ABC記法を使用して、フォーク調のメロディーを書いてください。
ABC 記譜法を使用して、民謡風のメロディーを書きます。
ABC記譜法を使用して、民謡のスタイルでメロディーを書きます。


SOLVE THIS IN C++ : 文字a
、b
、c
が書かれた3枚のカードが、ある順序で一列に並べられています。以下の操作を最大1回まで行うことができます:

2枚のカードを選び、それらを交換する。
この操作後に列がabc
になることは可能でしょうか? 可能な場合は"YES"を、不可能な場合は"NO"を出力してください。
Input
1行目には単一の整数t
(1≤t≤6
) — これはテストケースの数です。

各テストケースの唯一の行には、a
、b
、そしてc
の3つの文字がちょうど1回ずつ含まれる文字列が与えられ、カードの並びを表します。

Output
各テストケースに対して、最大1回の操作でabc
を作ることができる場合は"YES"を、できない場合は"NO"を出力してください。

回答は大文字小文字を区別しません(例えば、"yEs"、"yes"、"Yes"、"YES"はすべて肯定的な回答として認識されます)。

例
inputCopy
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
outputCopy
YES
YES
YES
NO
NO
YES
注釈
1番目のテストケースでは、すでに列がabc
なので操作は必要ありません。

2番目のテストケースでは、c
とb
を交換できます: acb→abc
。

3番目のテストケースでは、b
とa
を交換できます: bac→abc
。

4番目のテストケースでは、最大1回の操作でabc
を作ることは不可能です。

C++で次の問題を解いてください：a
、b
、c
という3枚のカードが一列に並べられています。以下の操作を最大1回まで行うことができます：

2枚のカードを選んで、それらを交換する。
この操作後に列をabcにすることは可能ですか？
可能な場合は「YES」を、不可能な場合は「NO」を出力してください。
Input
1行目には単一の整数t
（1≤t≤6
）が与えられます — テストケースの数を表します。

各テストケースの唯一の行には、a
、b
、c
の3つの文字がちょうど1回ずつ含まれる文字列が与えられ、カードの並びを表します。

Output
各テストケースに対して、最大1回の操作で列をabcにできる場合は「YES」を、
できない場合は「NO」を出力してください。

回答は大文字小文字を区別しません（例えば、「yEs」、「yes」、「Yes」、「YES」はすべて肯定的な回答として認識されます）。

例
inputCopy
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
outputCopy
YES
YES
YES
NO
NO
YES
注釈
1番目のテストケースでは、すでに列がabcなので操作は必要ありません。
.

2番目のテストケースでは、cと
bを交換できます
：acb→abc
.

3番目のテストケースでは、b
とaを交換できます
：bac→abc
.

4番目のテストケースでは、最大1回の操作でabc
にすることは不可能です。

これをC ++で解決する:文字aの3枚のカードがあります
, b
, c
 何らかの順序で一列に配置されています。次の操作は一度に実行できます。

2枚のカードを選び、交換します。
行がabcになる可能性はありますか
 手術後?可能な場合は「YES」を出力し、それ以外の場合は「NO」を出力します。
インプット
最初の行には、1 つの整数 t が含まれています
 (1≤t≤6
) — テストケースの数。

各テストケースの唯一の行には、3 つの文字 a のそれぞれで構成される 1 つの文字列が含まれています
, b
, and c
 一度だけ、カードを表します。

アウトプット
各テストケースについて、行を abc にできる場合は "YES" を出力します
 最大で 1 つの操作を行うか、それ以外の場合は "NO" です。

どのような場合でも回答を出力できます(たとえば、文字列「yEs」、「yes」、「Yes」、「YES」は肯定的な回答として認識されます)。

例
入力コピー
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
outputCopy
YES
YES
YES
NO
NO
YES
Note
最初のテストケースでは、行がすでに abc であるため、操作を行う必要はありません
.

2 番目のテスト ケースでは、c をスワップできます
 and b
: acb→abc
.

3 番目のテストケースでは、b を交換できます
 and a
: bac→abc
.

4番目のテストケースでは、abcを作ることは不可能です
 最大で 1 つの操作を使用します。


Brian Christianによる「Alignment problem」という本を説明してください。テーマと分析の概要を提供してください。関連読書の参考文献を推奨してください。

ブライアン・クリスチャンのThe Alignment Problemについて説明してください。テーマの概要と分析を提供し、関連する読書の参考文献を推薦してください。

Brian Christian 著の「Alignment problem」という本について説明します。テーマと分析の概要を示します。関連する参考文献を推奨します。


圧縮されたエラストマーパッドによる予荷重を提供する直角プリズム用のセミキネマティックマウントを設計してください。このマウントは、プリズムとその取り付け面との適切な整列を確保し、適切な荷重伝達を維持するのに十分な張力を提供するように設計される必要があります。

圧縮された弾性パッドによってプリロードが提供される直角プリズムの半運動学的マウントを設計してください。このマウントは、プリズムとその取り付け面の適切な位置合わせを確保し、適切な荷重伝達を維持するための十分な張力を提供するように設計する必要があります。

圧縮された弾性パッドによるプリロードを備えた直角プリズムの半運動学的マウントを設計してください。マウントは、プリズムがその取り付け面と適切に位置合わせされ、適切な荷重伝達を維持するための十分な張力を提供するように設計される必要があります。


データセットに2D画像のリストがあり、新しい画像が与えられた場合、データセット内で最も類似した画像を見つける方法を教えてください

私は二次元画像の一覧を含むデータセットを持っており、新しい画像が与えられた場合、そのデータセット内で最も近い画像を見つける方法は何でしょうか。

2D画像のリストを含むデータセットがあります。新しい画像が与えられた場合、データセット内で最も類似した画像を見つける方法を教えてください


私は白黒の画像を持っており、画像を横切る1ピクセル幅の白い水平線があります。これらの線を検出して削除する方法はどうすればよいですか？

画像内を通る1ピクセル幅の白い水平線がある白黒画像があります。これらの線を検出して削除するにはどうすればよいでしょうか？

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もしあなたが15年のM&A経験を持つ企業法務で、AI対応のテックスタートアップを立ち上げるとしたら、ステップバイステップでどのように進めますか？

あなたが15年のM&Aの経験を持つ会社法学者だったら、AI対応技術スタートアップを立ち上げるためにどのように方向転換しますか?

15年間M&A経験を持つ企業法務であるとしたら、AIを活用したテックスタートアップを立ち上げるために、どのようなステップで詳細に転向していきますか？


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Playwrightを使用してウェブページをスクレイピングするPythonスクリプトを持っています。このスクリプトを1つのAWS EC2インスタンス上で10個並列に実行したいのですが、各スクリプトが異なるIPアドレスにバインドするようにしたいと考えています。Terraformでこれを実現するにはどうすればよいでしょうか？

Playwrightを使用してウェブページをスクレイピングするPythonスクリプトがあります。このスクリプトを1つのAWS EC2インスタンス上で並列に10個起動し、それぞれのスクリプトが異なるIPアドレスにバインドするようにしたいと考えています。Terraformを使用してそれを実現する方法を教えてください？

Playwrightを使用してWebページをスクレイピングするPythonスクリプトがあります。次に、そのスクリプトの 10 個のインスタンスを 1 つの AWS EC2 インスタンスで並列に開始し、各スクリプトが異なる IP アドレスにバインドされるようにします。Terraformでそれを行うにはどうすればよいですか?


フラグメントにツールバーを追加するにはどうすればよいですか？ フラグメントにツールバーを追加する方法 フラグメントにツールバーを追加する方法は?


こんにちは。私はこのURLをMicrosoft Edgeブラウザーに貼り付けると、Power BIオンラインレポートからPDFファイルがダウンロードされます。URLは次の通りです：https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

もちろん、最初にURLを入力すると、Power BIアカウントにログインするように求められ、次にレポートに移動してPDFがダウンロードされます。私はこれを実行するためにPythonコードを書きました。そのコードはPDFをダウンロードすることができました。しかし、Pythonコードで生成されたPDFは開くことができません。「Adobe Acrobat Readerは 'AriaPark.pdf' を開けませんでした...」というエラーが表示されます。問題が何かよくわかりません。もしかしたら、Pythonコードが私のPower BIのログイン情報を認識できていないか、他の原因かもしれません。助けていただけますか？私が使用しているPythonコードは以下の通りです：

import requests
import os
# Power BIレポートURL
full_url = "https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF"

response = requests.get(full_url)
filename = f"AriaPark.pdf"
with open(filename, 'wb') as file:
    file.write(response.content)

print("レポートが正常にダウンロードされました。")

こんにちは。私はMicrosoft Edgeブラウザに以下のURLを貼り付けると、Power BIオンラインレポートからPDFファイルをダウンロードできる状況にあります。URLは以下の通りです：  https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

もちろん、最初にURLにアクセスするときはPower BIアカウントへのログインを求められますが、ログイン後はレポートに直接アクセスし、PDFをダウンロードします。  私はこれをPythonコードで自動化しようとしました。以下のコードを使用してPDFをダウンロードすることには成功しましたが、生成されたPDFを開こうとするとエラーが発生します。エラーメッセージは次の通りです：「Adobe Acrobat Readerは'AriaPark.pdf'を開けませんでした...」。
問題の原因がわかりません。おそらく、PythonコードがPower BIのログイン情報を知らないためにPDFにアクセスできないのか、または別の問題かもしれません。助けていただけますか？使用しているPythonコードは以下の通りです：

import requests
import os
# Main Power BI report URL
full_url = "https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF"

response = requests.get(full_url)
filename = f"AriaPark.pdf"
with open(filename, 'wb') as file:
    file.write(response.content)

print("Reports have been successfully downloaded.")

こんにちは。Mictosoft Edgeブラウザーに貼り付けることができるこのURLがありPower BI オンラインレポートからPDFファイルをダウンロードできます。URLが次の通りです: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

もちろん、最初にURLを入力すると、最初にPower BIアカウントにログインするように求められ、その後レポートに直接移動してPDFをダウンロードします。これを行うために、Pythonコードを作成しました。このコードを実行するとPDFをダウンロードできましたが、Pythonコードで作成されたPDFを開くことができません。開こうとすると、"Adobe Acrobat Readerは 'AriaPark.pdf'を開けませんでした…"というエラーが表示されます。この問題の原因がわかりません。おそらく、PythonコードがPDFにアクセスするためのPower BIのログイン情報を認識していないことが問題か、それ以外の原因があるのでしょうか。助けていただけますでしょうか。Pythonコードが次の通りです:

import requests
import os
# Main Power BI report URL
full_url = "https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF"

response = requests.get(full_url)
filename = f"AriaPark.pdf"
with open(filename, 'wb') as file:
    file.write(response.content)

print("Reports have been successfully downloaded.")


以下の状態について考えます：
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(a). $\ket{\psi}$の第2量子ビットの縮約密度行列を計算してください。

以下の状態を考えてください：
$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$

(a). $\ket{\psi}$の二番目の量子ビットの縮約密度行列を計算してください。

州を考慮してください。
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$
(a). $\ket{\psi}$の2番目の量子ビットの縮小密度行列を計算します。


Q(√(-11))が主イデアル整域であることの証明を示してください Q(sqrt(-11)が主イデアル整域であることを証明してください Q(sqrt(-11))が主イデアル整域であることを証明してください


Cメジャーのキーでコード進行を書いてください。悲しげでゆっくりと聞こえるようにしてください。

ハ長調のコード進行を書いてください。悲しくゆっくりとした感じにしてください。

Cメジャーキーでコード進行を書いてください。悲しくてゆっくりした感じにしてください。


C リディアンモードで使える12小節のコード進行を考えていただけますか？

C lydianモードで機能する12小節のコード進行を考えてください?

リディア旋法で機能する C の 12 小節のコード進行を思いつくことができますか?


アリスとボブは2つのサイコロを持っています。

彼らは一緒にサイコロを振り、出た2つの値の合計を記録し、これを繰り返します。

アリスが勝つためには、2回連続して（つまり、2回連続の合計が）7になる必要があります。ボブが勝つためには、8が出た後に7が出る必要があります。このゲームで誰が勝つと予想されるかを分析してください。

シミュレーション結果と一致する分析を提供する必要があります。複数の回答を連続するイテレーションで提供できます。2回目のイテレーション後にシミュレーションを実行することが許可されています。各分析の後、その正確性と完全性についての振り返りを行い、次のイテレーションで改善点を特定してください。その場合、「CONTINUE TO ITERATION [x]」と記載して入力を待ってください。正確性や完全性の問題がなくなり、数学的分析がシミュレーション結果と一致した場合は、「解決済み」と記載して終了してください。必ず「CONTINUE TO ITERATION [x]」または「解決済み」のいずれかで終了してください。

アリストボブは2つのサイコロを持っています。

2人は一緒にサイコロを振り、出た目の合計を記録し、これを繰り返します。

アリスが勝つには、2回連続で（2回連続で合計が）7になる必要があります。ボブが勝つには、8の後に7が出る必要があります。どちらが勝つと思いますか？

シミュレーションの結果と一致する分析を提供する必要があります。2回繰り返した後に、シミュレーションを実行することができます。それぞれの分析の後に、次の反復で改善できるように正確さと完全性について考察してください。その場合は、返信を「CONTINUE TO ITERATION [x]」で終了して私の入力を待ってください。解決すべき精度や完全性の問題がなくなり、数学的解析がシミュレーション結果と一致したら、「SOLVED」と入力して終了してください。常に 「CONTINUE TO ITERATION [x]」か 「SOLVED 」で終了してください。

アリスとボブは2つのサイコロを持っています。

サイコロを一緒に振って、示された2つの値の合計をメモし、繰り返します。

アリスが勝つためには、2つの連続したターン(つまり、2つの連続した合計)の結果が7になる必要があります。ボブが勝つためには、8の後に7が続く必要があります。この試合に勝つのは誰だと思いますか?

シミュレーション結果と一致する解析を提供する必要があります。連続した反復で複数の回答を指定できます。シミュレーションは 2 回の反復後に実行できます。各分析の後、精度と完全性についての考察を提供して、別のイテレーションで改善できるようにします。 その場合は、「CONTINUE TO ITERATION [x]」で返信を終了し、入力を待ちます。解決すべき精度や完全性の問題がなくなり、数学的解析がシミュレーション結果と一致する場合は、「SOLVED」と入力して終了してください。常に「CONTINUE TO ITERATION [x]」または「SOLVED」で終わります。


$2^n$人の選手によるテーブルテニス選手権が、ノックアウトトーナメント方式で$n$ラウンド行われ、最後のラウンドが決勝戦です。2人の選手がランダムに選ばれます。以下の確率を計算してください：(a) 1回戦で対戦する確率、(b) 決勝戦で対戦する確率、(c) いずれかのラウンドで対戦する確率。

$2^n$ プレーヤーのための卓球チャンピオンシップは、$n$ ラウンドのノックアウト トーナメントとして開催され、最終ラウンドが決勝ラウンドとなります。2人のプレイヤーがランダムに選ばれます。彼らが出会う確率を計算します:(a)最初のラウンドで、(b)ファイナルで、(c)任意のラウンドで。

$2^n$人の選手が参加する卓球選手権大会は、$n$ラウンドのトーナメント方式で行われ、最終ラウンドが決勝戦となります。2人の選手がランダムに選ばれた場合、以下の確率を計算してください：(a) 1回戦で対戦する確率、(b) 決勝戦で対戦する確率、(c) いずれかのラウンドで対戦する確率。


Seabornを使用して、バーの高さと信頼区間の値を含む棒グラフをどのように生成できますか？

棒の高さと信頼区間の値を含むseabornの棒グラフをどのように生成できますか？

seabornの棒グラフを生成し、バーの高さと信頼区間の値を含める方法？


KDEで拡張されたデータセットのECDFをプロットするためのSeabornコードを教えていただけますか？

KDE拡張データセットのECDFをプロットするためのSeabornコードを教えてください?

KDEで強化されたデータセットのECDFをプロットするためのSeabornコードを教えてください？


暗号学的に安全な乱数を生成する関数を作成してください。 暗号的に安全な乱数を生成する関数を記述します。 暗号的に安全な乱数を生成する関数を書いてください。


Pythonのスレッドで乱数ジェネレーターのシードを設定するにはどうすれば良いですか？

Pythonでスレッド内の乱数生成器に対してシードを設定する方法は？

Pythonのランダムジェネレータのシードをスレッドで設定する方法は?


正規表現で、文字列`transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"`を含むすべての`<g>`要素を検出してください。改行が含まれる場合もあります。

`transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"` を含むすべての `<g>` 要素を検出する正規表現を教えてください。改行が含まれている場合もあります。

<g> 文字列 'transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"' を含むすべての要素を選択する正規表現をお願いします。改行することもできます。


PCRE regexで C:\ を含まない正規表現を書いてください
C:を含まないpcre正規表現を書き込みます。
C:\ を含まない文字列にマッチするPCRE正規表現を作成してください


特定のオブジェクトの奥深くにある名前でオブジェクトを見つけるためのjavascriptコードを作成し、このコードが再帰を使用せず、オブジェクトに到達するために使用されたパスを返すことができることを確認してください

指定されたオブジェクトの奥深くにある名前でオブジェクトを見つけるためのjavascriptコードを作成し、このコードが再帰を使用せず、オブジェクトに到達するために使用されるパスを返すことができることを確認してください。

名前によってオブジェクトを検索するJavaScriptコードを作成してください。  このコードは再帰を使用せず、オブジェクトに到達するために使用したパスを返せるようにしてください


TypeScript のクラスがある場合：

class Foo {
  ReactProperties: {
    a: string;
  }
}

このクラスから ReactProperties メンバーオブジェクトの型をどのように抽出すればよいですか？

TypeScriptクラスがある場合:

クラスFoo {
  ReactProperties: {
    a:文字列;
  }
}

ReactPropertiesメンバーオブジェクトの型をClass型から抽出するにはどうすればよいですか?

TypeScriptのクラスがある場合：

class Foo {
  ReactProperties: {
    a: string;
  }
}

ReactPropertiesメンバーオブジェクトの型をClassタイプから抽出するにはどうすればよいですか？


思考のためのツールと個人の知識の体系化に関して、手順とベストプラクティスのシステムを詳述するフレームワークのベストプラクティスをリストアップしてください。フレームワークの包括的なリストを作成し、上位3つについてより詳しく要約してください。

Tools For Thoughtと個人的な知識の整理を考慮して、手順とベストプラクティスのシステムを詳述したベストプラクティスフレームワークをいくつかリストしてください。 フレームワークの包括的なリストを作成し、上位3つをより詳細に要約してください。

思考のためのツールとパーソナルナレッジの組織化について、手順とベストプラクティスのシステムを詳述するベストプラクティスフレームワークをリストアップしてください。フレームワークの包括的なリストを作成し、上位3つについて詳しく説明してください。


Ethanを紹介し、ウォーターフォールやアジャイル開発のようなソフトウェア開発手法における彼の経験レベルについて説明してください。また、従来のウォーターフォール開発とアジャイル開発の主な違いを述べてください。彼の意見では、それぞれの手法の最も顕著な利点と欠点は何ですか？

ウォーターフォールやアジャイル開発などのソフトウェア開発方法論に関する経験レベルを含め、Ethan を紹介します。従来のウォーターフォールとアジャイル ソフトウェア開発の主な違いについて説明します。彼の意見では、各方法論の最も顕著な利点と欠点は何ですか?

イーサンを紹介し、ウォーターフォールやアジャイル開発といったソフトウェア開発手法に関する彼の経験レベルについて説明してください。従来のウォーターフォール開発とアジャイルソフトウェア開発の主な違いを述べてください。彼の意見では、それぞれの手法の最も注目すべき利点と欠点は何ですか？


問題
母親が
�
N個のおもちゃを2人の子供、アリスとボブのために購入しました。彼女はどのおもちゃを誰に渡すかをすでに決めていましたが、おもちゃの金銭的な価値を忘れてしまいました。ただし、彼女はおもちゃをその価値の昇順に並べたことだけを覚えています。価格は常に非負です。

配分が公平であると言えるのは、実際の価値が何であれ、アリスが受け取ったおもちゃの価値とボブが受け取ったおもちゃの価値の差が、どのおもちゃの最大値を超えない場合です。

正式には、
�
�
v
i

  が
�
i番目のおもちゃの価値であり、
�
S がバイナリ文字列で、
�
�
=
1
S
i

 =1 ならそのおもちゃがアリスに渡され、
�
�
=
0
S
i

 =0 ならそのおもちゃがボブに渡されるとします。
このとき、
�
S で表される配分が公平であると言えるのは、すべての可能な配列
�
v が
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

 を満たす場合において、

∣
∑
�
=
1
�
�
�
⋅
[
�
�
=
1
]
−
∑
�
=
1
�
�
�
⋅
[
�
�
=
0
]
∣
≤
�
�
∣
∣

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
N

が成り立つ場合です。
ここで、
[
�
]
[P] は
�
P が真である場合に
1
1、そうでない場合に
0
0 となります。

バイナリ文字列
�
S が配分を表しています。
与えられた配分が公平であれば YES を、そうでなければ NO を出力してください。

入力形式
入力の最初の行には単一の整数
�
T が含まれ、テストケースの数を示します。
各テストケースは2行の入力で構成されます。
各テストケースの最初の行には単一の整数
�
N が含まれ、おもちゃの数を示します。
各テストケースの2番目の行には長さ
�
N のバイナリ文字列
�
S が含まれます。

出力形式
各テストケースについて、新しい行に答えを出力します:
�
S が公平な配分を表している場合は YES、そうでない場合は NO。

出力の各文字は小文字または大文字で出力できます。つまり、NO、no、nO、No の文字列はすべて同等に扱われます。

制約
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

すべてのテストケースにおける
�
N の合計は
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 を超えません。
�
S は長さ
�
N のバイナリ文字列です。

サンプル1:
入力
出力
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
YES
NO
YES
NO
YES
NO

説明:
テストケース
1: 与えられた式は
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣≤v
1

  に簡略化されます。これは
�
1
≥
0
v
1

 ≥0 であるため真です。

テストケース
2: 配分は
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1 の場合に公平ではありません。そのため答えは NO です。
ただし、配分は
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0 の場合には公平ですが、制約を満たすすべての
�
v に対して公平である必要があります。

テストケース
3: 配分が常に公平であることを証明できます。

テストケース
4: 配分は
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8] の場合に公平ではありません。

受理済み
Accepted
28
合計提出数
Submissions
580
正確性
Accuracy
5.17 短いCプログラムを作成してください。

問題
母親は2人の子供（AliceとBob）のために
�
N個のおもちゃを買いました。誰にどのおもちゃを渡すかは決めていますが、おもちゃの金額を忘れてしまいました。ただし、おもちゃが価格の昇順で並んでいたことだけは覚えています。価格は常に非負です。

実際の価値が何であっても、AliceとBobが受け取ったおもちゃの価値の差が、どのおもちゃの最大価値を超えない場合、その分配は公平であるとされます。

形式的には、
�
�
v
i

 をi番目のおもちゃの価値とし、
�
Sを二進文字列とします。ここで
�
�
=
1
S
i

 =1の場合はそのおもちゃがAliceに与えられ、
�
�
=
0
S
i

 =0の場合はBobに与えられることを表します。
そして、
�
Sで表される分配が公平であるとは、
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

 を満たすすべての可能な配列
�
vに対して、

∣
∑
�
=
1
�
�
�
⋅
[
�
�
=
1
]
−
∑
�
=
1
�
�
�
⋅
[
�
�
=
0
]
∣
≤
�
�
∣
∣

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
N

が成り立つことを意味します。ここで
[
�
]
[P]は
�
Pが真のとき
1
1、それ以外のとき
0
0となります。

分配を表す二進文字列
�
Sが与えられます。
与えられた分配が公平である場合はYESを、そうでない場合はNOを出力してください。

入力形式
入力の最初の行には、テストケースの数を表す単一の整数
�
Tが含まれます。
各テストケースは2行の入力で構成されます。
各テストケースの1行目には、おもちゃの数を表す単一の整数
�
Nが含まれます。
各テストケースの2行目には、長さ
�
Nの二進文字列
�
Sが含まれます。

出力形式
各テストケースについて、
�
Sが公平な分配を表す場合はYES、そうでない場合はNOを新しい行に出力してください。

出力の各文字は大文字でも小文字でも構いません。つまり、NO、no、nO、Noはすべて同等として扱われます。

制約
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

すべてのテストケースにおける
�
Nの合計は
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 を超えません。
�
Sは長さ
�
Nの二進文字列です。

サンプル1：
入力
出力
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
YES
NO
YES
NO
YES
NO

説明：
テストケース
1
1：与えられた式は
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣≤v
1

 に簡略化され、
�
1
≥
0
v
1

 ≥0なので真となります。

テストケース
2
2：
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1の場合、分配は公平ではないため、答えはNOです。
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0の場合は分配は公平ですが、制約を満たすすべての可能な
�
vについて公平であるかを確認する必要があります。

テストケース
3
3：分配が常に公平であることが証明できます。

テストケース
4
4：
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8]の場合、分配は公平ではありません。

受理済み
承認
28
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580
正確性
精度
5.17 この問題に対する短いCプログラムを提供してください

問題
母親は2人の子供（AliceとBob）のために
�
N個のおもちゃを買いました。誰にどのおもちゃを渡すかは決めていますが、おもちゃの金額を忘れてしまいました。ただし、おもちゃが価格の昇順で並んでいたことだけは覚えています。価格は常に非負です。

分配が公平であるとは、実際の価値が何であっても、Aliceが得たおもちゃの価値とBobが得たおもちゃの価値の差が、どのおもちゃの最大価値を超えないことを意味します。

形式的には、
�
�
v
i

  をi番目のおもちゃの価値とし、
�
Sを二進数文字列とします。ここで
�
�
=
1
S
i

 =1の場合はそのおもちゃがAliceに与えられ、
�
�
=
0
S
i

 =0の場合はBobに与えられることを表します。
Sで表される分配が公平であるとは、すべての可能な配列
�
vが
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

 を満たす場合、

∣
∑
�
=
1
�
�
�
⋅
[
�
�
=
1
]
−
∑
�
=
1
�
�
�
⋅
[
�
�
=
0
]
∣
≤
�
�
∣
∣

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
N

が成り立つことを意味します。ここで
[
�
]
[P]は
�
Pが真のとき
1
1、それ以外のとき
0
0となります。

分配を表す二進数文字列
�
Sが与えられます。
与えられた分配が公平である場合はYESを、そうでない場合はNOを出力してください。

入力形式
入力の最初の行には、テストケースの数を表す単一の整数
�
Tが含まれます。
各テストケースは2行の入力で構成されます。
各テストケースの1行目には、おもちゃの数を表す単一の整数
�
Nが含まれます。
各テストケースの2行目には、長さ
�
Nの二進数文字列
�
Sが含まれます。

出力形式
各テストケースについて、
�
Sが公平な分配を表す場合はYES、そうでない場合はNOを新しい行に出力してください。

出力の各文字は大文字でも小文字でも構いません。つまり、NO、no、nO、Noはすべて同等として扱われます。

制約
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

すべてのテストケースにおける
�
Nの合計は
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 を超えません。
�
Sは長さ
�
Nの二進数文字列です。

Sample 1:
Input
Output
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
YES
NO
YES
NO
YES
NO

説明：
テストケース
1
1：与えられた式は
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣≤v
1

 に簡略化され、
�
1
≥
0
v
1

 ≥0なので真となります。

テストケース
2
2：
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1の場合、分配は公平ではないため、答えはNOです。
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0の場合は分配は公平ですが、制約を満たすすべての可能な
�
vについて公平であるかを確認する必要があります。

テストケース
3
3：分配が常に公平であることが証明できます。

テストケース
4
4：
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8]の場合、分配は公平ではありません。

accepted
受け入れ済み
28
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5.17 この問題のための短いCプログラムを提供してください。


問題
チェスのトーナメントを開催しており、
2
�
2N 人が参加しています。そのうちちょうど
�
X 人がレート付きプレイヤーで、残りの
2
�
−
�
2N−X 人はレートなしプレイヤーです。

あなたの仕事は、プレイヤーを
�
N ペアに分け、各プレイヤーがペアになった相手と対戦するようにすることです。

レート付きプレイヤーに有利な状況を作りたいので、レート付きプレイヤーをレートなしプレイヤーとペアにしたいと考えています。したがって、レート付きプレイヤー同士が対戦する数を最小化する必要があります。
すべての可能なペアリングの中で、対戦相手もレート付きプレイヤーであるレート付きプレイヤーの最小数を出力してください。

入力形式
入力の最初の行には、テストケースの数を表す整数
�
T が含まれます。
各テストケースは
1
1 行で構成され、
2
2 つのスペースで区切られた整数
�
N と
�
X が含まれます。ここで、
2
�
2N 人のプレイヤーがいて、そのうち
�
X 人がレート付きプレイヤーです。
出力形式
各テストケースについて、新しい行に、対戦相手もレート付きプレイヤーであるレート付きプレイヤーの最小数を出力してください。

制約
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N

サンプル 1:
Input
Output
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
説明:
テストケース
1
1: レート付きプレイヤーがいないため、対戦相手もレート付きプレイヤーであるレート付きプレイヤーはいません。したがって、答えは
0
0.

テストケース
2
2: 試合は1試合のみで、レート付きプレイヤーとレートなしプレイヤーが対戦します。したがって、答えは
0
0.

テストケース
3
3: 試合は1試合のみで、
2
2 人のレート付きプレイヤーが対戦します。したがって、答えは
2
2 です。この2人はどちらも、対戦相手がレート付きプレイヤーであることに寄与します。

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受理済み
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C

0:0
cプログラムに与えてください

Problem
チェストーナメントを
2
�
2N人で開催しています。そのうちちょうど
�
X人が格付けされたプレイヤーで、残りの
2
�
−
�
2N−X人が格付けされていないプレイヤーです。

あなたの仕事は、プレイヤーを
�
N組のペアに分け、各プレイヤーがペアを組んだ相手と対戦することです。

格付けされたプレイヤーに有利になるように、格付けされていないプレイヤーとペアを組ませたいと考えています。そのため、対戦相手も格付けされているような格付けプレイヤーの数を最小限に抑えたいと思います。
可能なすべてのペアリングの中で、対戦相手も格付けされている格付けプレイヤーの最小数を出力してください。

Input Format
入力の最初の行には、テストケースの数を表す単一の整数
�
Tが含まれます。
各テストケースは
1
1行で構成され、
2
2つの空白区切りの整数
�
Nと
�
Xが含まれます。これは
2
�
2Nプレイヤーがいて、そのうち
�
X人が格付けされていることを意味します。
Output Format
各テストケースについて、格付けされた対戦相手を持つことになる格付けプレイヤーの最小数を新しい行に出力します。

Constraints
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
Sample 1:
Input
Output
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
Explanation:
テストケース
1
1：格付けされたプレイヤーがいないため、格付けされた対戦相手を持つ格付けプレイヤーもいません。したがって答えは
0
0です。

テストケース
2
2：1試合のみで、格付けされたプレイヤーと格付けされていないプレイヤーの間で行われます。したがって答えは
0
0です。

テストケース
3
3：1試合のみで、2人の格付けされたプレイヤー間で行われます。したがって、対戦相手も格付けされている格付けプレイヤーの数として2人がカウントされるため、答えは
2
2です。

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C

0:0
 give a c program to it

問題
あなたはチェストーナメントを主催しています
2
�
2N人。その通り
�
そのうちのXはレーティングされたプレイヤーで、残りは
2
�
−
�
2N−Xはレーティングなしのプレイヤーです。

あなたの仕事は、プレイヤーを
�
Nペアでは、すべてのプレイヤーが自分とペアを組んだ人と対戦します。

レーティングされたプレイヤーにアドバンテージを持たせたいので、彼らをレーティングされていないプレイヤーとペアにしたい。したがって、対戦相手もレーティングされているレーティングされたプレイヤーの数を最小限に抑えたいと考えています。
対戦相手もレーティングされているレーティングプレイヤーの最小数を、すべての可能な組み合わせの中で印刷します。

入力形式
入力の最初の行には 1 つの整数が含まれます
�
T: テストケースの数を示します。
各テストケースは、次のもので構成されています
1
1 行の内容
2
スペースで区切られた 2 つの整数
�
N と
�
X は、
2
�
2N 人のプレイヤー、および
�
そのうちのXは評価されています。
出力形式
各テストケースについて、対戦相手をレーティングするレーティングされたプレイヤーの最小数を新しい行に出力します。

制約
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2・N
サンプル1:
インプット
アウトプット
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
説明：
試金石
1
1: レーティングされたプレイヤーはいないため、レーティングされたプレイヤーには同じようにレーティングされた対戦相手がいません。したがって、答えは次のとおりです
0
0.

試金石
2
2: 試合は1つだけで、レーティングされたプレイヤーとレーティングされていないプレイヤーの間で行われます。したがって、答えは次のとおりです
0
0.

試金石
3
3: 一致は 1 つだけで、
2
2人の選手が評価されました。したがって、答えは次のとおりです
2
2は、どちらも対戦相手がレーティングされているレーティングプレイヤーの数に寄与するためです。

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受け入れ られる
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C

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 それにCプログラムを与える


[CXX1429] E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk を使用して ndkBuild でビルドするときにエラーが発生しました: Android NDK: APP_BUILD_SCRIPT が不明なファイルを指しています: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

C++ ビルド システム [configure] の実行中に失敗しました:
    @echo off
    "C:\\Users\\BMV3\\AppData\\Local\\Android\\Sdk\\ndk\\25.1.8937393\\ndk-build.cmd" ^
      "NDK_PROJECT_PATH=null" ^
      "APP_BUILD_SCRIPT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk" ^
      "NDK_APPLICATION_MK=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Application.mk" ^
      "APP_ABI=arm64-v8a" ^
      "NDK_ALL_ABIS=arm64-v8a" ^
      "NDK_DEBUG=1" ^
      "APP_PLATFORM=android-26" ^
      "NDK_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/obj" ^
      "NDK_LIBS_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/lib" ^
      "APP_SHORT_COMMANDS=false" ^
      "LOCAL_SHORT_COMMANDS=false" ^
      -B ^
      -n
  from E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: Aborting...    .  Stop.
Affected Modules: app

[CXX1429] E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mkを使用してndkBuildでビルド中にエラーが発生：Android NDK：APP_BUILD_SCRIPTが未知のファイルを指しています：E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

C++ビルドシステム[configure]は以下の実行中に失敗しました：
    @echo off
    "C:\\Users\\BMV3\\AppData\\Local\\Android\\Sdk\\ndk\\25.1.8937393\\ndk-build.cmd" ^
      "NDK_PROJECT_PATH=null" ^
      "APP_BUILD_SCRIPT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk" ^
      "NDK_APPLICATION_MK=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Application.mk" ^
      "APP_ABI=arm64-v8a" ^
      "NDK_ALL_ABIS=arm64-v8a" ^
      "NDK_DEBUG=1" ^
      "APP_PLATFORM=android-26" ^
      "NDK_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/obj" ^
      "NDK_LIBS_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/lib" ^
      "APP_SHORT_COMMANDS=false" ^
      "LOCAL_SHORT_COMMANDS=false" ^
      -B ^
      -n
  from E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: ***
Android NDK：中止しています... . Stop.
影響を受けるモジュール：app

[CXX1429] エラーが、ndkBuild を使用して次の Android.mk でビルドするときに発生します: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: あなたの APP_BUILD_SCRIPT は不明なファイルを指しています: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

C++ ビルドシステム [configure] は次のコマンドを実行中に失敗しました:
    @echo off
    "C:\\Users\\BMV3\\AppData\\Local\\Android\\Sdk\\ndk\\25.1.8937393\\ndk-build.cmd" ^
      "NDK_PROJECT_PATH=null" ^
      "APP_BUILD_SCRIPT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk" ^
      "NDK_APPLICATION_MK=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Application.mk" ^
      "APP_ABI=arm64-v8a" ^
      "NDK_ALL_ABIS=arm64-v8a" ^
      "NDK_DEBUG=1" ^
      "APP_PLATFORM=android-26" ^
      "NDK_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/obj" ^
      "NDK_LIBS_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/lib" ^
      "APP_SHORT_COMMANDS=false" ^
      "LOCAL_SHORT_COMMANDS=false" ^
      -B ^
      -n
  E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app から
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: 中止します...    . 停止。
影響を受けたモジュール: app


私はAndroid開発者です。ONNXランタイムアプリケーションを実行すると、CPU使用率が約40%です。アプリのCPU使用率を上げるにはどうすればよいでしょうか？

ユーザー
私はAndroid開発者です。ONNXランタイムアプリケーションを実行すると、CPU使用率は約40%です。アプリのCPU使用率を増やすにはどうすればよいですか？

ユーザー
私はAndroidの開発者です。私のONNXランタイムアプリケーションを実行すると、CPU使用率が40%になります。どうすればアプリのCPU使用率を上げることができますか？


製造業における15の攻撃ベクトルと特定されたリスクを軽減するための方法を提供してください

製造業の分野における15の攻撃ベクターと、特定されたリスクを軽減する方法を提供してください

製造業における15の攻撃ベクトルと、特定されたリスクを軽減する方法を提供


ディープラーニングを行列やベクトルなどの基礎から、トランスフォーマーに至るまで、どのような順序で学習すればよいでしょうか?

Deep Learningは、行列やベクトルなどの基礎からトランスフォーマーまで、どのような順番で学べばいいですか?

行列やベクトルなどの基礎からトランスフォーマーに至るまで、ディープラーニングを学ぶための順序はどのようにすべきか?


指定されたフォルダ内のファイルを、Linuxで個別のZIPファイルにアーカイブする完全なPythonプログラムを作成してください。

Linux 上で指定されたフォルダー内のファイルを個別の zip ファイルにアーカイブする完全な Python プログラムを作成します。

Linux上で、指定したフォルダ内のファイルを別々のzipファイルにアーカイブする完全なPythonプログラムを作成します。


先月のLinux Mintシステムのバックアップを.gz（圧縮されたtar）ファイルのセットで持っています。変更されていないファイルを再アーカイブせずに、変更されたファイルだけを更新するには、tarのどのようなオプションを使用すればよいですか？

先月のLinuxMintシステムのバックアップを.gz(zip形式のtar)ファイルのセットにしています。tar でどのような引数を使用して、変更されていないファイルを再アーカイブせずに変更されたファイルを更新できますか?

先月のLinux Mintシステムのバックアップが、.gz（圧縮されたtar）ファイルのセットとして保存されています。変更されたファイルのみを更新し、変更されていないファイルを再アーカイブしないようにするには、tarでどの引数を使用すればよいですか？


バイナリ配列「nums」が与えられ、0と1が同数含まれる連続部分配列の最大長を求めることが求められます。

説明：

バイナリ配列とは、0と1のみを含む配列です。
部分配列とは、元の配列のインデックスの任意の部分集合です。
連続部分配列とは、すべての要素が連続している部分配列です。つまり、部分配列の最初と最後の要素の間にあるすべての要素もその一部となります。
例：
Input :nums = [0, 1]
Output : 2
説明：0と1が同数含まれる最長の連続部分配列は[0, 1]で、長さは2です。
Input : nums = [0, 1, 0]
Output : 2
説明：0と1が同数含まれる最長の連続部分配列は[0, 1]または[1, 0]で、どちらも長さは2です。
Input : nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
Output : 6
説明：0と1が同数含まれる最長の連続部分配列は[0, 0, 0, 1, 1, 1]で、長さは6です。
この問題では、バイナリ配列「nums」において、0と1が同数含まれる連続部分配列の最大長を見つけることが求められます。

バイナリ配列「nums」が与えられたとき、0と1の数が等しい連続する部分配列の最大長を求める必要があります。

説明：

バイナリ配列は、0と1のみを含む配列です。
部分配列は、元の配列のインデックスの任意の部分集合です。
連続部分配列は、すべての要素が連続している部分配列で、部分配列の最初と最後の要素の間のすべての要素もその部分配列に含まれます。

例：
入力：nums = [0, 1]
出力：2
説明：0と1の数が等しい最長の連続部分配列は[0, 1]で、長さは2です。

入力：nums = [0, 1, 0]
出力：2
説明：0と1の数が等しい最長の連続部分配列は[0, 1]または[1, 0]で、いずれも長さは2です。

入力：nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
出力：6
説明：0と1の数が等しい最長の連続部分配列は[0, 0, 0, 1, 1, 1]で、長さは6です。

この問題では、バイナリ配列「nums」において、0と1の数が等しい連続部分配列の最大長を求める必要があります。

二進配列「nums」が与えられたとき、0と1の数が等しい最大長の連続部分配列の長さを求めてください。

説明：

二進配列とは、0と1のみを含む配列です。
部分配列とは、元の配列のインデックスの任意の部分集合です。
連続部分配列とは、すべての要素が連続している部分配列のことです。つまり、部分配列の最初と最後の要素の間にあるすべての要素もその部分配列に含まれます。
例：
Input : nums = [0, 1]
Output : 2
説明: 0と1の数が等しい最長の連続部分配列は [0, 1] で、長さは2です。
Input : nums = [0, 1, 0]
Output : 2
説明: 0と1の数が等しい最長の連続部分配列は [0, 1] または [1, 0] で、どちらも長さは2です。
Input : nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
Output : 6
説明: 0と1の数が等しい最長の連続部分配列は [0, 0, 0, 1, 1, 1] で、長さは6です。
この問題では、二進配列「nums」において、0と1の数が等しい連続部分配列の最大長を求めることが求められています。


以下の問題を解くのを手伝ってください。直感的で分かりやすい段階的な解決方法を示してください：

大きさがそれぞれm、nのソート済み配列nums1とnums2が与えられたとき、2つのソート済み配列の中央値を返してください。

次のqnを解決するのを手伝ってください。直感的で理解しやすいステップバイステップのソリューションを提供してください。

サイズがそれぞれ m と n の 2 つのソートされた配列 nums1 と nums2 が与えられた場合、ソートされた 2 つの配列の中央値を返します。

次の質問の解決を手伝ってください。直感的でわかりやすいステップバイステップの解決策を提供してください。

サイズがそれぞれ m と n の 2 つのソート済み配列 nums1 と nums2 が与えられた場合、2 つのソート済み配列の中央値を返します。


GAMSで、sパラメータが2つのセットP1(A,B)でインデックスされていると仮定し、もう1つの1対1のマッピングがBの各要素をCの各要素に正確にマッピングする場合、どのようにして新しいパラメータP2(A,C)を作成し、P2の各値がP1からマッピングされた値を取るようにすることができますか？

GAMSで、2つの集合AとBをインデックスとするパラメータP1(A,B)があると仮定します。また、Bの各要素をCの各要素に一対一でマッピングする別のマッピングがあります。この場合、P1からマッピングされた値を取得するように、パラメータP2(A,C)をどのように作成すればよいですか？

GAMS では、2 つのセット P1(A,B) にインデックス化された s パラメータがあり、B の各要素を C の各要素に正確にマップする別の 1 対 1 のマッピングがあるとします。P2 の各値が P1 からマップされた値を取得するように、新しいパラメーター P2(A,C) を作成するにはどうすればよいですか?


$n$個の変数$x_1 ... x_n$の割り当てからなる例のセットがあり、それぞれが解（+）または非解（-）としてラベル付けされています。目標は、$x_1 ... x_n$の中から最小の変数サブセットを見つけることです。ただし、そのサブセットの変数のみを見ることで（+）と（-）を区別できることが条件となります。

私は一連の例を持っています（すなわち、N個の変数x1...xn に対する割り当てであり、それらは解（+）または非解（-）としてラベル付けされています）。目標は、これらの変数のx1...xn 中から、それらの変数だけを見ることで解（+）と非解（-）を区別できるような最小の部分集合を見つけることです。

私は例のセットを持っています（つまり、$n$個の変数$x_1 ... x_n$の割り当てで、解法（+）または非解法（-）としてラベル付けされています）。目標は、$x_1 ... x_n$の中から最小の変数の部分集合を見つけることです。この変数だけを見て、（+）と（-）を区別できるようにすることです。


あなたはデータサイエンティストです。3つのモデルからサンプリングを行うコンテキスト付き多腕バンディットのPythonスクリプトをオブジェクト指向プログラミングで出力してください

あなたはデータサイエンティストです。3つのモデルからサンプリングを行うコンテキスト付きマルチアームドバンディットのためのPythonスクリプトをOOP形式で出力してください

あなたはデータサイエンティストであり、3つのモデルからコンテキストマルチアームドバンディットサンプリングを行うために、OOPでPythonスクリプトを出力します


マネージドサービスビジネスで最も成功した市場投入戦略は何ですか? マネージド・サービス事業で最も成功する市場投入戦略は何ですか？ マネージドサービス事業における最も成功的な市場参入戦略は何でしょうか？


このArduinoコードの理解しやすさ、最適化、サイズについてどう思いますか？
改善のための提案はありますか？

```cpp
void cycleLEDs(int interval) {
  const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);
  static unsigned long lastChange = 0;
  static int currIndex = 0; // 関数呼び出し間で値を保持するためにstaticを使用
  int nextIndex = 0;

  if (millis() >= lastChange + abs(interval)) {

    // 方向を決定
    int direction = interval < 0 ? -1 : 1;

    // セカンダリインデックスを更新
    nextIndex = currIndex + direction;
    if (nextIndex < 0) {
      nextIndex = nOutPins - 1;
    } else if (nextIndex >= nOutPins) {
      nextIndex = 0;
    }

    // すべてのLEDをオフにする
    for (int i = 0; i < nOutPins; i++) {
      if (i == currIndex || i == nextIndex){
        digitalWrite(outPins[i], HIGH);
      } else {
        digitalWrite(outPins[i], LOW);
      }
    }

    // 現在のインデックスを更新
    currIndex += direction;
    if (currIndex < 0) {
      currIndex = nOutPins - 1;
    } else if (currIndex >= nOutPins) {
      currIndex = 0;
    }

    // タイマーを更新
    lastChange = millis();
  }
}

ご協力ありがとうございます。あなたの意見を大切にしています。

こんにちは、このArduinoコードについて、理解しやすさ、最適化、サイズに関してどう思いますか？
改善の提案はありますか？

void cycleLEDs(int interval) {
  const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);
  static unsigned long lastChange = 0;
  static int currIndex = 0; // Use static to retain value between function calls
  int nextIndex = 0;

  if (millis() >= lastChange + abs(interval)) {

    // Determine direction
    int direction = interval < 0 ? -1 : 1;

    // Update secondary index
    nextIndex = currIndex + direction;
    if (nextIndex < 0) {
      nextIndex = nOutPins - 1;
    } else if (nextIndex >= nOutPins) {
      nextIndex = 0;
    }

    // Turn off all LEDs
    for (int i = 0; i < nOutPins; i++) {
      if (i == currIndex || i == nextIndex){
        digitalWrite(outPins[i], HIGH);
      } else {
        digitalWrite(outPins[i], LOW);
      }
    }

    // Update current index
    currIndex += direction;
    if (currIndex < 0) {
      currIndex = nOutPins - 1;
    } else if (currIndex >= nOutPins) {
      currIndex = 0;
    }

    // Update timer
    lastChange = millis();
  }
}

ご協力ありがとうございます。あなたの意見を大切にしています。

こんにちは、このarduinoコードについて、理解可能性、最適化、サイズに関してどう思いますか?
改善のための提案はありますか?

void cycleLEDs(int interval) {
  const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);
  静的 符号なし long lastChange = 0;
  静的なint currIndex = 0;関数呼び出し間で値を保持するには、static を使用します
  int nextIndex = 0;

if (millis() >= lastChange + abs(interval)) {

方向を決定する
    int direction = 間隔 < 0 ?-1 : 1;

セカンダリ インデックスの更新
    nextIndex = currIndex + direction;
    if (nextIndex < 0) { nextIndex = nOutPins - 1; } else if (nextIndex >= nOutPins) {
      nextIndex = 0;
    }

すべてのLEDを消灯します
    for (int i = 0; i < nOutPins; i++) {
      if (i == currIndex || i == nextIndex){
        digitalWrite(outPins[i], HIGH);
      } else {
        digitalWrite(outPins[i], LOW);
      }
    }

現在のインデックスを更新する
    currIndex += 方向;
    if (currIndex < 0) { currIndex = nOutPins - 1; } else if (currIndex >= nOutPins) {
      currIndex = 0;
    }

更新タイマー
    lastChange = millis();
  }
}

あなたの助けをありがとう、私はあなたの意見を大切にします。


問題を見つける: #include "mbed.h"
#include <exception>

DigitalOut ledYellow(D2);
DigitalOut ledAmber(D3);
DigitalOut ledRed(D4);

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// Subroutine for any LEDs
void ledAny (DigitalOut *ledA){
    while(true){
        *ledA = 1;
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        *ledA =0;
        ThisThread::sleep_for(1500ms);
        printf("My pointer is %p\n", *ledA);
    }
}

// main() runs in its own thread in the OS
int main(){

    thread2.start(callback(ledAny, &ledYellow));
    ThisThread::sleep_for(1000ms);
    thread3.start(callback(ledAny, &ledAmber));

    while (true) {
        counter = counter + 1;

        ledRed.write(true);
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        ledRed.write(false);
        ThisThread::sleep_for(500ms);

        if (counter>20){
            thread2.terminate();
        }

    }
}

問題を見つけてください: #include "mbed.h"
#include <exception>

DigitalOut ledYellow(D2);
DigitalOut ledAmber(D3);
DigitalOut ledRed(D4);

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// Subroutine for any LEDs
void ledAny (DigitalOut *ledA){
    while(true){
        *ledA = 1;
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        *ledA =0;
        ThisThread::sleep_for(1500ms);
        printf("My pointer is %p\n", *ledA);
    }
}

// main() runs in its own thread in the OS
int main(){

    thread2.start(callback(ledAny, &ledYellow));
    ThisThread::sleep_for(1000ms);
    thread3.start(callback(ledAny, &ledAmber));

    while (true) {
        counter = counter + 1;

        ledRed.write(true);
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        ledRed.write(false);
        ThisThread::sleep_for(500ms);

        if (counter>20){
            thread2.terminate();
        }

    }
}

問題を見つけてください：#include "mbed.h"
#include <exception>

DigitalOut ledYellow(D2);
DigitalOut ledAmber(D3);
DigitalOut ledRed(D4);

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// Subroutine for any LEDs
void ledAny (DigitalOut *ledA){
    while(true){
        *ledA = 1;
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        *ledA =0;
        ThisThread::sleep_for(1500ms);
        printf("My pointer is %p\n", *ledA);
    }
}

// main() runs in its own thread in the OS
int main(){

    thread2.start(callback(ledAny, &ledYellow));
    ThisThread::sleep_for(1000ms);
    thread3.start(callback(ledAny, &ledAmber));

    while (true) {
        counter = counter + 1;

        ledRed.write(true);
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        ledRed.write(false);
        ThisThread::sleep_for(500ms);

        if (counter>20){
            thread2.terminate();
        }

    }
}


初期確率を持つデータセットに対する早期打ち切り方法（仮説検定における多重検定問題を制御するため）はありますか？例えば、確率的シャープレシオを使用した初期スキル確率を持つ金融市場戦略のセットがあります。これらの戦略を異なるデータセットでテストしたいのですが、多重検定も制御したいと考えています。利用可能なすべての戦略をテストすると多重検定の問題が発生します。そのため、戦略のサブセットのみをテストしたいと思います。このような用途に適した早期打ち切り方法はありますか？

仮説検定における多重検定の問題をコントロールするために、初期確率が合格であるデータセットに対して、早期にストップアウトする方法はありますか？例えば、私は確率的シャープレシオを用いたスキルの初期確率を持つ金融市場戦略のセットを持っています。これらの戦略を別のデータセットでテストしたいですが、多重検定もコントロールしたいです。利用可能なすべての戦略をテストすると、多重検定の問題が発生します。そこで、戦略のサブセットだけをテストしたいです。この用途に適した早期ストップアウト法はありますか？

初期の合格確率を持つデータセットに対して、（仮説検定における多重検定問題を制御するための）早期中止法はありますか？例えば、確率的シャープレシオを使用して初期のスキル確率を持つ金融市場戦略のセットがあります。これらの戦略を別のデータセットでテストしたいのですが、多重検定も制御したいと考えています。利用可能な戦略をすべてテストすると、多重検定の問題が発生します。そのため、戦略のサブセットのみをテストしたいと考えています。このようなアプリケーションに対して、早期中止法は存在しますか？


データ、データ管理、自動化、AIに焦点を当てたMicrosoft M365コンサルティングのサービスカタログを作成できますか？M365エコシステム内の監査、ロードマップ、アドバイス、最先端のテクノロジーに焦点を当てる必要がありますが、それだけに焦点を当てる必要はありません。

データ、データ管理、自動化、AIに焦点を当てたMicrosoft M365コンサルタントのサービスカタログを作成できますか? M365エコシステム内の監査、ロードマップ、アドバイス、最先端技術に焦点を当てるべきですが、それだけではありません

Microsoft M365コンサルティング向けのサービスカタログを作成できますか。データ、データ管理、オートメーション、AIに焦点を当て、監査、ロードマップ、アドバイス、M365エコシステム内の最先端技術に重点を置きますが、それだけに限定しない内容にしてください


イチゴとブラックベリーのメロメルを5L作るレシピを教えてください。メートル法を使ってください。

イチゴとブラックベリーのメロメル5Lの作り方を、メートル法での計量でお願いします。

イチゴとブラックベリーのメロメルを5L作るレシピを教えてください。メートル法の測定値を使用してください。


材料の味わいを考えてください。材料は：マグロ、塩、チョコレート
材料の組み合わせの分割表を作成してください。各行は材料を表します。各列は材料を表します。各セルには、その材料の組み合わせの味わいの特徴が含まれています。

素材の味を考えてみてください。原材料は、マグロ、塩、チョコレートです
成分の組み合わせの分割表を生成します。各行は材料を表します。各列は成分を表します。各セルには、成分の組み合わせのフレーバープロファイルがあります。

材料の風味を考えてください。材料は、マグロ、塩、チョコレートです。材料の組み合わせのための分割表を生成します。各行は材料を表し、各列は材料を表します。各セルには材料の組み合わせの風味プロファイルがあります。


ローカル変数用にスタック上の領域を確保する必要があります（x86-64 NASMアセンブリにて）

(x86-64のnasmアセンブリでローカル)変数のためにスタックにいくつかのスペースを割り当てる必要があります

私のローカル変数用にスタック上にスペースを割り当てる必要があります（x86-64 nasmアセンブリにて）


PPC64でGOTをロードし、GOT内の関数を呼び出す関数を書いてください

GOTを読み込み、GOT内の関数を呼び出すPPC64のための関数を作成してください。

PPC64で関数を記述してGOTをロードし、GOTで関数を呼び出します


ニューラルネットワークをトレーニングする際、10,000イテレーションで損失を4.5以下にすることができます。最新の試行では、ブロックサイズを4に固定したまま、バッチサイズを512、1024、および2048で試しました。これらはすべてnanoGPTのコンテキストで実行されています。なお、バッチサイズを12、ブロックサイズを1024に設定した場合、10,000イテレーションで損失を4.32まで下げることができました。ビデオカードのRAMが12GBで、語彙は20,000語で構成され、各文は正確に4つのトークンで構成されていることを考慮してください。損失をさらに減らすためにどのような手順を取るべきでしょうか？ニューラルネットワークを改善するための提案があれば教えてください？

ニューラル ネットワークをトレーニングすると、10,000 回の反復で損失が 4.5 未満になります。最新の試みでは、ブロック サイズを 4 に維持しながら、バッチ サイズを 512、1024、2048 にしてみました。これらはすべて nanoGPT のコンテキストで行われます。バッチ サイズを 12、ブロック サイズを 1024 で実行したところ、10,000 回の反復で損失が 4.32 まで低下したことは注目に値します。皆さんの意見と経験から、損失を減らすためにどのような手順を踏めばよいでしょうか。ビデオ カードには 12 GB の RAM があり、語彙は 20,000 語で構成されていることに注意してください。各文は 4 つのトークンでできています。ニューラル ネットワークを改善するための提案はありますか。

ニューラルネットワークのトレーニングで、10,000回の反復で損失値を4.5以下にすることができます。最新の試みでは、ブロックサイズを4に保ちながら、バッチサイズを512、1024、2048で試しています。これらはすべてnanoGPTの文脈で行われています。注目すべき点として、バッチサイズ12、ブロックサイズ1024で実行した際、10,000回の反復後に損失値を4.32まで下げることができました。あなたの意見と経験から、損失値を削減するためにどのような手順を取ることができますか？私のビデオカードのRAMは12GBで、語彙は20,000語で構成されていることを念頭に置いてください。各文は正確に4つのトークンで構成されています。ニューラルネットワークを改善する方法について、何か提案はありますか？


以下はスケジューリングシステムで報告された主要な問題です。問題を分類し、最も一般的な問題の件数を報告できますか：

タイトル	簡単な解決策
プランナー・ロードボード同期の問題	レプリケートされたジョブで問題解決
ロードボード・プランナータスク同期の問題	名称変更によりフォーキャスト指標を削除
West Allis MLS HDSSヘッダーの更新	リソース名変更が翌日に反映
「デイリータスクボードの設定」	二重タスク実行の作成を修正
「キャンセルされたジョブのタスクがLB2に残る」	文字の問題を修正。OMを更新
3時間以内のプレスのタスクが欠落	データを再送信しプランナーを更新
ロードボードのジョブ表示エラー	Citrix接続をリセット
Cafe Sheetバッチのプレソートエラー	新しいジョブ番号を作成
FSC MCのフィルターが検出されない	検索に「含む」演算子を追加
PEI-111でのLB2＆仕上げツールセットショートカットのアクセス問題	LB2の展開が成功
LB2ワークステーションのアクセス問題	LB2展開の問題を解決
ロードボードのクラッシュとログインの問題	Citrixサーバーを解決、ログイン修正進行中
LB2ロードボードツールエラー	LB2エラーを解決、対応不要
展開の遅延によるダウンタイム	問題未解決。プレス展開を要求
ロードボードサーバーエラー	ブローカー切り替えでLB2問題を解決
ロードボードの不具合 - 緊急！	インクジェットデータを修正；スケジュール読み込み完了

スケジューリングシステムで報告された主な問題は以下の通りです。これらを分類し、最も一般的な問題の件数を報告してください：

タイトル 簡単な解決策
プランナー-Loadboard同期の問題。   ジョブの複製で問題が解決。
Loadboard-プランナータスク同期の問題。   名前変更により予測指標を削除。
West Allis MLS HDSSヘッダーの更新。   リソース名を変更し、翌日に複製。
「デイリータスクボードの設定」    二重タスク実行の作成を修正。
「キャンセルされたジョブのタスクがLB2に残っている」 文字の問題を修正。OMを更新。
3時間以内のプレスのタスク欠落 データを再送信しプランナーを更新。
Loadboardジョブ表示エラー Citrix接続をリセット。
Cafe Sheet バッチの事前仕分けエラー。   新しいジョブ番号を作成。
FSC MCのフィルター未検知。   検索に「含む」演算子を追加。
PEI-111でのLB2＆仕上げツールセットショートカットのアクセス問題。  LB2の展開が成功。
LB2ワークステーションのアクセス問題。  LB2展開の問題を解決。
Loadboardのクラッシュとログインの問題。  Citrixサーバーを解決、ログイン修正は進行中。
LB2 Loadboardツールのエラー。  LB2エラーを解決、対応不要。
展開の遅延によるダウンタイム 問題未解決。  プレス展開を要請。
Loadboardサーバーエラー。  ブローカー切り替えでLB2の問題を解決。
Loadboard障害 - 緊急！ インクジェットデータを修正；スケジュールを読み込み。

スケジューリング システムで報告された主な問題を次に示します。 それらを分類し、最も一般的な問題の数についてレポートできますか。

タイトルショートレゾリューション
プランナーとロードボードの同期の問題。	レプリケートされたジョブの問題を修正しました。
Loadboard-Planner タスク同期の問題。	名前の変更により、予測インジケーターが削除されました。
West Allis MLS HDSSヘッダーの更新。	翌日レプリケートされたリソースの名前が変更されました。
「デイリータスクボード設定」デュプレックスタスクラン作成を修正しました。
「キャンセルされたジョブのタスクはLB2に残る」 文字の問題を修正しました。OMを更新しました。
3時間でプレス用のタスクが欠落していますデータを再送信し、プランナーを更新しました。
ロードボードジョブの表示エラー。	Citrix接続をリセットします。
カフェシートバッチのプリソートエラー。	新しいジョブ番号が作成されました。
フィルターが FSC MC をキャッチしません。検索に 'contains' 演算子を追加しました。
PEI-111 での LB2 と Finishing Toolset のショートカットに関するアクセスの問題。	LB2 のデプロイが成功しました。
LB2ワークステーションのアクセスの問題。	LB2 デプロイの問題を解決しました。
ロードボードのクラッシュとログインの問題。	Citrixサーバーは解決しました。ログインの修正が進行中です。
LB2ロードボードツールエラー。	LB2 エラーは解決しましたが、アクションは実行されません。
デプロイの遅延によるダウンタイム 問題が解決されていません。プレス展開が要求されました。
ロードボード サーバー エラー。	ブローカースイッチはLB2の問題を解決しました。
ロードボードの誤動作 - 緊急!	インクジェットデータを修正しました。スケジュールが読み込まれました。


yfinanceから日次株価データを取得し、プロットするためのPythonコードを書いてください

yfinanceから毎日の株価データを取得してプロットするPythonコードを記述する

Pythonコードを書いて、yfinanceから毎日の株式データを取得し、プロットします


pandas-taを使用して、外国為替データとEMA50列があります。終値がEMA50の値をクロスオーバーする地点を検出したいと思います。

pandas-taを使用して、私は外国為替データと 「EMA50」列を持っています。close価格が 「EMA50」値をクロスオーバーする箇所を検出したいです。

pandas-taを使用すると、外国為替データと「EMA50」列があります。終値が「EMA50」値を超える場所を検出したい。


ボブ・ディランのスタイルで、ナマズについての歌を書いてください。 ナマズについての歌をボブ・ディラン風に書いてください。 ボブ・ディランのスタイルでナマズについての曲を書いてください。


BobというMySQLデータベースを開き、http postを介してフィールドfield1、field2を受け取り、データベースに格納するphpプロジェクトを作成してください。

Bob という PHPプロジェクトでMySQLデータベースを開き、HTTP POST経由で受信したフィールド field1, field2 をデータベースに保存してください。

MySQLデータベース「Bob」を開き、HTTP POST経由でfield1、field2を受け取り、それをデータベースに保存するPHPプロジェクトを書きなさい


現在のページの内容を保存するChromeプラグインを作成してください 現在のページの内容を保存するクロムプラグインを書く 現在のページの内容を保存するChromeプラグインを作成してください


Safari 14が動作しているmacOS Mojaveから、macOS SonomaでSafari 17が動作している新しいMacに移行しています。新しいMacのSafariで、古いMacで開いていたすべてのタブが自動的に開くようにしたいです。Safari 14はiCloudタブをサポートしていないことに注意してください。また、数百のタブがあるため、各タブを手動で開くことは*絶対に*避けたいです！

私はMacOS MojaveでSafari 14を使用していたのですが、新しいMacにMacOS SonomaとSafari 17をインストールしています。新しいMacでSafariを開くと、古いMacのすべてのタブが自動的に開くようにしたいと思っています。ただし、Safari 14はiCloudタブをサポートしておらず、各タブを手動で開く必要はありません。タブは何百もあるので、そのようにしたいと思っています！

Safari 14が動作するMacOS Mojaveから、MacOS SonomaでSafari 17が動作する新しいMacに移行しています。新しいMacのSafariで、古いMacで開いていたすべてのタブを自動的に開きたいのです。Safari 14はiCloudタブをサポートしておらず、何百ものタブがあるので、手動でそれぞれのタブを開く必要はありません！


虫がコンピューターケースに入り、ソフトウェアがバグを起こし、それが本当に私をイライラさせ始めましたが、少なくとも誰も部屋を盗聴していないことが分かりました。
上記の文中の「bug」という単語がそれぞれ何を意味しているのかを説明してください。

A bug got into the computer case causing the software to bug out which was really starting to bug me but at least we discovered that no one had bugged the room. 上記の文で、バグという単語はそれぞれどういう意味ですか。

コンピューターケースに虫が入り、ソフトウェアがバグを起こし、それが本当に私を苛立たせ始めていましたが、少なくとも誰も部屋を盗聴していないことがわかりました。
上記の文における「bug」という単語のそれぞれの意味は何ですか？


このバグの修正方法を見つけてください：
```このモデルの最大コンテキスト長は2048トークンです。しかし、あなたのメッセージは2364トークンを超えてしまいました。```

このモデルの最大コンテキスト長は2048トークンです。しかし、あなたのメッセージは2364トークン以上になってしまいました。このバグに対する修正方法を見つけてください。

このバグの修正方法を見つけてください :
```This model maximum context length is 2048 tokens. However, your messages resulted in over 2364 tokens.```


経験豊富なソフトウェア開発者として行動します。Webアプリケーションの要件に関する情報を提供していただきます。NodeJS、SQLおよびReactを使用して、スケーラブルで安全なアプリケーションを開発するために、システム接続アーキテクチャ、具体的なヘルパーコードライブラリのリスト、プロジェクトセットアップから5つのスプリントチケットの明確なリスト、およびそれらのチケットごとの詳細なタスクリストを提案することが私の仕事となります。私の要求は次の通りです：「ユーザーが役割に応じて機械装置の在庫情報（名前、参照番号、数量など）を登録し保存できるシステムが必要です。ユーザー、スタッフ、管理者の役割があります。ユーザーはすべての記録を読み取り、個別の記録を更新できる必要があります。スタッフは新しい記録を追加し、一括更新を送信することもできます。管理者はデータベースのフィールドやユーザーなどのエンティティを作成および削除することもできます」。提案において最善の実践を実装してください

経験豊富なソフトウェア開発者として行動してほしいです。web アプリの要件に関する情報を提供します。システム接続アーキテクチャ、ヘルパーコードライブラリの特定のリスト、プロジェクトセットアップからの5つのスプリントチケットの明確なリスト、およびNodeJS、SQL、Reactを使用してスケーラブルで安全なアプリを開発するための各チケットのタスクの詳細なリストを考え出すのはあなたの仕事です。私が求めているのは、「機械装置の在庫に関する情報(名前、参照、数量など)を役割に応じて登録・保存できるシステムが欲しい」というものです。ユーザー、スタッフ、管理者の役割があります。ユーザーは、すべてのレコードを読み取り、個々のレコードを更新できる必要があります。スタッフは、新しいレコードを追加したり、一括更新を送信したりすることもできます。また、管理者は ddbb フィールドやユーザーなどのエンティティを作成および削除する必要があります。提案におすすめの方法を実装する

経験豊富なソフトウェア開発者として行動してほしいと思います。ウェブアプリの要件に関する情報を提供します。あなたの仕事は、システム接続アーキテクチャ、具体的なヘルパーコードライブラリのリスト、プロジェクトセットアップから5つのスプリントチケットの明確なリスト、そしてNodeJS、SQL、Reactを使用してスケーラブルで安全なアプリを開発するためのそれぞれのチケットの詳細なタスクリストを考え出すことです。私の要望は次の通りです：'ユーザーが機械装置の在庫（名前、参照番号、数量など）に関する情報を、それぞれの役割に応じて登録し保存できるシステムが必要です。ユーザー、スタッフ、管理者の役割があります。ユーザーはすべての記録を閲覧し、個別の記録を更新できる必要があります。スタッフは新しい記録の追加と一括更新の提出もできます。管理者はデータベースのフィールドやユーザーなどのエンティティを作成および削除することもできます'。あなたの提案において最善の実践を実装してください


サポートチケット（dim_tier1_job_finalテーブル）にあるFBIDのリストをターゲットリストにあるページIDのリストに接続する必要があります。残念ながら、サポートチケットには通常ページIDが含まれていません。Daiqueryでこれら2つのデータリストをどのように接続できますか？

サポート チケットで見つかった FBID の一覧 (dim_tier1_job_final テーブル) を、ターゲット リストで見つかったページ ID の一覧に接続する必要があります。残念ながら、通常、サポートチケットにはページIDは含まれていません。Daiqueryでこれら2つのデータリストを接続するにはどうすればよいですか?

サポートチケット（dim_tier1_job_finalテーブル）に見つかったFBIDのリストをターゲットリストに見つかったページIDのリストに接続する必要があります。残念ながら、サポートチケットには通常ページIDが含まれていません。Daiqueryでこれらの2つのデータリストをどのように接続できますか？


ある企業が輸送問題を抱えており、工場から全ての目的地まで可能な限り最小の輸送コストで商品を出荷する必要があります。

ネットワークの起点となる生産地の詳細は以下の通りです：

地域	生産量
Denver	600
Atlanta	400
Houston	500

ネットワークの終点となる小売店の詳細は以下の通りです：

小売店	需要
Detriot	                     300
Miami	                     250
Dallas	                     450
New Orleans	                     500

工場から倉庫（中間目的地）までの輸送コスト

工場/倉庫	Kansas City	Lousville
Denver	3	2
Atlanta	2	1
Houston	4	3

倉庫から小売店までの輸送コスト

Detriot	Miami	Dallas	New Orleans
Kansas City	2	6	3	5
Lousville	4	4	6	5

この輸送問題で達成可能な最小コストはいくらですか？
[ 選択 ]

Denverが全ての小売店に$6のコストで直接出荷できる場合、最適解の総コストにどのような影響がありますか？
[ 選択 ]

全てのフローに350単位の最大容量制限がある場合、どうなりますか？
[ 選択 ]

ネットワークの総フローはいくらですか？
[ 選択 ]

全てのフローに350単位の最大容量制限があり、全ての工場が$5で全ての小売店に直接出荷できる状況で、以下の記述のうちどれが正しいですか？
[ 選択 ]

記述1：最適解の総コストは減少する。
記述2：Lousvilleにフローは存在しない。
記述3：最適解を達成するために、全ての工場は製品を小売店に直接出荷する必要がある。

ある会社が輸送問題を抱えており、すべての製品を工場から目的地まで可能な限り最小の輸送コストで配送する必要があります。

ネットワークの出発点であるプランテーション（工場）は以下の詳細を持っています：

エリア	生産量
デンバー	600
アトランタ	400
ヒューストン	500

ネットワークの目的地である小売店は以下の詳細を持っています：

小売店	需要量
デトロイト	                     300
マイアミ	                     250
ダラス	                     450
ニューオーリンズ	                     500

工場から倉庫（中間地点）への輸送コスト

工場/倉庫	カンザスシティ	ルイビル
デンバー	3	2
アトランタ	2	1
ヒューストン	4	3

倉庫から小売店への輸送コスト

デトロイト	マイアミ	ダラス	ニューオーリンズ
カンザスシティ	2	6	3	5
ルイビル	4	4	6	5

この輸送問題で達成可能な最小コストはいくらですか？
[ 選択 ]

デンバーがすべての小売店に直接$6のコストで配送できる場合、最適解の総コストにどのような影響がありますか？
[ 選択 ]

すべてのフローに最大容量が350ユニットある場合、どうなりますか？
[ 選択 ]

ネットワークの総純フローはいくらですか？
[ 選択 ]

すべてのフローに最大容量が350ユニットあり、すべての工場がすべての小売店に$5で直接配送できる場合、以下のどの記述が正しいですか？
[ 選択 ]

記述1: 最適解の総コストは減少する。
記述2: ルイビルにはフローが発生しない。
記述3: 最適解を達成するためには、すべての工場が直接小売店に製品を配送する必要がある。

ある企業は、工場からすべての目的地にすべての商品を可能な限り最小限の輸送コストで輸送する必要があるという積み替えの問題を抱えています。

ネットワークの起点であるプランテーションには、次の詳細があります。

エリア生産
デンバー600
アトランタ400
ヒューストン500

ネットワークの宛先である小売店には、次の詳細があります。

小売店の需要
デトリオット300
マイアミ250
ダラス450
ニューオーリンズ500

工場から倉庫(中間目的地)までの輸送費

工場/倉庫 カンザスシティ ルーズビル
デンバー 3 2
アトランタ 2 1
ヒューストン 4 3

倉庫から小売店までの交通費

デトリオット、マイアミ、ダラス、ニューオーリンズ
カンザスシティ 2 6 3 5
ルーズビル 4 4 6 5

この積み替え問題で達成できる最小コストはいくらですか?
[ 選択 ]

デンバーが6ドルのコストですべての小売店に直接出荷できる場合、最適なソリューションの総コストにどのような影響がありますか?
[ 選択 ]

すべてのフローに最大容量が 350 ユニットある場合はどうなりますか?
[ 選択 ]

ネットワークの総ネットフローはどれくらいですか?
[ 選択 ]

すべてのフローに最大容量が350ユニットあり、すべてのプラントが5ドルですべての小売店に直接出荷できる状況では、次の説明のうち正しいものはどれですか?
[ 選択 ]

ステートメント 1: 最適解の総コストは減少します。
ステートメント2:ルーズビルには流れはありません。
ステートメント3:最適なソリューションを達成するためには、すべての工場が製品を直接小売店に出荷する必要があります。


トレーナーのジョーは、クライアント向けに2つの個人トレーニングプラン（プランAとプランB）を提供しています。各クライアントはどちらか一方のプランを選択します（両方は選択できません）。月曜日にはプランAを9人、プランBを7人のクライアントが実施しました。火曜日にはプランAを3人、プランBを5人のクライアントが実施しました。ジョーは月曜日のクライアントに合計12時間、火曜日のクライアントに合計6時間のトレーニングを行いました。それぞれのワークアウトプランの所要時間はどれくらいですか？     各プランAのワークアウトの所要時間は？                 各プランBのワークアウトの所要時間は？

ジョーというトレーナーは、クライアントに提供する2つの個人トレーニングプラン（プランAとプランB）を持っています。各クライアントはどちらか一方のプランを行います（両方は行いません）。月曜日には、プランAを行ったクライアントが9人、プランBを行ったクライアントが7人いました。火曜日には、プランAを行ったクライアントが3人、プランBを行ったクライアントが5人いました。ジョーは月曜日のクライアントを合計12時間、火曜日のクライアントを合計6時間トレーニングしました。それぞれのワークアウトプランはどのくらいの時間がかかりますか？     プランAのワークアウト1回あたりの時間は？                 プランBのワークアウト1回あたりの時間は

トレーナーのジョーは、クライアントにプランAとプランBの2つの個別のトレーニングプランを提供しています。各クライアントはどちらか一方を行い両方は行いません。下う長尾にプランAを行ったクライントは9人、プランBを行ったクライアントは7人。火曜日にプランAを行ったクライアントは3人、プランBを行ったクライアントは5人でした。ジョーは月曜日にクライントを合計12時間、火曜日のクライアントを合計6時間トレーニングしました。それぞれのプランの所要時間はどれくらいですか？プランAの1回のトレーニングの時間は？プランBの1回のトレーニングの時間は？


C言語でrxdataF変数を出力する機能を作成してください：
ru->common.rxdataF     = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );

c言語でrxdataF変数を出力する機能を実装してください：
ru->common.rxdataF     = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );

c言語でrxdataF変数を出力する機能を書きます。
ru->common.rxdataF = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );


以下の疑似Cコードを、読みやすい同等のコードに書き換えてください（すべての変数が動作すると仮定しますが、定義されていない場合でも構いません）：

```
handleCmdLineArgs(char *param_1)
{
  uint uVar2;
  uint uVar3;
  int iVar4;
  char *pcVar5;
  char cVar1;

  uVar3 = 0xffffffff;
  uVar2 = 0;
  iVar4 = 0;
  pcVar5 = param_1;
  do {
    if (uVar3 == 0) break;
    uVar3 = uVar3 - 1;
    cVar1 = *pcVar5;
    pcVar5 = pcVar5 + 1;
  } while (cVar1 != '\0');
  if (0 < (int)(~uVar3 - 2)) {
    do {
      uVar2 = RK_CheckSJIS(uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4]);
      if (uVar2 == 1) {
        iVar4 = iVar4 + 1;
      }
      else if (param_1[iVar4] == '/') {
        uVar2 = uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4 + 1] | 0x20;
        if ((char)uVar2 == 'w') {
          IsWindowedMode = 1;
        }
        else if ((char)uVar2 == 'f') {
          IsWindowedMode = 0;
        }
      }
      iVar4 = iVar4 + 1;
    } while (iVar4 < (int)(~uVar3 - 2));
  }
}
```

次の擬似Cコードを、読みやすい等価なコードに書き直してください（すべての変数が定義されていなくても動作すると仮定します）:

```
handleCmdLineArgs(char *param_1)
{
  uint uVar2;
  uint uVar3;
  int iVar4;
  char *pcVar5;
  char cVar1;

  uVar3 = 0xffffffff;
  uVar2 = 0;
  iVar4 = 0;
  pcVar5 = param_1;
  do {
    if (uVar3 == 0) break;
    uVar3 = uVar3 - 1;
    cVar1 = *pcVar5;
    pcVar5 = pcVar5 + 1;
  } while (cVar1 != '\0');
  if (0 < (int)(~uVar3 - 2)) {
    do {
      uVar2 = RK_CheckSJIS(uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4]);
      if (uVar2 == 1) {
        iVar4 = iVar4 + 1;
      }
      else if (param_1[iVar4] == '/') {
        uVar2 = uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4 + 1] | 0x20;
        if ((char)uVar2 == 'w') {
          IsWindowedMode = 1;
        }
        else if ((char)uVar2 == 'f') {
          IsWindowedMode = 0;
        }
      }
      iVar4 = iVar4 + 1;
    } while (iVar4 < (int)(~uVar3 - 2));
  }
}
```

次の疑似Cコードを、読みやすい同等のコードとして書き直してください（定義されていなくても、すべての変数が機能すると仮定します）:

```
handleCmdLineArgs(char *param_1)
{
  uint uVar2;
  uint uVar3;
  int iVar4;
  char *pcVar5;
  char cVar1;

  uVar3 = 0xffffffff;
  uVar2 = 0;
  iVar4 = 0;
  pcVar5 = param_1;
  do {
    if (uVar3 == 0) break;
    uVar3 = uVar3 - 1;
    cVar1 = *pcVar5;
    pcVar5 = pcVar5 + 1;
  } while (cVar1 != '\0');
  if (0 < (int)(~uVar3 - 2)) {
    do {
      uVar2 = RK_CheckSJIS(uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4]);
      if (uVar2 == 1) {
        iVar4 = iVar4 + 1;
      }
      else if (param_1[iVar4] == '/') {
        uVar2 = uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4 + 1] | 0x20;
        if ((char)uVar2 == 'w') {
          IsWindowedMode = 1;
        }
        else if ((char)uVar2 == 'f') {
          IsWindowedMode = 0;
        }
      }
      iVar4 = iVar4 + 1;
    } while (iVar4 < (int)(~uVar3 - 2));
  }
}
```


Pythonを使用して請求書アプリを作成する手順を教えてください
フィトンを使って請求書アプリを構築する手順を教えてください
phython を使用して請求書アプリを作成する手順を表示する


トロントからモントリオール経由でラスベガスまでの航空券の経費精算をしているのですが、報告用ソフトウェアでGST/HST（物品サービス税/統一売上税）の部分を指定する必要があります。航空券の請求書を見ると、基本運賃（カナダドル）が164.99ドル、V.A.T/G.S.T/H.S.T.の合計が15ドル、その他の税金が132.12ドルとなっており、請求書の合計は312.11カナダドルとなっています。このように2つの税金区分がある請求書を見たことがなく、15ドルと132.12ドルがどのように計算されたのか、また会社の経費報告書でどちらをGST/HSTとして報告すべきかわかりません。航空運賃のHSTを正しく報告する方法について、より詳しく説明していただけますか？

私は雇用主に航空運賃の経費を申請していますが、報告ソフトウェアでGST/HST部分を指定するよう求められています。トロントからモントリオールを経由してラスベガスまでのフライトの請求書を見ると、基本運賃（CAD）が164.99、V.A.T/G.S.T/H.S.T.の合計が15ドル、その他の税金が132.12ドルとなっています。請求書の合計は312.11 CADとなっています。このように2つの税金カテゴリーがある請求書を見たことがなく、15ドルと132.12ドルがどのように計算されたのか、また会社の経費報告書でどちらをGST/HSTとして報告すべきかわかりません。航空運賃のHSTを正しく報告する方法について、より詳しく理解する手助けをしていただけますか？

私は従業員として航空券費用を経費として申請しており、報告ソフトウェアからはその経費のGST/HST部分を指定するように求められています。トロントからモントリオール経由でラスベガスへのフライトの請求書を確認すると、164.99 CADの基本運賃、15ドルのV.A.T/G.S.T/H.S.T.、132.12ドルのその他の税金が記載されています。合計請求額は312.11 CADとなっています。このように2つの税カテゴリがある請求書を見たことがなく、15ドルと132.12ドルがどのように計算されたのか、またどちらを会社の経費報告でGST/HSTとして報告すべきかが不明です。航空券のHSTを正しく報告する方法について、もう少し理解を深めるために助けていただけますか？


CIOとして、今後6ヶ月間で詳細な机上演習を含むITインシデント対応計画を作成するための3つのS.M.A.R.T.目標を設定してください。

最高情報責任者として行動し、今後 6 か月間の詳細なテーブルトップ演習を含む IT インシデント対応計画を作成するための 3 つの S.M.A.R.T. 目標を作成します。

CIOとして、今後6か月以内に詳細なテーブルトップ演習を含むITインシデント対応計画を作成するための3つのS.M.A.R.T.目標を作成してください。


最高情報責任者として行動し、週次活動報告をタイトルと箇条書きの形式で作成します。以下の情報を要約して含めます：ITからの主要な更新（戦略的イニシアチブ）

o	Madison Industriesとのセキュリティ/コミュニケーション
o	社内/社外のペネトレーションテストは今週も継続中で、今週金曜日に終了予定。来週初めに報告会と報告書を受け取る予定。Greenpagesは非常に徹底的で、以前のEvolveのペネトレーションテストよりも広範なアプローチを取っている。
o	ペネトレーションテスト改善優先事項は10項目中1項目が残存。Dev用Exchangeサーバーのアップグレード。
o	6月20日火曜日にKen Holmesと月次セキュリティ通話。Madison全社と比較したサイバーリスクのレビューを実施。
	Streckは全体的な準備態勢スコアで39社中7位（赤1、黄5、緑3）
	KnowBe4セキュリティトレーニングで黄評価を受けた件について協議。63アカウントが未完了だが、グループアカウントと削除必要アカウントを含む。実際のトレーニング未完了者は4名。本日これら4名にフォローアップ予定。
o	KenとAIとインシデント対応に関するStreckの計画について協議。Kenは両トピックのMadisonの委員会に私を追加。
o	KenはIT Leaders会議を10月のGreenPages会議で開催すると述べ、私に出席を要請。2-3名のIT参加者の予算を確保済み。

オンプレミスExchangeの廃止
	Madisonが即時実施を決定
	インフラチームが代替ソリューションを構築しテスト中
	Dave S、Doug V、Will J、Justin B、Molly M、Scott Mが2023年6/9に会議
	18アプリケーション中10が残存

o	人工知能計画
o	PriyaとTroy Bothwellとのフォローアップ会議で、既製品または自社開発AIソリューションを検討できる4つのAI FY24提案プロジェクトを確認。Troy/私は天候AIアプリと倉庫スロッティングアプリのための事業性評価と事例を作成中。CY24優先プロジェクトとしてJohnに提示予定。オマハのIT・製造部門のリーダーと協力し、既製品ソリューションのユースケースのベストプラクティスと提案を収集中。自社開発ソリューションが必要な場合、現在チームにそのスキルセットがないため、コンサルティングソリューションを検討する必要あり。
o	R&DのJohn SとChrisと2つの別プロジェクトについて会議。
	複数の機器PDFの自動化に関するキャッププロジェクト。機器が生成する数百のPDFファイルを手動で複製し印刷する必要があり、アプリケーションを作成して

あなたは最高情報責任者（CIO）であり、そのように振る舞います。タイトルと箇条書き形式で週次活動報告書を作成してください。以下の情報を要約して含めてください：ITからの重要なアップデート（戦略的イニシアチブ）

o	セキュリティ/マディソン・インダストリーズとのコミュニケーション
o	内部/外部のペネトレーションテストが今週も継続しており、金曜日に終了する予定です。来週初めに報告会とレポートを受け取る予定です。Greenpagesは非常に徹底しており、以前のEvolveペネトレーションテストよりも広範なアプローチを採用しています。
o	ペネトレーションテストの修正優先順位を追跡中で、10件中1件が残っています。Dev用のExchangeサーバーをアップグレード中です。
o	6月20日（火）にKen Holmesとの月次セキュリティ会議を実施しました。マディソンの全企業と比較してサイバーリスクをレビューしました。
	Streckは全39社中7位の準備スコア（1レッド、5イエロー、3グリーン）にランクされています。
	 KnowBe4セキュリティトレーニングの評価がイエローであることを議論しました。63アカウントがトレーニングを完了していないリストに含まれていましたが、その中にはグループアカウントや削除が必要なアカウントが含まれていました。実際の未完了者数は4人であり、本日その4人にフォローアップを行っています。
o	Kenと私は、StreckのAIとインシデント対応計画についても議論しました。Kenは、これらのトピックに関するマディソン委員会に私を追加しました。
o	Kenは、10月にGreenPagesカンファレンスでITリーダー会議を開催する予定であると述べました。彼は私に参加を依頼しており、2～3名のIT参加者を予算に組み込んでいます。

オンプレミスExchangeの廃止
	マディソンはASAPでの廃止を決定しました。
	インフラストラクチャは立ち上がり、代替ソリューションのテストを実施中です。
	Dave S、Doug V、Will J、Justin B、Molly M、Scott Mが2023年6月9日に会合を行いました。
	18アプリケーション中10件が残っています。

o	人工知能（AI）計画
o	Priyaと私はTroy Bothwellとフォローアップ会議を行い、オフ・ザ・シェルフまたは自社開発AIソリューションを使用するためのFY24提案プロジェクト4件を確認しました。Troyと私は、CY24の優先プロジェクトとしてJohnに提案するため、Weather AIアプリと倉庫スロット設定アプリの正当性とビジネスケースを構築中です。私はオマハのITおよび製造の他のリーダーと調整し、ユースケースのベストプラクティスおよびオフ・ザ・シェルフソリューションの提案を収集しています。自社開発ソリューションが必要な場合、現在のチームにはそのスキルセットがないため、コンサルティングソリューションを検討する必要があります。
o	John SおよびChris（R&D）と2つの別々のプロジェクトについて会議を行いました。
	複数の機器PDFを自動化するCapstoneプロジェクト。これらの機器は100以上のPDFファイルを生成し、それを手動で複製して印刷する必要があります。アプリを作成することで

あなたは最高情報責任者であり、最高情報責任者のように行動します。タイトルと箇条書きの形式で週次活動レポートを作成します。次の情報を要約して含めます: IT からの主要な更新 (戦略的イニシアチブ)

o セキュリティ/マディソン・インダストリーズ通信
o 内部/外部の侵入テストは今週も継続され、今週の金曜日に終了する予定です。来週初めにアウトブリーフィングとレポートを受け取る必要があります。Greenpagesは非常に徹底しており、以前のEvolve Pentestsよりも広範なアプローチを採用しています。
o 追跡ペンテストの修復の優先順位 1/10 が残ります。Upgrading exchange servers for Dev.
o 6月20日(火)のケン・ホームズとの月間セキュリティコール。マディソンの全企業と比較したサイバーリスクのレビューを実施しました。
・Streckは、総合即応性スコア(赤1、黄5、緑3)で39社中7位にランクされています。
 KnowBe4のセキュリティトレーニングの評価が黄色で、63のアカウントがトレーニングを完了していないことについて話し合いました。63のリストには、グループアカウントと削除が必要なアカウントが含まれていました。実際の人数は 4 人で、トレーニングを完了する必要があります。今日は、その4人の個人をフォローアップしています。
o Ken と私は、Strecks の AI とインシデント対応の計画についても話し合いました。ケンは、両方のトピックについて私をマディソン委員会に追加しました。
o Kenは、マディソンが10月10日のGreenPagesカンファレンスでITリーダー会議を開催すると述べました。彼は私に出席するように頼みました。私は2〜3人のIT参加者の予算を立てていました。
オンプレミス取引所の廃止
・マディソンは早急に決定
インフラストラクチャが立ち上がり、代替ソリューションをテストしています
・ Dave S、Doug V、Will J、Justin B、Molly M、Scott Mは2023年6月9日に出会いました。
 18件中10件の応募が残っています

o 人工知能プランニング
o Priya と私は、Troy Bothwell とフォローアップ ミーティングを行い、既製の AI ソリューションまたは自社開発の AI ソリューションを使用して検討できる 4 つの AI FY24 提案プロジェクトを検討しました。Troy/I は、CY24 の優先プロジェクトのために John に提示される Weather AI アプリと倉庫スロッティング アプリの正当性とビジネス ケースを構築しています。私は、ITおよび製造の他のオマハのリーダーと調整して、既製のソリューションのユースケースのベストプラクティスと提案を取得しています。自社開発のソリューションを検討する必要がある場合、現在、私たちのチームにはそのスキルセットがないため、コンサルティングソリューションを検討する必要があります。
o 私はR&DのJohn SとChrisと2つの別々のプロジェクトで会いました。
 複数の機器のpdfを自動化するキャップストーンプロジェクト。この機器は、手動で複製して印刷する必要がある数百のpdfファイルを生成します。 アプリはbに作成できます


CSS flexboxを使用して、画像を段落と同じ行に配置し、段落のテキストが画像の上部と下部に自動的に配置されるようにするにはどうすればよいですか

cssのフレックスボックスを使って、画像を段落と同じ行に配置し、段落が自動的に画像の上下に合わせてフォーマットされるようにするにはどうすればよいですか

css flexboxを使用して、画像を段落と同じ行に配置し、段落が画像の上部と下部の周りに自動的にフォーマットされるようにするにはどうすればよいですか


CSSで問題が発生しています。親コンテナ内に2つのボタンがあり、レスポンシブ対応のためにflexboxを使用していますが、一方を左揃え、もう一方を右揃えにしたいです。

cssに問題があります。私は親コンテナに2つのボタンを持っており、1つは左揃えにし、もう1つは右揃えにしたいのですが、応答性の高い理由でflexを使用しています。

CSS で問題があります。親コンテナーに 2 つのボタンがあり、1 つを左揃えにし、もう 1 つを右揃えにしたいのですが、レスポンシブな理由から flex を使用しています。


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

# アップロードと予測生成のための関数
def upload_and_generate_predictions():
    # ファイルアップロードと予測コード
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

    set_background("Screenshot (29).png")
    red_title = '
機器故障予測
'

    # st.markdownを使って赤いタイトルを表示
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # カスタムCSSスタイルを表示
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "ExcelまたはCSVファイルをアップロードしてください", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # ファイルをDataFrameに読み込む
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excelファイル
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSVファイル
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # 最初の画面を表示

        if st.button("予測を生成"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["予測ステータス"] = prediction
            st.success("予測が正常に行われました！")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # 予測結果を含む修正済みDataFrameを表示
            # st.session_stateに予測結果を保存
            # 2番目の画面（グラフ表示）に移動
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

', unsafe_allow_html=True)
    st.subheader("早期警告信号:")
    # 予測ステータスが1の最初の10件のレコードを含むDataFrameを作成
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["予測ステータス"] == 1].head(10)
    # 予測ステータスが0のすべてのレコードを含むDataFrameを作成
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["予測ステータス"] == 0].head(10)
    # DataFrameを結合
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["合成タイムスタンプ"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['合成タイムスタンプ'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')
    plt.figure(figsize=(10, 3))
    sns.scatterplot(
        x="合成タイムスタンプ",
        y="予測ステータス",
        hue="予測ステータス",
        marker="o",
        s=200,
        data=df_combined,
        palette={1: "red", 0: "green"},
    )
    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
    # plt.title("機械ステータス予測 - 結合")
    plt.xlabel("タイムスタンプ")
    plt.ylabel("値")
    st.pyplot()
    # ダウンロードリンクを作成
    st.subheader("予測結果を含むファイルのダウンロード:")
    st.write("予測結果を含むファイルのダウンロード:")
    # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
    modified_file_name = (
        f"file_with_predictions_{uploaded_file.name}"
        if uploaded_file.name
        else "file_with_predictions.xlsx"
    )

    # DataFrameをバイナリストリームに変換
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excelファイル
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSVファイル
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # ダウンロードリンクを作成
    st.download_button(
        label="予測結果を含むファイルをダウンロード",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # ルール関数
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "未定義!"
            for i in tree_.feature
        ]

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

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

        recurse(0, path, paths)

        # サンプル数でソート
        samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]

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

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

        return rules
    st.subheader("モデルの説明可能性:")
    model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
    rules = get_rules(model, predictions_df.columns, range(2))
    table_list = []
    for r in rules:
            colon_split = r.split(":")
            col_1 = colon_split[0]
            pipe_split = str(colon_split[1] + colon_split[2]).split("|")
            # print(colon_split)
            # print(pipe_split)
            col_2 = pipe_split[0]
            col_3 = pipe_split[1]
            table_list.append([col_1, col_2, col_3])
    table_df = pd.DataFrame(
          table_list, columns=["ルールの詳細", "クラス確率", "サンプル数"]
        )
    rules_data_file = io.BytesIO()
    table_df.to_csv(rules_data_file, index=False)
    rules_data_file.seek(0)

        # ダウンロードリンクを作成
    st.download_button(
            label="モデルの説明可能性",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# アプリを実行
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="機器故障予測", page_icon="📈")
    pages = ["アップロードと予測", "グラフとダウンロード"]
    page = st.sidebar.selectbox("ページを選択", pages)
    if page == "アップロードと予測":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "グラフとダウンロード":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("最初に「アップロードと予測」ページでファイルをアップロードしてください。")
これは私のコードです。このコードには散布図がありますが、Plotlyグラフを使用し、クリックイベントを活用してグラフを更新するように変更したいです。たとえば、円（インスタンス）をクリックすると、そのインスタンスの決定ルールがLIMEによって表示されます。グラフの後、1つの円やインスタンスをクリックすると、そこでLIMEテーブルとルールリストが表示されるようにし、また、新しいサイドバーに予測ダウンロードとモデルの説明可能性を追加できます。

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

# 予測のアップロードと生成のための関数
def upload_and_generate_predictions():
    # ファイルアップロードと予測コード
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

    set_background("Screenshot (29).png")
    red_title = '
設備故障予測
'

    # 赤色のタイトルを表示
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # カスタムCSSスタイルを表示
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "ExcelまたはCSVファイルをアップロード", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # ファイルをDataFrameに読み込む
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excelファイル
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSVファイル
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # 最初の画面を表示

        if st.button("予測を生成"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = prediction
            st.success("予測が正常に生成されました！")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # 予測を含む修正されたDataFrameを表示
            # 予測を含むDataFrameをst.session_stateに保存
            # 2番目の画面（グラフ表示）に移動
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

', unsafe_allow_html=True)
    st.subheader("早期警告信号:")
    # 予測状態が1の最初の10件のレコードでDataFrameを作成
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # 予測状態が0のすべてのレコードでDataFrameを作成
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # DataFrameを結合
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["Synthetic_Timestamp"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')
    plt.figure(figsize=(10, 3))
    sns.scatterplot(
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        hue="Predicted_Status",
        marker="o",
        s=200,
        data=df_combined,
        palette={1: "red", 0: "green"},
    )
    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
    # plt.title("機械状態予測 - 結合")
    plt.xlabel("タイムスタンプ")
    plt.ylabel("値")
    st.pyplot()
    # ダウンロードリンクを作成
    st.subheader("予測を含むファイルのダウンロード:")
    st.write("予測を含むファイルのダウンロード:")
    # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
    modified_file_name = (
        f"予測結果_{uploaded_file.name}"
        if uploaded_file.name
        else "予測結果.xlsx"
    )

    # DataFrameをバイナリストリームに変換
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excelファイル
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSVファイル
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # ダウンロードリンクを作成
    st.download_button(
        label="予測を含むファイルをダウンロード",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # ルール関数
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "未定義!"
            for i in tree_.feature
        ]

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

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

        recurse(0, path, paths)

        # サンプル数でソート
        samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]

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

            for p in path[:-1]:
                if rule != "もし ":
                    rule += " かつ "
                rule += str(p)
            rule += " ならば "
            if class_names is None:
                rule += "応答: " + str(np.round(path[-1][0][0][0], 3))
            else:
                classes = path[-1][0][0]
                l = np.argmax(classes)
                rule += f"クラス: {class_names[l]} (確率: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)"
            rule += f" | {path[-1][1]:,} サンプルに基づく"
            rules += [rule]

        return rules
    st.subheader("モデルの説明可能性:")
    model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
    rules = get_rules(model, predictions_df.columns, range(2))
    table_list = []
    for r in rules:
            colon_split = r.split(":")
            col_1 = colon_split[0]
            pipe_split = str(colon_split[1] + colon_split[2]).split("|")
            # print(colon_split)
            # print(pipe_split)
            col_2 = pipe_split[0]
            col_3 = pipe_split[1]
            table_list.append([col_1, col_2, col_3])
    table_df = pd.DataFrame(
          table_list, columns=["ルールの詳細", "クラス確率", "サンプル数"]
        )
    rules_data_file = io.BytesIO()
    table_df.to_csv(rules_data_file, index=False)
    rules_data_file.seek(0)

        # ダウンロードリンクを作成
    st.download_button(
            label="モデルの説明可能性",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# アプリを実行
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="設備故障予測", page_icon="📈")
    pages = ["アップロードと予測", "グラフとダウンロード"]
    page = st.sidebar.selectbox("ページを選択", pages)
    if page == "アップロードと予測":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "グラフとダウンロード":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("最初に'アップロードと予測'ページでファイルをアップロードしてください。")
これは私のコードで散布図グラフがあります。Plotlyグラフを使用してクリックイベントを実装し、円をクリックした際にLIMEを使用してそのインスタンスの決定ルールを表示させたいです。グラフの後で、円またはインスタンスをクリックすると、その場でLIMEテーブルとルールリストが表示されるようにしたいです。また、予測結果とモデルの説明可能性のダウンロードを新しいサイドバーに追加することができます。

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

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

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

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

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

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

        # Display the first screen

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

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

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

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

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

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

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

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

        recurse(0, path, paths)

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

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

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

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

        # Create a download link
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Run the app
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")
これは私のコードです。この中で、散布図グラフをPlotlyグラフに変更し、Plotlyのクリックイベントを使用して、円のインスタンスをクリックすると、そのインスタンスの決定ルールをLIMEを使用して表示するようにコードを修正したいです。グラフの後、円またはインスタンスをクリックすると、LIMEテーブルとルールリストがその場で表示されるべきです。また、予測のダウンロードとモデルの説明可能性を新しいサイドバーに追加することができます


Pythonでバイトストリームを使用し、コード全体をダウンロードせずにデータフレームを解析する方法を考案してください

実際にコード全体をダウンロードせずに、バイトストリームを使用してpythonでデータフレームを解析する方法を考案します

Pythonでデータフレームをバイトストリームを使用して解析する方法を考案してください。ただし、全体のコードをダウンロードせずに実行してください


Pythonでフライトパスを計算するプログラムを作成するにはどうすればよいですか

Pythonで飛行経路を計算するプログラムを書く方法

Pythonでフライトパスを計算するプログラムの書き方について


円周率（π）を無限に計算する Python コードを提供してください。
Pythonコードを提供して、円周率を無限に計算してください
Pythonを使用してπを無限に計算するコードを提供してください


JavaScriptでπ（円周率）を計算するコードを提供してください。 円周率を計算するためのJavaScriptコードを教えてください 円周率を計算するためのJavaScriptコードを教えてください


小数点以下5桁までπを計算し、その結果を2回XOR演算するC#プログラムを作成してください。

5桁までのπを計算し、その結果を2回XORするC#プログラムを書いてください。

小数点以下5桁までの円周率を計算し、その結果に対してXOR演算を2回行うC#プログラムを作成してください。


大規模なコードベースをインデックス化して、特定の出力変数を計算するために使用されたすべての中間変数を取得できるようにするにはどうすればよいですか

大規模なコードベースをインデックス化して、特定の出力変数の計算に使用されたすべての中間変数をトレースするにはどうすればよいでしょうか

大規模なコードベースをどのようにインデックス化すれば、出力変数を基点としてその特定の出力変数を計算するために使用されたすべての中間変数を取得できるようにトラバースできますか


宇宙論的相転移における核生成率を計算する良い方法は何でしょうか？ 宇宙論的相転移の核生成率を計算する良い方法は何ですか? 宇宙論的相転移の核生成率を計算する良い方法は何ですか？


DVDスクリーンセーバーロゴが画面を跳ね回り、画面の隅に触れるたびにポイントをカウントし、画面にポイントを表示するPythonスクリプトを書いてください

DVDスクリーンセーバーロゴを跳ね返らせるPythonスクリプトを書いてください。画面の隅に触れるたびにポイントを集計し、画面にポイントを表示します。

そのDVDロゴがスクリーン上で跳ね回り、スクリーンの角に触れるたびにポイントを加算し、そのポイントを画面上に表示するPythonスクリプトを作成してください


画面がないLinux環境でGUIアプリケーションを実行する方法を教えてください。アプリケーションをテストする必要がありますが、起動できない状態です

画面がない場合、LinuxでGUIアプリケーションをどのように実行できますか。アプリケーションをテストする必要がありますが、起動しません

画面がないときにLinuxでGUIアプリケーションを実行するにはどうすればよいですか。アプリケーションをテストする必要がありますが、起動しません


ソーシャルグラフのリンクを保存するために使用できるデータベーススキーマは何ですか

ソーシャルグラフのリンクを保存するために、どのようなデータベーススキーマを使用できますか

ソーシャルグラフリンクの保存に使用できるデータベーススキーマ


1 から 7 までのスケールがあります。1 が最高で、7 が最低です。1 が最高となる 0 から 1 までのインデックスを作成するにはどうすればよいでしょうか。数値を受け取ってインデックスを返す Python 関数を作成できますか。

スケールは1〜7があります。1が最高で、7が最悪です。0と1の間のインデックスを作成するにはどうすればよいですか。1が最適です。数値を受け取り、インデックスを返すpython関数を書くことはできますか?

1が最良で7が最悪の1から7までのスケールがあります。1が最良となる0から1までの指数を作りたいのですが。数値を入力して指数を返すPython関数を書いていただけますか？


FastChatを使用して、特定のポートでリッスンし、入力された質問とフォローアップの質問に回答するPythonコードを作成してください。

fastchatを使用して、特定のポートでリッスンし、入力された質問とフォローアップの質問に回答するpythonコードを書いてください

fastchatがポートをリッスンし、入力された質問に答えたり、フォローアップの質問に答えたりするためのpythonコードを書く


Pythonで、メンションに応答できるMatrixボットを書いてください メンションに応答できるPythonマトリックスボットを書いてください 私にメンションに反応できるPythonのMatrixボットを書いてください


facebook/blenderbot-400m-distill javascriptでtransformers.jsを使用してチャットアプリを作成するにはどうすればよいですか?

transformers.jsを使用して、facebook/blenderbot-400m-distillを利用したチャットアプリを純粋なバニラJavaScriptでどのように作成できますか

transformers.js を使用して、facebook/blenderbot-400m-distill を JavaScript で利用し、純粋なバニラ JavaScript でチャットアプリを作成する方法


非常にリソースが限られたシステムで、Pythonを使用してAIチャットボットモデルを実行する方法を教えてください。コードも示してください

Pythonを使用して非常にリソースが限られたシステム上でAIチャットボットモデルを実行する方法を教えてください。また、コード例を示してください

Pythonを使用してAIチャットボットモデルを非常に低リソースのシステムで実行するにはどうすればよいですか、コードを表示してください


チェスの間違いを説明する教育用ソフトウェアツールを作っているのですが、チェスの間違いは「何かを許してしまう」か「何かを見逃してしまう」のいずれかだと言うのは正しく、有用でしょうか？これをアルゴリズムの基本構造としてどのように活用できるでしょうか？

私はチェスのミスの説明を教えるソフトウェア ツールを作成していますが、すべてのチェスのミスは何かを許可するか、何かを忘れるかのいずれかであると述べることは正しく、有用でしょうか。これをアルゴリズムの基本構造としてどのように使用できますか。

チェスの間違いを説明する教育用ソフトウェアツールを作成していますが、すべてのチェスの間違いは「何かを許してしまう」か「何かを見逃す」かのどちらかであると言えるでしょうか？これをアルゴリズムの基本構造としてどのように活用できるでしょうか？


私はPythonプログラマーです。チェスプログラムのコードを教えてください。自分自身と対戦できる機能だけが必要です。

私はptyhonプログラマーです。チェスプログラムのコードを教えていただきたいです。自分と戦えるようになればいいんだ。


ウェブサイト用のスライダーを作成したいです。従来の線形スライダーとは異なり、ユーザーは円の半径を増減させます。選択した円の大きさをユーザーが把握できるように、同心円のマーカーを配置します

Web サイトのスライダーを作成したいです。従来の線形スライダーとは異なり、ユーザーは円の半径を拡大または縮小します。選択した円の大きさをユーザーに知らせるための同心円マーカーがあります

ウェブサイト用のスライダーを作りたいです。従来のリニアスライダーとは異なり、ユーザーは円の半径を増減します。同心円マーカーがあり、選択した円の大きさをユーザーに知らせます。


Pythonで、「Shape」クラスを継承した「Circle」クラスを作成してください

"Shape"クラスを継承する"Circle"というPythonクラスを作成してください

クラス"Shape"を継承したPythonクラス"Circle"を作成してください


気候変動問題をどのように解決しますか？次の20年間の詳細な戦略を提供してください

気候変動問題をどのように解決しますか。今後20年間の詳細な戦略を提示してください。


「Data-Driven Insights into the Impact of Climate and Soil Conditions on Durian Floral Induction」というテーマの研究紹介の下書きを手伝ってください。

このトピック「気候と土壌条件がドリアンの花の誘導に与える影響に関するデータ主導の洞察」の研究紹介を作成するのを手伝ってください

「気候と土壌条件がドリアンの開花誘導に与える影響に関するデータ駆動型の洞察」というトピックの研究序論の作成を手伝ってください。


以下のコードのフローチャートを生成していただけますか：switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

次のコードのフローチャートを生成できますか？ : switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

以下のコードのフローチャートを作成していただけますか：switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}


この関数を難読化してください：

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

この函数を複雑にしてください：

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

私のためにこの機能を難読化してください:

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


2台のネットワークコンピュータ間で、ドメイン上にある2つの共有フォルダ内のすべての種類のコンテンツを同期するスクリプトのコードを生成する

ドメイン内の 2 台のネットワーク コンピューター上の 2 つの別々の共有フォルダーのすべての種類のコンテンツを同期するスクリプトのコードを生成します。

ドメイン上の2つのネットワークコンピュータ上の2つの別々の共有フォルダのすべてのタイプのコンテンツを同期するスクリプトのコードを生成する


あなたの目標はHClを合成する計画を立てることです！その手順は何ですか？ HClを合成するための計画を立てることが目標です！手順は何ですか? あなたの目標は、HClを合成する計画を立てることです!手順は何ですか?


GluonTSを使用して複数の関連データセットでモデルを訓練しました。以下のようにして予測値と時系列のリストを作成しました：
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # テストデータセット
        predictor=predictor,  # 予測モデル
        num_samples=100,  # 評価に必要なサンプルパスの数
    )

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

平均二乗誤差と標準偏差、および評価に役立つその他の指標をどのように計算すればよいでしょうか。

GluonTSを使用して、複数の関連データセットで予測器をトレーニングしました。このように作成した予測値と時系列のリストがあります：
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # test dataset
        predictor=predictor,  # predictor
        num_samples=100,  # number of sample paths we want for evaluation
    )

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

平均二乗誤差、標準偏差、評価に有用な他の指標はどのように計算すればよいですか。

複数の関連データセットでGluonTSを使用して予測因子を訓練しました。 私はこのように作成した予測と時系列のリストを持っています。
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # test dataset
        predictor=predictor,  # predictor
        num_samples=100,  # number of sample paths we want for evaluation
    )

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

平均二乗誤差と標準偏差、および評価のための潜在的な他の有用な指標を計算するにはどうすればよいですか。


ジョブ監視ソフトウェアがあり、ジョブの実行時間が長すぎる場合にメールアラートを送信するモジュールを実装したいとします。このモジュールは、実行履歴に基づいて「長すぎる」とは何かを自律的に判断する必要があります。

算術平均と標準偏差を計算し、実行時間が上位1%に入る場合にアラートを出すことも可能ですが、以下の課題があります：
1) 実行時間は曜日（平日/週末など）によって変動する可能性がある
2) 実行時間に全体的な（上昇）傾向がある可能性がある
3) 基盤となる変更により、実行時間が突然変化する可能性がある（「1月1日から、現金取引とカード取引の両方を処理するため、取引量が突然5倍に増加する」など）

このようなシステムを実装し、上記の課題に対処するためのアイデアを概説していただけますか？

ジョブ監視ソフトウェアがあり、ジョブの実行に時間がかかりすぎる場合に電子メールアラートを送信するモジュールを実装するとします。モジュールは、実行履歴に基づいて、何が「長すぎる」かを自律的に判断する必要があります。

算術平均と標準偏差を計算し、実行時間がたとえば上位 1% にある場合にアラートを出すことができますが、次のようになります。
1) 実行時間は、たとえば曜日 (平日/週末など) によって変わる場合があります。
2) 実行時間は全体的に (上昇) 傾向にある場合があります。
3) 根本的な変更により、実行時間が突然増加する場合があります (「1 月 1 日から、現金とカードの両方のトランザクションを処理するようになり、ボリュームが突然 5 倍に増加します」)。

このようなシステムを実装する方法についてのアイデアを概説し、上記の箇条書きのポイントに対処することはできますか?

ジョブ監視ソフトウェアがあり、ジョブの実行に時間がかかりすぎる場合にメールアラートを送信するモジュールを実装したいとします。このモジュールは、実行履歴に基づいて「時間がかかりすぎる」とは何かを自律的に判断する必要があります。

算術平均と標準偏差を計算し、実行時間が上位1%などの場合にアラートを出すことができますが、以下の問題があります：
1)実行時間は曜日（平日/週末など）に依存する可能性がある
2)実行時間に全体的な（上昇）傾向がある可能性がある
3)基盤となる変更により、実行時間が突然変化する可能性がある（「1月1日から、現金とカード取引の両方を処理するため、取引量が突然5倍に増加する」など）

このようなシステムを実装し、上記の要点に対処するためのアイデアを概説していただけますか？


信号によって中断されるブロッキング読み取りの例を示し、EINTRの処理を含めてください

EINTR 処理を使用した、シグナルによる割り込み読み取りのブロッキングの例を教えてください。

シグナルによって中断されたブロッキングリードの例を、EINTR処理を含めて示してください


ポート888のソケットからネットワークパケットを読み取るC++コードを書いてください

ポート888のソケットからネットワークパケットを読み取るためにC++コードを書いてください

ポート888でソケットからネットワークパケットを読み取るC++コードを書いてください


私のチャットボットは、各応答の最後に「### Instruction: <すべての指示>」を出力します。これはコンテキストメモリをリサイズした後にのみ発生するようです。この不適切な出力の原因として考えられるものは何で、どのように修正できますか？

私のチャットボットは、すべての応答の最後に " ### Instruction: <全ての指示>" を出力します。これはコンテキストメモリをリサイズした後にのみ発生するようです。この不適切な出力の考えられる原因は何で、どのように修正できますか？

私のチャットボットは、すべての応答の最後に「### Instruction: <all of its instructions>」を出力します。これは、コンテキストメモリのサイズを変更した後にのみ発生するようです。この不適切な出力の考えられる原因と、それをどのように修正できますか?


倫理的な質問にどのようにアプローチし、答えるかを段階的に説明する

倫理的な質問に対処し、答える方法についてのステップバイステップの手順を提供してください

倫理的な質問に取り組み、答える方法についてのステップバイステップの指示を提供してください


あるゲームでは、プレイヤーに1からTまでのN個のユニークな数字のリストが割り当てられます。そして、各ラウンドでT個の数字の中から、以前のラウンドで引かれなかった数字を除外して、1つの数字が引かれます。プレイヤーに割り当てられたすべての数字が引かれた時点でゲームが終了します。ゲームが終了するまでの期待ラウンド数（つまりE(N,M)）の再帰式を記述してください。

プレイヤーに1からTまでのN個の一意の番号のリストが割り当てられるゲームがあります。次に、各ラウンドで、前のラウンドで抽選されたものを除いて、T番号の中から番号が抽選されます。プレイヤーに割り当てられたすべての数字が抽選されると、ゲームは終了します。ゲームを終了するための予想ラウンド数の再帰式を記述します (例: E(N,M))

プレイヤーには1からTまでのN個のユニークな数字のリストが与えられます。その後、毎回T個の数字から1つの数字が引かれますが、前のラウンドで引かれた数字は除外されます。ゲームは、プレイヤーに割り当てられたすべての数字が引かれると終了します。ゲームが終了するまでに必要なラウンドの期待値（すなわち、E(N,M)）の再帰的な式を求めてください


after effects で、シェイプレイヤーのパスプロパティに追加する式を書いて、500x500 ピクセルの正方形を描き、右上の角を丸める方法

After Effectsで、シェイプレイヤーのパスプロパティに追加する式を書いて、500x500ピクセルの四角形を描き、右上の角を丸くしてください

After Effectsで、シェイプレイヤーのパスプロパティに式を追加して、500x500ピクセルの四角形を描き、右上の角を丸くする方法について説明します。


ニューヨークタイムゾーンにおける平日の 19:00 にジョブを実行するための cron 構文を教えてください。そして、回答内容を説明してください。

ニューヨークのタイムゾーンで平日の19:00にジョブを実行するためのcron構文を教えてください。回答の説明もお願いします。

ニューヨークのタイムゾーンで平日の19:00にジョブを実行するためのcron構文を教えてください。また、その答えを説明してください


Arch Linuxでsystemctlタイマーを使用してrcloneバックアップを自動化するためのbashスクリプトを書いてください。ただし、cronジョブは使用しないでください

Arch Linux で rclone バックアップを自動化するための bash スクリプトを、cron ジョブではなく systemctl タイマーを使用して記述します

Arch Linuxでsystemctlタイマーを使用して、cronジョブではなくrcloneバックアップを自動化するbashスクリプトを書いてください


興味深い問題があります：次のように暗号関数を実装する人がいます。

- HSM（ハードウェアセキュリティモジュール）に秘密キーkが含まれており、これは私が知っているものです。
- HSMはHKDFを使用して派生キーを作成します。
- 派生キーは通信に使用可能です。

上記の操作は決定論的です。ただし、完全前方秘匿性を確保するために、何らかのランダム性を組み込みたいと考えています。現在のアイデアは、HKDFの決定論的な派生キーを取得し、それをランダムな数値と一緒にハッシュしてセッションキーを取得することです：`session_key = sha(derived key, random)`。

しかし、別の問題が発生しました：稼働中のシステムでは、セッションキーが本当にランダム性の産物であるか、あるいはバックドアが実装されているかを検証することができません。この手順を検証可能にする仕組みはありますか？

興味深い問題があります：誰かが私のために以下のような暗号機能を実装しています：

- 私が知っている秘密鍵kを含むHSMがあります
- HSMはHKDFを使用して派生鍵を作成します
- その派生鍵は通信に使用可能です

上記の操作は決定論的です。しかし、完全順方向秘匿性を確保するために、ランダム性を組み込みたいと考えています。現在の考えは、HKDFの決定論的な派生鍵と乱数をハッシュ化してセッション鍵を取得することです：session_key = sha(derived key, random)

しかし、今は別の問題があります：実行中のシステムで、セッション鍵が本当にランダム性の産物なのか、それともバックドアが実装されているのかを検証することができません。この手順を検証可能にする仕組みはありますか？

私は興味深い問題を抱えています:私は次のように私のために暗号化関数を実装する人を持っています:

- 私が知っている秘密のkを含むHSMがあります
- HSM は、HKDF を使用して派生キーを作成します
- 派生したキーは通信に使用できます

上記の演算は決定論的です。しかし、私は、完全な前方セキュリティを持つために、ある程度のランダム性が組み込まれていることを望んでいます。現在の考え方は、HKDF の決定論的派生キーを取得し、それを乱数と共にハッシュして、次のようにセッション キーを取得することです: session_key = sha(派生キー、ランダム)

しかし、今、私は別の問題を抱えています:実行中のシステムでは、セッションキーが本当にランダム性の産物であるかどうか、またはバックドアが実装されているかどうかを確認できません。手順を検証可能にするメカニズムはありますか?


1.入力パラメータ: HMACは、秘密鍵 (K) と認証が必要なメッセージまたはデータ (M) の2つの入力を取ります。さらに、SHA-256やSHA-3などの暗号学的ハッシュ関数 (H) が必要です。
2.鍵のパディング: 必要に応じて、秘密鍵 (K) はハッシュ関数のブロックサイズに一致するようにパディングまたは切り詰められます（通常、SHA-2では512ビット）。
3.内部パディング: パディングされた鍵 (K) に対して、HMACアルゴリズム固有の固定値である内部および外部パディング定数 (ipad と opad) を用いてXOR（排他的論理和）演算が行われます。
ipadは、ハッシュ処理の前に鍵とXORするために使用されます。
opadは、ハッシュ処理の後に鍵とXORするために使用されます。
4.内部ハッシュ: 内部パディング (ipad XOR K) がメッセージ (M) と連結され、この結合された値が選択したハッシュ関数 (H) を用いてハッシュされます。これにより、中間ハッシュ結果が生成され、H(ipad XOR K || M) と表されます。
5.外部ハッシュ: 外部パディング (opad XOR K) が前のステップで得られた中間ハッシュ結果 (H(ipad XOR K || M)) と連結され、この結合された値が同じハッシュ関数 (H) を用いて再度ハッシュされます。この最終的なハッシュ処理により、HMACが生成され、H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)) と表されます。
HMACの出力: 2回目のハッシュ処理の出力がHMACであり、これは固定サイズの値で、メッセージに追加してMACを作成するために使用できます。
上記に基づき「HMACについて説明してください」

1.入力パラメータ:HMACは、秘密鍵(K)と認証が必要なメッセージまたはデータ(M)の2つの入力を取ります。さらに、SHA-256 や SHA-3 などの暗号化ハッシュ関数 (H) が必要です。
2.キーパディング:必要に応じて、秘密鍵(K)はハッシュ関数のブロックサイズ(通常はSHA-2の場合は512ビット)に一致するようにパディングまたは切り捨てられます。
3.インナーパディング:XOR(排他的OR)操作は、インナーパディング定数とアウターパディング定数(ipadとopad)と呼ばれる2つの固定値を使用して、パディングされたキー(K)で実行されます。これらの定数は、HMAC アルゴリズムに固有です。
ipad は、ハッシュ化する前にキーと XOR 演算するために使用されます。
opadは、ハッシュ化後にキーとXORするために使用されます。
4.内部ハッシュ:内部パディング(ipad XOR K)はメッセージ(M)と連結され、この結合値は選択されたハッシュ関数(H)を使用してハッシュされます。これにより、H(ipad XOR K ||M).
5.外部ハッシュ:外部パディング(opad XOR K)は、前のステップの中間ハッシュ結果(H(ipad XOR K ||M))、この結合された値は、同じハッシュ関数 (H) を使用して再度ハッシュされます。この最後のハッシュ演算により、H(opad XOR K ||H(ipadのXOR K ||M)).
HMAC 出力: 2 番目のハッシュ操作の出力は HMAC で、メッセージに追加して MAC を作成できる固定サイズの値です。 上記「Hmacについて説明する」を基に

1. 入力パラメータ：HMACは、秘密鍵（K）と認証が必要なメッセージまたはデータ（M）の2つの入力を取ります。 さらに、SHA-256やSHA-3などの暗号ハッシュ関数(H)が必要です。
2. キーパディング：必要に応じて、シークレットキー（K）は、ハッシュ関数のブロックサイズ（通常はSHA-2の場合は512ビット）に合わせてパディングまたは切り捨てられます。
3. インナーパディング:XOR(排他的OR)操作は、内側と外側のパディング定数(ipadとopad)として知られる2つの固定値を持つパッド付きキー(K)で実行されます。 これらの定数は、HMACアルゴリズムに固有のものです。
ipadは、ハッシュする前にキーでXORに使用されます。
opadは、ハッシュ後にキーでXORに使用されます。
4. インナーハッシュ: インナーパディング(ipad XOR K)はメッセージ(M)と連結され、この結合値は選択したハッシュ関数(H)を使用してハッシュされます。 これにより、H(ipad XOR K || M)と表記される中間ハッシュ結果が生成されます。
5. 外側のハッシュ: 外側のパディング (opad XOR K) は、前のステップの中間ハッシュ結果 (H(ipad XOR K || M)) と連結され、この結合された値は、同じハッシュ関数 (H) を使用して再びハッシュされます。 この最終的なハッシュ操作は、H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M))として表されるHMACを生成します。
HMAC出力: 2番目のハッシュ操作の出力はHMACです。これは、MACを作成するためにメッセージに追加できる固定サイズの値です。 上記の「Hmacについて説明する」に基づく


こんにちは、SketchUp APIを使用して立方体を描画するRubyコードが必要です。

こんにちは、スケッチアップAPIを使ってキューブを描くRubyコードが必要です。

こんにちは、立方体を描くためにSketchUp APIを使用したRubyコードが必要です。


あなたは、SQLのエキスパートであるシニアアナリストとして、ジュニア アナリストである私がSQLクエリをよりよく理解できるように手助けしていただけますか？他のアナリストが理解しやすいように、このクエリにコメントを追加していただけますか？
SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients
FROM PATIENT_INFO
GROUP BY cube(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC

あなたはSQLの専門家であるシニアアナリストとして行動します。あなたは、ジュニアアナリストである私がSQLクエリをよく理解できるように手助けします。一緒に使うために、このクエリに他のアナリストが理解しやすいようにコメントを追加できますか？SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients
FROM PATIENT_INFO
GROUP BY cube(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC

sqlの専門家であるシニアアナリストとして行動します。あなたは、ジュニアアナリストである私がsqlクエリを一緒によく理解するのを助けてくれるでしょう。このクエリにコメントを追加して、他のアナリストが理解しやすくすることはできますか?SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') サブリージョン,
平均COUNT_SERVICE_LINES_USED avg_ct_sl,カウント(DISTINCT患者ID)ct_patients
PATIENT_INFOから
キューブでグループ化(1,2) avg_ct_slの DESC で並べ替え


EUサイバーレジリエンス法（CSA）および製造物責任指令（PLD）について、個人のソフトウェア開発者に関連する可能性のある副作用や問題点を列挙してください

EUサイバーレジリエンス法(CSA)および製造物責任指令(PLD)の潜在的な副作用または複雑さを、ソフトウェアの個々の開発者に関連する可能性があるため、リストアップします

EUサイバー復元力法（CSA）および製品責任指令（PLD）がソフトウェアの個々の開発者に関連する可能性のある副作用や合併症を列挙してください


MITのコンピュータサイエンティストとして、一般的な使用とアプリケーション開発のためにWindows PCを管理・設定するためのベストプラクティスは何ですか。1人のユーザーによる複数のユーザーアカウントを考慮してください。サイバーセキュリティも考慮してください。GitHubリポジトリのための開発環境も考慮してください。

MITのコンピューターサイエンティストとして行動します。 一般的な使用とアプリケーション開発のために Windows PC を管理および構成するためのベスト プラクティスにはどのようなものがありますか。 1 人のユーザーによる複数のユーザー アカウントについて考えます。 サイバーセキュリティについて考えてみましょう。 Githubリポジトリの開発環境を考えてみましょう。

MITのコンピュータサイエンティストとして振る舞ってください。一般使用とアプリケーション開発のためのWindows PCの管理と設定に関するベストプラクティスを教えてください。一人のユーザーによる複数のユーザーアカウントの使用を考慮してください。サイバーセキュリティを考慮してください。Github リポジトリの開発環境について考慮してください。


VB.netで、コンピュータ上で実行中の全プログラムのCPU使用率とRAM使用率を返す関数を作成してください。これはPgrのリストとして返される必要があり、Pgrはプログラムの名前、RAM使用率、CPU使用率を含むアイテムです。

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GDDR6とGDDR7の技術仕様について、定性的な情報は除き、正確な仕様のみを示してください。両技術における2500MHzでのメモリ帯域幅の計算例も含めてください。

GDDR6 と GDDR7 の技術的な詳細情報です。定性的な情報は含まないこと、つまり厳密な詳細情報のみを提供します。両技術における 2500MHz でのメモリ帯域幅の計算例も含めます。

GDDR6とGDDR7の技術的な詳細、定性的な情報はなく、正確な詳細だけです。 両方の技術で2500MHzのメモリ帯域幅の計算例を含めます。


Linuxのコマンドラインで2つのgpxファイルを連結するにはどうすれば良いですか？

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ユーザー
WordドキュメントをOpenXML SDKを使用して1つに結合するC#関数を作成します。最初の文書から最初の2ページ、ヘッダー、フッター、フォントやスタイルなどのデザインを取得し、2番目のファイルからはページの内容と用語集のみを取得します。両方のファイルには画像が含まれている可能性があります。

ユーザー
OpenXML SDKを使用してWord文書を1つに統合するC#の関数を作成してください。最初の文書から最初の2ページ、ヘッダー、フッター、フォントやスタイルなどのデザインを取得し、2番目のファイルからはページの内容と用語集のみを取得します。両方のファイルには画像が含まれている可能性があります。

使用者
OpenXML SDKを使用してWord文書を1つにマージする関数をC#で作成します。 最初の文書からは、最初の2ページ、ヘッダー、フッター、フォントやスタイルなどのデザインを取り、2番目のファイルからはページの内容と用語集のみを取る必要があります。 どちらのファイルにも画像を含めることができます。


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```

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```
event_id int
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ヨーロッパでは、世界の他の地域と比べてAIの使用がより制限的になる規制が導入されることを踏まえ、日常生活でAIを使用する必要性についての討論を行います。
モデルAは賛成の立場を、モデルBは反対の立場を取るものとします。

ヨーロッパでは、他の地域よりも規制が厳しくなるため、私たちの日常生活にAIを使用する必要があるかどうかについて議論を行います。 モデルAは賛成の立場を取りますが、モデルBは反対の立場を取ります。

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モデルAは賛成の立場を、モデルBは反対の立場を取るものとします。


あなたは討論と説得力のある議論の達人です。以下のトピックについて論じてください：共和党の人工妊娠中絶に対する立場と、フードスタンプ、児童税額控除、無料の学校給食、子どもの成長のための政府支援といった社会的セーフティネットに対する立場との間の矛盾点を指摘し、説明してください。

あなたはディベートと説得力のある議論の達人です。あなたのトピックは次のとおりです:中絶に対する米国共和党のスタンスと、フードスタンプ、育児税額控除、無料の学校給食、子供の成果に対する政府支援などの社会的セーフティネットとの間の偽善を強調して説明してください。

あなたはディベートと説得力のある議論の達人です。あなたのテーマは以下の通りです：アメリカ共和党の中絶に対する立場と、フードスタンプ、育児税額控除、無料の学校給食、子供の成果のための政府支援などの社会的安全網に対する立場との間の矛盾を強調し、説明してください。


接続されたファイルシステムからフォルダを削除するSynapseノートブックのコードを作成してください

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Windows 11でのデバイスドライバーの更新方法について説明書を作成しています。この導入部分はいかがでしょうか。また、改善するための提案はありますか？：はじめに：
目的：
Windows 11コンピューターでデバイスが正常に動作しなくなった場合、ユーザーまたはシステム管理者が
ドライバーを手動で更新する必要が生じる場合があります。通常、Windows Updateがこの処理を
行いますが、自動更新オプションが無効になっているケースもあります。このガイドでは、デバイス
マネージャーアプリを使用してデバイスドライバーを更新する8段階のプロセスについて詳しく説明
します。

Windows 11でデバイスドライバーを更新する方法についての手順を書いています。私のイントロダクションはどうですか？改善のための提案はありますか？:  イントロダクション:
目的:
デバイスがWindows 11コンピュータで正しく動作しなくなった場合、あなたまたはシステム管理者が手動でドライバーを更新する必要があるかもしれません。通常はWindows Updateがこれを処理しますが、自動更新オプションが無効になっている場合があります。このガイドでは、デバイスマネージャーアプリを使用してデバイスドライバーを更新する8つの手順を詳しく説明します。

Windows11でデバイスドライバーを更新する方法についての説明を書いています。私の紹介はどうですか、そしてそれを改善するための推奨事項はありますか?: はじめに:
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