：

<?=$_lang['ALBUM_PHOTOS_DELETE_TITLE']?>

                    <button type="button" class="btn-close" data-bs-dismiss="modal" aria-label="Close"></button>

                <form id="editFormPhoto" action="javascript:fn.popupActionHandler.submit('editFormPhoto')" method="post" accept-charset="UTF8">

                    <input name="p" type="hidden" value="photo" />
                    <input name="a" type="hidden" value="editPhoto" />
                    <input name="id" type="hidden"  />

                        * <?= $_lang['GLB_OBJ_TITLE'] ?>:
                        <input name="title" minlength="1" maxlength="100" type="text" class="formControl border-radius-6" placeholder="<?=$_lang['ALBUM_ADD_TITLE_PLACEHOLDER']?>"/>

                        <?= $_lang['GLB_OBJ_DESC'] ?>:
                        <textarea name="desc" maxlength="5000" class="formControl border-radius-6" placeholder="<?=$_lang['ALBUM_ADD_DESCRIPTION_PLACEHOLDER']?>"></textarea>

                    <button type="button" class="btn" data-bs-dismiss="modal">キャンセル</button>
                    <input id="btnSubmit" type="submit" form="editFormPhoto" class="btn btn-default border-radius-20" value="<?= $_lang['GLB_SAVE_CHANGES'] ?>" />

                </form>


最後に、本研究は研究課題に答え、研究で述べられている内容を適切に研究していると考えます。しかし、結論には研究全体の設計に関する考察も含まれており、特に選択された制御変数に関して問題提起がなされています。これらは重要な考察点であると考えます。

formulera om: 最後に、この研究は研究の問いに答え、研究と称されるものを研究していると私は信じています。しかし、結論には研究の全体的な設計に関する考察も含まれており、特に選択された制御変数に関しては問題が指摘されており、これは重要な考察であると思います。

言い換えると：最後に、この研究は研究課題に答え、研究で述べられていることを実際に研究していると考えます。しかし、結論には研究の全体的な設計に関する考察も含まれており、特に選択された制御変数に関して問題提起をしています。これは重要な考察だと思います。


学術ライターとして行動してください。あなたはハーバード・ビジネス・スクールの上級研究員です。あなたの研究と学術執筆はビジネス界で非常に高く評価されています。実際の例を使用して、STPモデルを完全に説明してください。

学術的な執筆者として、あなたはハーバード・ビジネス・スクールの上級研究員です。あなたの研究と学術的な執筆はビジネス界で非常に高く評価されています。STPモデルを現実の例を使って完全に説明してください。

アカデミックライターとして行動します。ハーバード・ビジネス・スクールのシニア・リサーチ・フェローです。あなたの研究と学術論文は、ビジネス界で高く評価されています。STPモデルを実例を用いて十分に説明してください。