ABC 표기법을 사용해 민요 스타일의 멜로디를 써보세요.
ABC 표기법을 사용해 민요 스타일의 멜로디를 써보세요.
ABC 표기법을 사용해 민요 스타일의 멜로디를 써보세요.


C++로 이 문제를 풀어보세요: a
, b
, c
문자가 있는 카드 3장이 어떤 순서로 줄을 지어 배치되어 있습니다. 다음 연산은 최대 한 번만 수행할 수 있습니다.

카드 두 장을 골라서 바꿉니다.
연산 후 행이 abc
가 될 수 있을까요? 가능하다면 "YES"를 출력하고, 그렇지 않으면 "NO"를 출력합니다.
입력
첫 번째 줄에는 단일 정수 t
(1≤t≤6
) — 테스트 케이스 수.

각 테스트 케이스의 유일한 줄에는 세 문자 a
, b
, c
각각이 정확히 한 번씩만 포함된 단일 문자열이 포함되어 있으며, 이는 카드를 나타냅니다.

출력
각 테스트 케이스에서 최대 한 번의 연산으로 행 abc
를 만들 수 있으면 "YES"를 출력하고, 그렇지 않으면 "NO"를 출력합니다.

어떤 경우든 답을 출력할 수 있습니다(예를 들어 문자열 "yEs", "yes", "Yes", "YES"는 긍정적인 답으로 인식됩니다).

예제
inputCopy
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
outputCopy
YES
YES
YES
NO
NO
YES
참고
첫 번째 테스트 케이스에서는 행이 이미 abc이기 때문에 어떤 연산도 할 필요가 없습니다.

두 번째 테스트 케이스에서는 c
와 b
를 바꿀 수 있습니다: acb→abc
.

세 번째 테스트 케이스에서는 b
와 a
를 바꿀 수 있습니다: bac→abc
.

네 번째 테스트 케이스에서는 최대 한 번의 연산을 사용하여 abc
를 만드는 것이 불가능합니다.

C++로 이 문제를 풀어보세요: a
, b
, c
문자가 있는 카드 3장이 어떤 순서로 줄을 지어 배치되어 있습니다. 다음 연산은 최대 한 번만 수행할 수 있습니다.

카드 두 장을 골라서 바꿉니다.
연산 후 행이 abc
가 될 수 있을까요? 가능하다면 "YES"를 출력하고, 그렇지 않으면 "NO"를 출력합니다.
입력
첫 번째 줄에는 단일 정수 t
(1≤t≤6
) — 테스트 케이스 수.

각 테스트 케이스의 유일한 줄에는 세 개의 문자로 구성된 단일 문자열이 포함됩니다.
, b
, c
정확히 한 번, 카드를 나타냅니다.

출력
각 테스트 케이스에서 최대 한 번의 연산으로 행 abc
를 만들 수 있으면 "YES"를 출력하고, 그렇지 않으면 "NO"를 출력합니다.

어떤 경우든 답을 출력할 수 있습니다(예를 들어 문자열 "yEs", "yes", "Yes", "YES"는 긍정적인 답으로 인식됩니다).

예제
inputCopy
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
outputCopy
YES
YES
YES
NO
NO
YES
Note
첫 번째 테스트 케이스에서는 행이 이미 abc이기 때문에 어떤 연산도 할 필요가 없습니다.

두 번째 테스트 케이스에서는 c
와 b
: acb→abc
.

세 번째 테스트 케이스에서는 b
와 a
: bac→abc
.

네 번째 테스트 케이스에서는 최대 한 번의 연산을 사용하여 abc
를 만드는 것이 불가능합니다.


Brian Christian의 Alignment problem이라는 책을 설명하세요. 주제와 분석의 요약을 제공하세요. 관련 독서의 참고문헌을 추천하세요.

브라이언 크리스천의 '얼라인먼트 문제'를 설명해주세요. 주제들의 개요와 분석을 제공해주세요. 관련 도서 목록도 추천해주세요.


압축된 엘라스토머 패드로 예비하중이 제공되는 직각 프리즘용 반운동학적 마운팅을 설계하세요. 마운팅은 프리즘이 마운팅 표면과 적절하게 정렬되도록 보장하고 적절한 하중 전달을 유지하기 위한 충분한 장력을 제공하도록 설계되어야 합니다.

압축 탄성 패드가 제공하는 예압을 사용하여 직각 프리즘에 대한 반운동학적 장착을 설계합니다. 장착은 프리즘과 장착 표면의 적절한 정렬을 보장하고 적절한 하중 전달을 유지하기 위한 적절한 장력을 제공하도록 설계해야 합니다.


2D 이미지 목록이 포함된 데이터 세트가 있는데, 새로운 이미지가 주어졌을 때 데이터 세트에서 가장 가까운 이미지를 찾는 방법은 무엇입니까?


1픽셀 너비의 흰색 수평선이 이미지를 가로지르는 흑백 이미지가 있습니다. 선을 감지하고 제거하는 방법은 무엇입니까?


만약 당신이 15년간의 인수합병 경험을 가진 기업 변호사였다면, AI 기반 기술 스타트업을 어떻게 단계별로 상세하게 시작할 것인가?

15년의 합병 및 인수 경험이 있는 기업 변호사라면, AI 기술 스타트업 창업 회사를 단계적으로 세부적으로 시작하기 위해 어떤 방향을 취하겠습니까?

15년의 합병 및 인수 경험이 있는 기업 변호사라면, 어떻게 단계별로 그리고 세부적으로 AI 지원 기술 스타트업을 출범시킬 것인가요?


사모펀드 거래 소싱 프로세스에 AI를 통합하는 방법을 설명합니다.
사모펀드 거래 소싱 프로세스에 AI를 통합하는 방법을 설명합니다
사모펀드 거래 소싱 프로세스에 AI를 통합하는 방법을 설명합니다.


메모리는 Node.js로 작성된 AWS Lambda의 성능에 어떤 영향을 미칩니까?


Playwright를 사용하여 웹페이지를 스크래핑하는 Python 스크립트가 있습니다. 이제 하나의 AWS EC2 인스턴스에서 해당 스크립트의 10개 인스턴스를 병렬로 시작하려고 하지만 각 스크립트가 다른 IP 주소에 바인딩되도록 하고 싶습니다. Terraform으로 어떻게 할 수 있습니까?


프래그먼트에 툴바를 추가하는 방법은?
프래그먼트에 툴바를 추가하는 방법은?
프래그먼트에 툴바를 추가하는 방법은?


안녕하세요. Microsoft Edge 브라우저에 붙여넣을 수 있는 URL이 있는데, Power BI 온라인 보고서에서 PDF 파일을 다운로드해줍니다. URL은 다음과 같습니다. https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

물론, URL을 처음 입력하면 Power BI 계정에 로그인하라는 메시지가 먼저 나오고, 그런 다음 보고서로 바로 이동하여 PDF를 다운로드합니다. 저는 이를 위해 파이썬 코드를 썼습니다. 이 코드는 PDF를 다운로드하는 데 성공했습니다. 하지만 파이썬 코드에서 생성된 PDF는 열리지 않습니다. 열려고 하면 "Adobe Acrobat Reader가 'AriaPark.pdf'를 열 수 없습니다..."라는 오류가 발생합니다. 문제가 무엇인지 잘 모르겠습니다. 아마도 문제는 파이썬 코드가 PDF에 액세스하기 위한 Power-BI 로그인 세부 정보를 알지 못하는 것일 수도 있고, 아니면 다른 것일 수도 있습니다. 도와주세요. 제가 사용하는 파이썬 코드는 아래와 같습니다.

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.")

안녕하세요. Microsoft Edge 브라우저에 붙여넣을 수 있는 URL이 있는데, Power BI 온라인 보고서에서 PDF 파일을 다운로드해줍니다. URL은 다음과 같습니다. https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

물론, URL을 처음 입력하면 Power BI 계정에 로그인하라는 메시지가 먼저 나오고, 그런 다음 보고서로 바로 이동하여 PDF를 다운로드합니다. 저는 이를 위해 파이썬 코드를 썼습니다. 이 코드는 PDF를 다운로드하는 데 성공했습니다. 하지만 파이썬 코드에서 생성된 PDF는 열리지 않습니다. 열려고 하면 "Adobe Acrobat Reader가 'AriaPark.pdf'를 열 수 없습니다..."라는 오류가 발생합니다. 문제가 무엇인지 잘 모르겠습니다. 아마도 파이썬 코드가 PDF에 액세스하기 위한 Power-BI 로그인 세부 정보를 알지 못하는 것일 수도 있고, 아니면 다른 것일 수도 있습니다. 도와주세요. 제가 사용하는 Python 코드는 아래와 같습니다.

import requests
import os
# 기본 Power BI 보고서 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("보고서가 성공적으로 다운로드되었습니다.")


다음 상태를 고려하세요.
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(a). $\ket{\psi}$의 두 번째 큐비트의 축소 밀도 행렬을 계산합니다.

다음 상태를 고려하세요:
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(a). Calculate the reduced density matrix of the second qubit of $\ket{\psi}$.


Q(sqrt(-11))이 주 아이디얼 도메인임을 증명
Q(sqrt(-11))가 주 이데알 정역임을 증명하세요
Q(sqrt(-11))이 주 아이디얼 도메인임을 증명


C장조의 코드 진행을 써주세요. 슬프고 느리게 들리게 해주세요.
C장조의 키로 코드 진행을 써주세요. 슬프고 느리게 들려주세요.
C장조의 코드 진행을 써주세요. 슬프고 느리게 들리게 해주세요.


리디안 모드에서 작동하는 C코드 12마디 코드 진행을 생각해 낼 수 있나요?

리디아 모드에서 작동하는 C의 12마디 코드 진행을 생각해낼 수 있습니까?


앨리스와 밥은 주사위 두 개를 가지고 있습니다.

그들은 주사위를 함께 굴리고 표시된 두 값의 합을 기록하고 반복합니다.

앨리스가 이기려면 두 번 연속해서(즉, 두 번 연속해서 합산) 7이 나와야 합니다. 밥이 이기려면 8 다음에 7이 나와야 합니다. 이 게임에서 누가 이길 것으로 예상합니까?

시뮬레이션 결과와 일치하는 분석을 제공해야 합니다. 연속적인 반복에서 여러 답변을 제공할 수 있습니다. 두 번 반복한 후에 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 각 분석 후에 정확도와 완전성에 대한 반성을 제공하여 다른 반복에서 개선할 수 있도록 합니다. 그렇다면 "CONTINUE TO ITERATION [x]"로 답변을 끝내고 내 입력을 기다립니다. 더 이상 해결할 정확도나 완전성 문제가 없고 수학적 분석이 시뮬레이션 결과와 일치하면 "SOLVED"를 입력하여 끝내세요. 항상 "CONTINUE TO ITERATION [x]" 또는 "SOLVED"로 끝냅니다.

앨리스와 밥은 주사위 두 개를 가지고 있습니다.

주사위를 함께 굴리고 표시된 두 값의 합을 기록한 다음 반복합니다.

앨리스가 우승하려면 두 번 연속 턴(즉, 두 번 연속 합산)을 해야 합니다. 밥이 우승하려면 8점에 이어 7점이 나와야 합니다. 이 게임에서 누가 우승할 것으로 예상하나요?

시뮬레이션 결과와 일치하는 분석을 제공해야 합니다. 여러 개의 답변을 연속적으로 반복하여 제공할 수 있습니다. 2번의 반복 후에 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 각 분석 후에 정확성과 완전성을 반영하여 다른 반복에서 개선할 수 있도록 합니다. 그렇다면 "계속 반복 [x]"으로 답변을 끝내고 제 의견을 기다립니다. 더 이상 정확성이나 완전성 문제가 해결되지 않고 수학적 분석이 시뮬레이션 결과와 일치하면 "해결됨"을 입력하는 것으로 끝납니다. 항상 "계속 반복 [x]" 또는 "해결됨"으로 끝납니다.


$2^n$명의 선수를 위한 탁구 선수권 대회가 $n$라운드로 구성된 녹아웃 토너먼트로 조직되었으며, 마지막 라운드가 결승입니다. 두 선수는 무작위로 선택됩니다. 그들이 만날 확률을 계산하세요: (a) 첫 번째 라운드에서, (b) 결승에서, (c) 모든 라운드에서.


막대 높이 값과 신뢰 구간을 포함하는 seaborn 막대 그래프를 어떻게 생성할 수 있나요?

막대 높이와 신뢰 구간 값을 포함하는 시본 막대 그래프를 어떻게 생성할 수 있나요?


KDE 강화 데이터 세트의 ECDF를 플로팅하기 위한 Seaborn 코드를 알려주실 수 있나요?


암호학적으로 안전한 난수를 생성하는 함수를 작성하세요.
암호화적으로 안전한 난수를 생성하는 함수를 작성하세요.
암호화적으로 안전한 난수를 생성하는 함수를 작성하세요.


파이썬에서 스레드로 난수 생성기의 시드를 설정하는 방법은 무엇인가요?

스레드에서 Python의 무작위 생성기에 대한 시드를 설정하는 방법은 무엇인가요?

파이썬에서 스레드로 난수 생성기의 시드를 설정하는 방법은 무엇입니까?


`transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"라는 문자열을 포함하는 모든 <g> 요소를 삭제하는 정규식을 알려주세요. 줄 바꿈도 가능합니다.

`transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"` 문자열이 포함된 모든 <g> 요소를 감지하는 정규식이 필요합니다. 줄바꿈도 있을 수 있습니다.


C:\를 포함하지 않는 pcre 정규식을 작성하세요
C:\를 포함하지 않는 pcre 정규식을 작성하세요
C:\를 포함하지 않는 pcre 정규식을 작성하세요


주어진 객체 내부 깊숙한 곳에서 객체 이름으로 객체를 찾는 자바스크립트 코드를 만들어 주세요. 이 코드가 재귀를 사용하지 않고 객체에 도달하는 데 사용된 경로를 반환할 수 있는지 확인하세요.


TypeScript 클래스가 다음과 같을 때:

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

클래스 타입에서 ReactProperties 멤버 객체의 타입을 추출하려면 어떻게 해야 합니까?

TypeScript 클래스가 있는 경우:

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

Class 유형에서 ReactProperties 멤버 객체의 유형을 추출하려면 어떻게 해야 합니까?


사고 도구와 개인 지식의 조직화를 고려하여, 절차와 모범 사례의 시스템을 상세히 설명하는 모범 사례 프레임워크를 나열해 주세요. 프레임워크의 포괄적인 목록을 만들고 상위 3개를 더 자세히 요약해 주세요.

Tools For Thought와 개인 지식의 구성을 고려하면서 절차와 모범 사례 시스템을 자세히 설명하는 모범 사례 프레임워크를 몇 가지 나열해 주세요. 프레임워크의 포괄적인 목록을 만들고 상위 3개를 더 자세히 요약해 주세요.


Ethan을 소개하고, 폭포수 방법론과 애자일 개발과 같은 소프트웨어 개발 방법론에 대한 그의 경험 수준을 포함하십시오. 전통적인 폭포수와 애자일 소프트웨어 개발 사이의 주요 차이점을 설명하십시오. 그의 의견으로는, 각 방법론의 가장 주목할 만한 장점과 단점은 무엇입니까?

Ethan을 소개하고, 폭포수 및 애자일 개발과 같은 소프트웨어 개발 방법론에 대한 그의 경험 수준을 포함합니다. 전통적인 폭포수 및 애자일 소프트웨어 개발 간의 주요 차이점을 설명합니다. 그의 의견으로는 각 방법론의 가장 주목할 만한 장단점은 무엇입니까?


Problem
A mother bought a set of
�
N toys for her
2
2 kids, Alice and Bob. She has already decided which toy goes to whom, however she has forgotten the monetary values of the toys. She only remembers that she ordered the toys in ascending order of their value. The prices are always non-negative.

문제
엄마가
�
N개의 장난감 세트를 그녀의
2
2 아이들인 Alice와 Bob을 위해 구입했습니다. 그녀는 이미 어떤 장난감을 누구에게 줄지 정했지만, 장난감들의 금전적 가치를 잊어버렸습니다. 단지 장난감들이 가치의 오름차순으로 주문되었다는 것만 기억합니다. 가격은 항상 음수가 아닙니다.

A distribution is said to be fair when no matter what the actual values were, the difference between the values of the toys Alice got, and the toys Bob got, does not exceed the maximum value of any toy.

분배가 공정하다고 판단되는 경우는 실제 가치가 어떻든 간에, Alice가 받은 장난감의 가치와 Bob이 받은 장난감의 가치의 차이가 어떤 장난감의 최대 가치를 초과하지 않을 때입니다.

Formally, let
�
�
v
i

  be the value of
�
i-th toy, and
�
S be a binary string such that
�
�
=
1
S
i

 =1 if the toy is to be given to Alice, and
�
�
=
0
S
i

 =0 if the toy is to be given to Bob.

형식적으로,
�
�
v
i

 를
�
i번째 장난감의 가치라 하고,
�
S를 이진 문자열이라 할 때,
�
�
=
1
S
i

 =1이면 장난감이 Alice에게 주어지고,
�
�
=
0
S
i

 =0이면 Bob에게 주어집니다.

Then, the distribution represented by
�
S is said to be fair if, for all possible arrays
�
v satisfying
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

 ,

그러면,
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

 을 만족하는 모든 가능한 배열
�
v에 대해
�
S로 표현되는 분배가 공정하다고 합니다.

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

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
N

where
[
�
]
[P] is
1
1 iff
�
P is true, and
0
0 otherwise.

여기서
[
�
]
[P]는
�
P가 참이면
1
1이고, 그렇지 않으면
0
0입니다.

You are given the binary string
�
S representing the distribution.
Print YES if the given distribution is fair, and NO otherwise.

분배를 나타내는 이진 문자열
�
S가 주어집니다.
주어진 분배가 공정하면 YES를, 그렇지 않으면 NO를 출력하세요.

Input Format
The first line of input will contain a single integer
�
T, denoting the number of test cases.
Each test case consists of two lines of input.
The first line of each test case contains a single integer
�
N, the number of toys.
The second line of each test case contains a binary string
�
S of length
�
N.

입력 형식
첫 번째 줄에는 테스트 케이스의 수를 나타내는 하나의 정수
�
T가 주어집니다.
각 테스트 케이스는 두 줄의 입력으로 구성됩니다.
각 테스트 케이스의 첫 번째 줄에는 장난감의 수를 나타내는 하나의 정수
�
N이 주어집니다.
각 테스트 케이스의 두 번째 줄에는 길이가
�
N인 이진 문자열
�
S가 주어집니다.

Output Format
For each test case, output on a new line the answer: YES or NO depending on whether
�
S represents a fair distribution or not.

출력 형식
각 테스트 케이스에 대해
�
S가 공정한 분배를 나타내는지 여부에 따라 YES 또는 NO를 새로운 줄에 출력하세요.

Each character of the output may be printed in either lowercase or uppercase, i.e, the strings NO, no, nO, and No will all be treated as equivalent.

출력의 각 문자는 대문자나 소문자로 출력될 수 있습니다. 즉, NO, no, nO, No는 모두 동일하게 처리됩니다.

Constraints
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

The sum of
�
N over all test cases won't exceed
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 .
�
S is a binary string of length
�
N.

제약 조건
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

모든 테스트 케이스에서
�
N의 합은
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 를 초과하지 않습니다.
�
S는 길이가
�
N인 이진 문자열입니다.

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

예제 1:
입력
출력
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
YES
NO
YES
NO
YES
NO

Explanation:
Test case
1
1: The given formula reduces to
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣≤v
1

 , which is true since
�
1
≥
0
v
1

 ≥0.

설명:
테스트 케이스
1
1: 주어진 공식은
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣≤v
1

 로 단순화되며,
�
1
≥
0
v
1

 ≥0이므로 참입니다.

Test case
2
2: The distribution is not fair for
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1, hence the answer is NO.
Note that the distribution is fair for
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0, but we need to check if its fair for all possible
�
v satisfying the constraints.

테스트 케이스
2
2:
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1인 경우 분배가 공정하지 않으므로 답은 NO입니다.
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0인 경우에는 분배가 공정하지만, 우리는 제약 조건을 만족하는 모든 가능한
�
v에 대해 공정한지 확인해야 합니다.

Test case
3
3: It can be proved that the distribution is always fair.

테스트 케이스
3
3: 분배가 항상 공정하다는 것을 증명할 수 있습니다.

Test case
4
4: The distribution is not fair for
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].

테스트 케이스
4
4:
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8]인 경우 분배가 공정하지 않습니다.

accepted
Accepted
28
total-Submissions
Submissions
580
accuracy
Accuracy
5.17 give a short c program to it

채점 결과
제출
28
총 제출
제출
580
정확도
정확도
5.17 이에 대한 간단한 C 프로그램을 제시하세요

문제
한 어머니가
�
그녀를 위한 N개의 장난감
2
앨리스와 밥, 두 아이. 그녀는 이미 어떤 장난감이 누구에게 돌아갈지 결정했지만 장난감의 금전적 가치를 잊어버렸습니다. 그녀는 장난감의 가치가 높은 순서대로 주문한 것만 기억합니다. 가격은 항상 마이너스가 아닙니다.

실제 값이 무엇이든 앨리스가 받은 장난감과 밥이 받은 장난감의 값의 차이가 어떤 장난감의 최대값을 초과하지 않을 때 분배는 공정하다고 합니다.

공식적으로
�
�
v
i

  의 가치입니다
�
i번째 장난감, 그리고
�
S는 다음과 같은 이진 문자열이어야 합니다
�
�
=
1
s
i

 =1 앨리스에게 장난감을 주어야 하는지, 그리고
�
�
=
0
s
i

 =0 장난감을 밥에게 주어야 하는 경우.
그런 다음 다음 다음과 같이 표시되는 분포
�
S는 가능한 모든 배열에 대해 다음과 같은 경우 공정하다고 합니다
�
대 만족스러운
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤......≤v
n

 ,

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

i=1
∑
n

 v
i

 ⋅
i

 =1]−
i=1
∑
n

 v
i

 ⋅
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
n

어디에
[
�
]
[P] 는
1
1 if
�
P는 사실이며
0
그렇지 않은 경우 0.

이진 문자열이 주어집니다
�
분포를 나타내는 S.
주어진 분포가 공정하다면 '예'를, 그렇지 않다면 '아니오'를 인쇄합니다.

입력 형식
첫 번째 입력 라인에는 단일 정수가 포함됩니다
�
T, 테스트 사례 수를 나타냅니다.
각 테스트 케이스는 두 줄의 입력으로 구성됩니다.
각 테스트 케이스의 첫 번째 줄에는 단일 정수가 포함됩니다
�
N, 장난감 수.
각 테스트 케이스의 두 번째 줄에는 이진 문자열이 포함되어 있습니다
�
길이 S
�
n.
출력 형식
각 테스트 케이스에 대해 새 줄에 답을 출력합니다: 예 또는 아니오 여부에 따라 결정됩니다
�
S는 공정한 분포 여부를 나타냅니다.

출력의 각 문자는 소문자 또는 대문자로 인쇄될 수 있으며, 즉 문자열 NO, No, nO 및 No는 모두 동등한 것으로 처리됩니다.

제약
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

총합
�
전체 테스트 사례 수는 다음을 초과하지 않습니다
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 .
�
S는 길이의 이진 문자열입니다
�
n.
샘플 1:
입력
산출량
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
네.
아니요.
네.
아니요.
네.
아니요.
설명:
테스트 사례
1
1: 주어진 공식은 다음과 같이 감소합니다
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣ ≤ v
1

 , 이는 다음과 같은 이유로 사실입니다
�
1
≥
0
v
1

 ≥0.

테스트 사례
2
2: 분배가 다음과 같은 이유로 공정하지 않습니다
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1, 따라서 대답은 '아니오'입니다.
분포는 다음과 같은 경우에 공정합니다
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0, 하지만 가능한 모든 것이 공정한지 확인해야 합니다
�
제약 조건을 충족하는 v.

테스트 사례
3
3: 분배가 항상 공정하다는 것을 증명할 수 있습니다.

테스트 사례
4
4: 분배는 다음과 같은 이유로 공정하지 않습니다
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].

용인된
용인된
28
총 제출 수
제출
580
정확성.
정확성.
5.17 짧은 C 프로그램 제공

문제
어머니가 그녀의
2
2명의 아이들인 앨리스와 밥을 위해
�
N개의 장난감 세트를 샀습니다. 그녀는 이미 어느 장난감을 누구에게 줄지 결정했지만, 장난감의 금전적 가치는 잊어버렸습니다. 그녀는 장난감을 가치의 오름차순으로 정렬했다는 것만 기억합니다. 가격은 항상 음수가 아닙니다.

실제 가치가 무엇이든 앨리스가 받은 장난감과 밥이 받은 장난감의 가치 차이가 모든 장난감의 최대 가치를 초과하지 않을 때 분배는 공정하다고 합니다.

형식적으로,
�
�
v
i

를
�
i번째 장난감의 가치로 하고,
�
S를 이진 문자열로 하여 장난감을 앨리스에게 줄 경우
�
�
=
1
S
i

=1이고 장난감을 밥에게 줄 경우
�
�
=
0
S
i

=0이 됩니다.
그러면
�
S로 표현된 분포는 모든 가능한 배열
�
v에 대해
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
.
. ≤
�
�
0≤v
1

≤v
2

≤....≤v
N

,

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

i=1
∑
N

v
i

⋅[s
i

=1]−
i=1
∑
N

v
i

⋅[s
i

=0]
∣
∣

≤v
N

여기서
[
�
]
[P]는
1
1이고
�
P는 true이고, 그렇지 않으면
0
0입니다.

분포를 나타내는 이진 문자열
�
S가 제공됩니다.
주어진 분포가 공정하면 YES를 출력하고, 그렇지 않으면 NO를 출력합니다.

입력 형식
입력의 첫 번째 줄에는 테스트 케이스의 수를 나타내는 단일 정수
�
T가 포함됩니다.
각 테스트 케이스는 두 줄의 입력으로 구성됩니다.
각 테스트 케이스의 첫 번째 줄에는 장난감의 수를 나타내는 단일 정수
�
N이 포함됩니다.
각 테스트 케이스의 두 번째 줄에는 길이가
�
N인 이진 문자열
�
S가 포함됩니다.
출력 형식
각 테스트 케이스에 대해 새 줄에 답을 출력합니다.
�
S가 공정한 분포를 나타내는지 여부에 따라 YES 또는 NO입니다.

출력의 각 문자는 소문자 또는 대문자로 출력할 수 있습니다. 즉, 문자열 NO, no, nO 및 No는 모두 동등하게 처리됩니다.

제약 조건
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

모든 테스트 케이스에 대한
�
N의 합은
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
.을 초과하지 않습니다.
�
S는 길이가 �
N인 이진 문자열입니다.
샘플 1:
입력
출력
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
예
아니요
예
아니요
예
아니요
설명:
테스트 케이스
1
1: 주어진 공식은
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

∣≤v
1

로 축소되며, 이는
�
1
≥
0
v
1

≥0이기 때문에 참입니다.

테스트 케이스
2
2: 분포는
�
1
=
�
2
=
1
v
1

=v
2

=1에 대해 공정하지 않으므로 답은 아니요입니다.
분포가
�
1
=
�
2
=
0
v
1

=v
2

=0에 대해 공정하지만, 제약 조건을 만족하는 모든 가능한
�
v에 대해 공정한지 확인해야 합니다.

테스트 케이스
3
3: 분포가 항상 공정하다는 것을 증명할 수 있습니다.

테스트 케이스
4
4: 분포가
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8]에 대해 공정하지 않습니다.

승인됨
승인됨
28
총 제출
제출
580
정확도
정확도
5.17 이에 대한 짧은 c 프로그램을 제공합니다.


문제
당신은
2
�
2N 사람들과 함께 체스 토너먼트를 주최하고 있습니다. 정확히
�
X 명이 rated 선수이고, 나머지
2
�
−
�
2N−X 명은 unrated 선수입니다.

당신의 임무는 선수들을
�
N 쌍으로 나누는 것이며, 모든 선수는 자신과 짝지어진 사람과 대전합니다.

rated 선수들에게 이점을 주기 위해, 당신은 그들을 unrated 선수들과 짝지으려고 합니다. 따라서, 상대방도 rated인 rated 선수의 수를 최소화하고자 합니다.
가능한 모든 페어링 중에서 rated 상대와 대전하는 rated 선수의 최소 수를 출력하세요.

Input Format
첫 번째 줄에는 테스트 케이스의 수를 나타내는 하나의 정수
�
T가 주어집니다.
각 테스트 케이스는
1
1 줄로 구성되며, 공백으로 구분된
2
2 개의 정수
�
N 과
�
X가 포함됩니다. 이는
2
�
2N 명의 선수가 있고, 그 중
�
X 명이 rated임을 의미합니다.

Output Format
각 테스트 케이스에 대해 새로운 줄에 rated 상대와 대전하게 될 rated 선수의 최소 수를 출력하세요.

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:
Test case
1
1: rated 선수가 없으므로 rated 상대와 대전하는 rated 선수도 없습니다. 따라서 답은
0
0입니다.

Test case
2
2: 단 하나의 매치가 있으며, 이는 rated 선수와 unrated 선수 간의 매치입니다. 따라서 답은
0
0입니다.

Test case
3
3: 단 하나의 매치가 있으며, 이는
2
2 rated 선수 간의 매치입니다. 따라서 답은
2
2입니다. 두 선수 모두 rated 상대와 대전하는 rated 선수 수에 포함되기 때문입니다.

accepted
Accepted
630
total-Submissions
Submissions
1656
accuracy
Accuracy
45.65
Did you like the problem statement?
2 users found this helpful
C

0:0
give a c program to it

문제
2
�
2N명으로 체스 토너먼트를 주최하고 있습니다. 정확히
�
X명이 평가된 플레이어이고 나머지
2
�
−
�
2N−X명은 평가되지 않은 플레이어입니다.

여러분의 임무는 플레이어를
�
N쌍으로 나누어 각 플레이어가 짝을 이룬 사람과 경쟁하는 것입니다.

평가된 플레이어가 유리하도록 하기 위해 평가되지 않은 플레이어와 짝을 이루게 합니다. 따라서 평가된 플레이어의 수를 최소화하고 상대방도 평가된 플레이어의 수를 최소화하려고 합니다.
가능한 모든 짝 중에서 평가된 플레이어의 수를 최소로 하여 상대방도 평가된 플레이어의 수를 출력합니다.

입력 형식
입력의 첫 번째 줄에는 테스트 케이스의 수를 나타내는 단일 정수
�
T가 포함됩니다.
각 테스트 케이스는
1
1줄로 구성되어 있으며
2
2개의 공백으로 구분된 정수
�
N과
�
X가 포함되며, 이는 플레이어가
2
�
2N명이고 그중
�
X명이 평가되었음을 의미합니다.
출력 형식
각 테스트 케이스에 대해 새로운 줄에 평가된 플레이어의 최소 수를 출력합니다. 이 플레이어 중 평가된 상대가 있습니다.

제약 조건
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
샘플 1:
입력
출력
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
설명:
테스트 케이스
1
1: 평가된 플레이어가 없으므로 평가된 플레이어도 평가된 상대가 없습니다. 따라서 답은
0
0입니다.

테스트 케이스
2
2: 평가된 플레이어와 평가되지 않은 플레이어 간의 경기가 하나뿐입니다. 따라서 답은
0
0입니다.

테스트 케이스
3
3: 매치는 하나뿐이며,
2
2명의 평가된 플레이어 간의 매치입니다. 따라서 답은
2
2입니다. 둘 다 평가된 플레이어의 수에 기여하고, 상대도 평가됩니다.

승인됨
승인됨
630
총 제출
제출
1656
정확도
정확도
45.65
문제 설명이 마음에 드셨나요?
2명의 사용자가 이 글을 도움이 되었다고 생각했습니다.
C

0:0
c 프로그램을 제공하세요

문제
체스 토너먼트를 주최합니다
2
�
2N명. 정확히
�
그 중 X는 등급을 받은 플레이어이고 나머지는
2
�
−
�
2N-X는 등급이 없는 플레이어입니다.

플레이어를 배포하는 것이 업무입니다
�
N쌍으로, 모든 플레이어가 자신과 짝을 이룬 상대방과 경기를 펼칩니다.

등급이 부여된 플레이어가 유리하기를 원하므로 등급이 부여되지 않은 플레이어와 페어링해야 합니다. 따라서 상대방도 등급이 부여된 등급이 부여된 플레이어의 수를 최소화하고자 합니다.
가능한 모든 페어링 중 상대방도 등급을 받은 최소 등급 플레이어 수를 인쇄합니다.

입력 형식
첫 번째 입력 라인에는 단일 정수가 포함됩니다
�
T, 테스트 사례 수를 나타냅니다.
각 테스트 케이스는 다음과 같이 구성됩니다
1
다음을 포함하는 1줄
2
공간으로 구분된 2개의 정수
�
N 및
�
X, 즉 다음이 있습니다
2
�
2N 플레이어, 그리고
�
그 중 X등급을 받았습니다.
출력 형식
각 테스트 케이스에 대해 새로운 라인에 상대 선수를 평가할 최소 등급 선수 수를 출력합니다.

제약
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
샘플 1:
입력
산출량
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
설명:
테스트 사례
1
1: 등급을 받은 플레이어가 없으므로 등급을 받은 상대방도 없습니다. 따라서 답은 다음과 같습니다
0
0.

테스트 사례
2
2: 등급을 받은 플레이어와 등급을 받지 않은 플레이어 간의 경기는 단 한 번뿐입니다. 따라서 답은 다음과 같습니다
0
0.

테스트 사례
3
3: 일치하는 것은 다음 중 하나뿐입니다
2
평점을 받은 2명의 플레이어. 따라서 답은 다음과 같습니다
2
2는 둘 다 상대방도 등급을 받은 등급 플레이어의 수에 기여하기 때문입니다.

용인된
용인된
630
총 제출 수
제출
1656
정확성.
정확성.
45.65
문제 진술이 마음에 드셨나요?
2명의 사용자가 도움이 되었다고 생각했습니다
c

0:0
 c 프로그램을 제공합니다


[CXX1429] E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk를 사용하여 ndkBuild로 빌드할 때 오류가 발생했습니다. Android NDK: APP_BUILD_SCRIPT가 알 수 없는 파일을 가리킵니다. E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

C++ 빌드 시스템 [configure]이 다음을 실행하는 동안 실패했습니다.
    @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.
영향을 받는 모듈: 앱

[CXX1429] E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk를 사용하여 ndkBuild로 빌드할 때 오류가 발생했습니다: Android NDK: Your APP_BUILD_SCRIPT에서  E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk가 알 수 없는 파일을 가리킵니다.

C++ 빌드 시스템 [configure]이 다음을 실행하는 동안 실패했습니다:
    @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: 중단 중...    .  중지.
영향을 받는 모듈: 앱

[CXX1429] E:\Dhruvin을 사용하여 ndkBuild로 빌드할 때 오류가 발생합니다.
kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: Your APP_BUILD_SCRIPT points to an unknown file: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

C++ build system [configure] failed while executing:
    @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


안드로이드 개발자입니다. ONNX 런타임 애플리케이션을 실행할 때 CPU 사용률이 약 40%입니다. 제 앱의 CPU 사용률을 어떻게 높일 수 있을까요?

사용자
저는 안드로이드 개발자입니다. ONNX 런타임 애플리케이션을 실행할 때 CPU 사용률이 ~40%입니다. 앱의 CPU 사용량을 어떻게 늘릴 수 있습니까?


제조 부문의 15가지 공격 벡터와 식별된 위험을 완화하는 방법을 제공합니다.

제조 부문에서의 15가지 공격 벡터와 식별된 위험을 완화하기 위한 방법들을 제시해 주세요.


행렬과 벡터와 같은 기초부터 트랜스포머까지 딥러닝을 어떤 순서로 공부하면 좋을까요?

행렬, 벡터 등의 기초부터 변환기까지 딥러닝을 어떤 순서로 배워야 할까요?


Linux에서 지정된 폴더의 파일을 별도의 zip 파일로 보관하는 완전한 Python 프로그램을 작성하세요.

Linux에서 지정된 폴더의 파일을 별도의 zip 파일로 보관하기 위해 완전한 Python 프로그램을 작성하세요.


지난달에 Linux Mint 시스템을 .gz(압축된 tar) 파일들로 백업해두었습니다. 변경되지 않은 파일들을 다시 아카이브하지 않고, 변경된 파일들만 업데이트하기 위해 tar에서 어떤 인수들을 사용할 수 있나요?

저는 지난달의 Linux Mint 시스템을 .gz(zipped tar) 파일 세트로 백업했습니다. 변경되지 않은 파일을 다시 보관하지 않고 변경된 파일을 업데이트하기 위해 tar와 함께 어떤 인수를 사용할 수 있습니까?


이진 배열 'nums'가 주어지면, 0과 1이 같은 수로 포함된 연속된 부분 배열의 최대 길이를 찾아야 합니다.

설명:

이진 배열은 0과 1만 포함된 배열입니다.
부분 배열은 원래 배열의 인덱스의 하위 집합입니다.
연속된 부분 배열은 모든 요소가 연속된 부분 배열입니다. 즉, 부분 배열의 첫 번째와 마지막 요소 사이의 모든 요소도 부분 배열의 일부입니다.
예:
입력: nums = [0, 1]
출력: 2
설명: 0과 1의 개수가 같은 가장 긴 연속 부분 배열은 길이가 2인 [0, 1]입니다.
입력: nums = [0, 1, 0]
출력: 2
설명: 0과 1의 개수가 같은 가장 긴 연속 부분 배열은 길이가 2인 [0, 1] 또는 [1, 0]입니다.
입력: nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
출력: 6
설명: 0과 1의 개수가 같은 가장 긴 연속 부분 배열은 길이가 6인 [0, 0, 0, 1, 1, 1]입니다.
문제는 이진 배열 'nums'에서 연속 부분 배열의 최대 길이를 찾는 것을 요구합니다. 0과 1이 같은 개수로 포함되어 있습니다.

이진 배열 'nums'가 주어지면, 0과 1이 같은 수로 포함된 연속된 부분 배열의 최대 길이를 찾아야 합니다.

설명:

이진 배열은 0과 1만 포함된 배열입니다.
부분 배열은 원래 배열의 인덱스의 하위 집합입니다.
연속된 부분 배열은 모든 요소가 연속된 부분 배열입니다. 즉, 부분 배열의 첫 번째와 마지막 요소 사이의 모든 요소도 부분 배열의 일부입니다.
예시::
입력: nums = [0, 1]
출력: 2
설명: 0과 1의 개수가 같은 가장 긴 연속 부분 배열은 길이가 2인 [0, 1]입니다.
입력: nums = [0, 1, 0]
출력: 2
설명: 0과 1의 개수가 같은 가장 긴 연속 부분 배열은 길이가 2인 [0, 1] 또는 [1, 0]입니다.
입력: nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
출력: 6
설명: 0과 1의 개수가 같은 가장 긴 연속 부분 배열은 길이가 6인 [0, 0, 0, 1, 1, 1]입니다.
문제는 이진 배열 'nums'에서 연속 부분 배열의 최대 길이를 찾는 것을 요구합니다. 0과 1이 같은 개수로 포함되어 있습니다.


다음 질문을 풀도록 도와주세요. 이해하기 쉬운 직관적인 단계별 솔루션을 제공해 주세요.

각각 m과 n 크기의 두 개의 정렬된 배열 nums1과 nums2가 주어졌을 때, 두 개의 정렬된 배열의 중간값을 반환합니다.

다음 qn을 해결하는 데 도움을 주세요. 단계별로 이해하기 쉬운 직관적인 솔루션을 제공해 주세요:

크기 m과 n의 정렬된 배열 num1과 num2가 각각 주어지면 정렬된 배열 두 개의 중앙값을 반환합니다.


GAMS에서 두 세트 P1(A,B)에 대해 인덱싱된 s개의 매개변수가 있고, B의 각 요소를 C의 각 요소에 정확히 매핑하는 또 다른 일대일 매핑이 있다고 가정합니다. P2의 각 값이 P1에서 매핑된 값을 가져오도록 새 매개변수 P2(A,C)를 어떻게 만들 수 있습니까?


$n$개의 변수 $x_1 ... x_n$에 대한 할당으로 이루어진 예제 집합이 있습니다 (해답(+) 또는 비해답(-)으로 레이블이 지정되어 있음). 목표는 $x_1 ... x_n$ 중에서 최소한의 변수 부분집합을 찾는 것인데, 이 변수들만 보고도 (+)와 (-)를 구분할 수 있어야 합니다.

$x_1 ... x_n$에 대한 $n$개의 변수 할당(해(+) 또는 비해(-)로 표시)이라는 예제 집합이 있습니다. 목표는 $x_1 ... x_n$에 있는 변수의 최소 부분 집합을 찾는 것입니다. 이 변수만 보고 (+)와 (-)로 나눌 수 있습니다.


당신은 데이터 과학자이고 3개 모델에서 상황에 맞는 다중 무장 도적 샘플링을 위한 OOP로 Python 스크립트를 출력합니다.

당신은 데이터 과학자이고 3개 모델에서 컨텍스트별 멀티 암드 밴딧 샘플링을 위한 OOP로 Python 스크립트를 출력합니다.


관리형 서비스 사업을 위한 가장 성공적인 시장 진출 전략은 무엇입니까?
관리형 서비스 비즈니스에서 가장 성공적인 시장 진출 전략은 무엇입니까?
관리형 서비스 사업을 위한 가장 성공적인 시장 진출 전략은 무엇입니까?


안녕하세요, 이 아두이노 코드의 이해도, 최적화 및 크기 측면에서 어떻게 생각하시나요?
개선을 위한 제안이 있으신가요?

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();
  }
}

도움을 주셔서 감사합니다. 귀하의 의견을 소중히 생각합니다.

안녕하세요. arduino 코드를 이해성, 최적화, 크기 측면에서 어떻게 생각하시나요? 개선을 위한 제안이 있으신가요?

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();
  }
}

도움을 주셔서 감사합니다. 귀하의 의견을 존중합니다.

안녕하세요, 이 아두이노 코드에 대한 이해성, 최적화 및 크기 측면에서 어떻게 생각하시나요?
개선을 위한 제안이 있으신가요?

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();
  }
}

귀하의 도움에 감사드립니다. 귀하의 의견을 소중하게 생각합니다.


문제점 찾기: #include "mbed.h"
#include <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// LED 작동을 위한 서브루틴
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() 함수는 OS에서 자체 스레드로 실행됨
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();
        }

    }
}

문제 찾기: #include "mbed.h"
#include <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// 모든 LED에 대한 서브루틴
void ledAny (DigitalOut *ledA){
    while(true){
        *ledA = 1;
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        *ledA =0;
        ThisThread::sleep_for(1500ms);
        printf("내 포인터는 %p\n입니다", *ledA);
    }
}

// main()은 OS에서 자체 스레드에서 실행됩니다.
int main(){

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

    while(참) {
        카운터 = 카운터 + 1;

        ledRed.write(참);
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        ledRed.write(거짓);
        ThisThread::sleep_for(500ms);

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

    }
}

문제 찾기: #include "mbed.h"
#include <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// 모든 LED에 대한 서브루틴
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()는 OS에서 자체 스레드를 통해 실행됩니다
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();
        }

    }
}


초기 통과 확률이 있는 데이터 세트에 대한 조기 중단 방법(가설 검정에서 다중 검정 문제를 제어하기 위한)이 있습니까? 예를 들어, 확률적 샤프 비율을 사용하여 초기 기술 확률이 있는 금융 시장 전략 세트가 있습니다. 다른 데이터 세트에 대해 이러한 전략을 테스트하고 싶지만 다중 검정도 제어하고 싶습니다. 사용 가능한 모든 전략을 테스트하면 다중 검정 문제가 발생합니다. 따라서 전략의 하위 세트만 테스트하고 싶습니다. 이 애플리케이션에 대한 조기 중단 방법이 있습니까?


데이터, 데이터 관리, 자동화 및 AI에 초점을 맞춘 Microsoft M365 컨설팅을 위한 서비스 카탈로그를 작성할 수 있습니까? 초점은 M365 생태계 내의 감사, 로드맵, 조언 및 최첨단 기술에 맞춰야 하지만 유일한 초점이 되어서는 안 됩니다.

데이터, 데이터 관리, 자동화 및 A.I에 초점을 맞춘 Microsoft M365 컨설팅을 위한 서비스 카탈로그를 작성할 수 있습니까? 초점은 M365 생태계 내의 감사, 로드맵, 조언 및 최첨단 기술에 맞춰야 하지만 유일한 초점이 되어서는 안 됩니다


딸기와 블랙베리 멜로멜 5L를 만드는 레시피를 알려주세요. 미터법 측정을 사용하세요.


재료의 맛을 고려하세요. 재료는 참치, 소금, 초콜릿입니다.
재료 조합에 대한 비상대책표를 생성합니다. 각 행은 재료를 나타냅니다. 각 열은 재료를 나타냅니다. 각 셀에는 재료 조합의 맛 프로필이 있습니다.


내 로컬 변수(x86-64 nasm 어셈블리)에 대한 스택 공간을 할당해야 합니다.


PPC64에서 GOT(_GLOBAL_OFFSET_TABLE_)를 로드하고 GOT에 있는 함수를 호출하는 함수를 작성해주세요.

PPC64에서 GOT를 로드하고 GOT에서 함수를 호출하는 함수를 작성하세요.


신경망을 훈련할 때 10,000번의 반복에서 손실을 4.5 이하로 줄일 수 있습니다. 최근 시도에는 블록 크기를 4로 유지하면서 배치 크기를 512, 1024, 2048로 시도하는 것이 포함됩니다. 이 모든 것은 nanoGPT의 맥락에서 수행됩니다. 배치 크기를 12로, 블록 크기를 1024로 실행했을 때 10,000번의 반복 후에 손실을 4.32로 줄일 수 있었습니다. 여러분의 의견과 경험에 따르면 손실을 줄이기 위해 어떤 조치를 취할 수 있습니까? 제 비디오 카드의 RAM이 12GB이고 어휘가 20,000개의 단어로 구성되어 있다는 점을 명심하세요. 각 문장은 정확히 4개의 토큰으로 구성되어 있습니다. 신경망을 개선할 수 있는 방법에 대한 제안이 있습니까?

신경망을 훈련할 때, 10,000회 반복에서 손실값을 4.5 이하로 낮출 수 있습니다. 최근 시도에서는 블록 크기를 4로 유지하면서 배치 크기를 512, 1024, 2048로 시도해보았습니다. 이 모든 것은 nanoGPT 맥락에서 수행되었습니다. 주목할 만한 점은 배치 크기 12와 블록 크기 1024로 실행했을 때, 10,000회 반복 후 손실값을 4.32까지 낮출 수 있었다는 것입니다. 귀하의 의견과 경험에 비추어, 손실값을 더 낮추기 위해 어떤 단계를 취할 수 있을까요? 제 비디오 카드는 12GB RAM을 가지고 있으며, 어휘는 20,000개의 단어로 구성되어 있고, 각 문장은 정확히 4개의 토큰으로 구성되어 있다는 점을 고려해 주시기 바랍니다. 신경망을 개선할 수 있는 제안이 있으신가요?


다음은 스케줄링 시스템에 대해 보고된 주요 문제입니다. 가장 일반적인 문제에 대한 분류와 카운트를 보고할 수 있습니까?

제목 ShortResolution
Planner-Loadboard 동기화 문제. 복제된 작업이 문제를 해결했습니다.
Loadboard-Planner 작업 동기화 문제. 이름을 변경하여 예측 표시기를 제거했습니다.
West Allis MLS HDSS 헤더 업데이트. 이름을 변경한 리소스가 다음 날 복제되었습니다.
"일일 작업 보드 설정" 듀플렉스 작업 실행 생성이 수정되었습니다.
"취소된 작업이 LB2에 남아 있습니다" 문자 문제가 수정되었습니다. OM이 업데이트되었습니다.
3시간 후 Press에 대한 작업이 누락되었습니다. 데이터가 다시 전송되고 Planner가 업데이트되었습니다.
Loadboard 작업 표시 오류. Citrix 연결을 재설정했습니다.
Cafe Sheet 배치에 대한 사전 정렬 오류. 새 작업 번호가 생성되었습니다.
필터가 FSC MC를 포착하지 못했습니다. 검색을 위해 '포함' 연산자를 추가했습니다.
PEI-111에서 LB2 및 Finishing Toolset 바로 가기에 대한 액세스 문제가 발생했습니다. LB2 배포가 성공했습니다.
LB2 워크스테이션에 대한 액세스 문제가 발생했습니다. 해결된 LB2 배포 문제.
로드보드 충돌 및 로그인 문제. Citrix 서버 해결, 로그인 수정 진행 중.
LB2 로드보드 도구 오류. LB2 오류 해결, 조치 없음.
배포 지연으로 다운타임 발생 문제가 해결되지 않음. 배포 요청됨을 누름.
로드보드 서버 오류. 브로커 스위치로 해결된 LB2 문제.
로드보드 오작동 - 긴급! 잉크젯 데이터 수정됨; 일정 로드됨.

스케줄링 시스템에 대해 보고된 주요 문제는 다음과 같습니다. 가장 일반적인 문제에 대한 수를 분류하여 보고할 수 있습니까:

제목 짧은 해상도
플래너-로드보드 동기화 문제. 복제된 작업 수정 문제.
로드보드-플래너 작업 동기화 문제. 이름 변경으로 인해 예측 표시기가 제거되었습니다.
웨스트 얼리스 MLS HDSS 헤더 업데이트. 이름이 변경된 리소스가 다음 날 복제되었습니다.
"일간 작업 보드 설정" 이중화 작업 실행 생성 수정.
"취소된 작업 작업은 LB2" 캐릭터 문제가 수정되었습니다. OM 업데이트되었습니다.
3시간 만에 프레스 작업 누락 데이터가 재발송되고 플래너가 업데이트되었습니다.
로드보드 작업 표시 오류. Citrix 연결을 재설정합니다.
카페 시트 배치에 대한 프리포트 오류. 새 작업 번호가 생성되었습니다.
필터가 FSC MC를 잡지 못합니다. 검색을 위해 '포함' 연산자를 추가했습니다.
PEI-111에서 LB2 및 마감 도구 모음 바로 가기에 대한 액세스 문제. LB2 배포 성공.
LB2 워크스테이션의 액세스 문제. LB2 배포 문제 해결.
로드보드 충돌 및 로그인 문제. Citrix 서버가 해결되었으며 로그인 수정이 진행 중입니다.
LB2 로드보드 도구 오류. LB2 오류가 해결되었지만 조치가 취해지지 않았습니다.
배포 지연으로 인한 다운타임 문제가 해결되지 않았습니다. 배포 요청을 누릅니다.
로드보드 서버 오류. 브로커 스위치가 LB2 문제를 해결했습니다.
로드보드 오작동 - 긴급! 잉크젯 데이터 수정, 예약 로드.

다음은 스케줄링 시스템에서 보고된 주요 문제들입니다. 가장 일반적인 문제들을 분류하고 건수를 보고해 주세요:

제목	간단한 해결방법
Planner-Loadboard 동기화 문제	복제된 작업으로 문제 해결됨
Loadboard-Planner 작업 동기화 문제	이름 변경으로 예측 지표 제거됨
West Allis MLS HDSS 헤더 업데이트	리소스 이름 변경 후 다음날 복제됨
"일일 작업 보드 설정"	이중 작업 실행 생성 수정됨
"취소된 작업이 LB2에 남아있음"	문자 문제 수정됨. OM 업데이트됨
3시간 내 프레스 작업 누락	데이터 재전송 및 플래너 업데이트됨
Loadboard 작업 표시 오류	Citrix 연결 재설정
Cafe Sheet 배치의 사전 분류 오류	새로운 작업 번호 생성됨
FSC MC 필터 미작동	검색에 '포함' 연산자 추가됨
PEI-111의 LB2 및 마감 도구 바로가기 접근 문제	LB2 배포 성공
LB2 워크스테이션 접근 문제	LB2 배포 문제 해결됨
Loadboard 충돌 및 로그인 문제	Citrix 서버 해결, 로그인 수정 진행 중
LB2 Loadboard 도구 오류	LB2 오류 해결됨, 조치 불필요
배포 지연으로 인한 다운타임	문제 미해결. 프레스 배포 요청됨
Loadboard 서버 오류	브로커 전환으로 LB2 문제 해결됨
Loadboard 오작동 - 긴급!	잉크젯 데이터 수정됨; 일정 로드됨


yfinance에서 매일 주식 데이터를 가져오고 플롯하는 파이썬 코드를 작성하세요.

야후 파이낸스에서 매일 주식 데이터를 가져오고 플롯하는 파이썬 코드를 작성하세요.


pandas-ta를 사용하여 외환 데이터와 'EMA50' 열이 있습니다. 종가가 'EMA50' 값을 교차하는 지점을 감지하고 싶습니다.


밥 딜런 스타일로 메기에 관한 노래를 써보세요.
밥 딜런 스타일로 메기에 관한 노래를 써보세요.
밥 딜런의 스타일로 메기에 대한 노래를 쓰세요.


Bob이라는 MySQL 데이터베이스를 열고 http post를 통해 field1, field2 필드를 수신하여 데이터베이스에 저장하는 PHP 프로젝트를 작성합니다.

Bob이라는 MySQL 데이터베이스를 열고, HTTP POST를 통해 field1, field2 필드를 받아 데이터베이스에 저장하는 PHP 프로젝트를 작성하세요


현재 페이지의 내용을 저장하는 크롬 플러그인을 작성해주세요.
현재 페이지의 내용을 저장하는 크롬 플러그인을 작성하세요
현재 페이지의 내용을 저장하는 크롬 플러그인을 작성하세요


Safari 14를 실행하는 MacOS Mojave에서 MacOS Sonoma에서 Safari 17을 실행하는 새 Mac으로 마이그레이션하고 있습니다. 새 Mac의 Safari가 이전 Mac의 모든 탭이 열려 있는 상태에서 자동으로 열리기를 원합니다. Safari 14는 iCloud 탭을 지원하지 않으며, 탭이 수백 개나 있어서 각 탭을 수동으로 열고 싶지 *않습니다*.

Safari 14를 실행하는 MacOS Mojave에서 MacOS Sonoma에서 Safari 17을 실행하는 새 Mac으로 마이그레이션합니다. 새 Mac의 Safari는 이전 Mac의 모든 탭이 열린 상태에서 자동으로 열렸으면 합니다. Safari 14는 iCloud 탭을 지원하지 않으며, 수백 개의 탭이 있으므로 각 탭을 수동으로 열지 않아도 됩니다!


컴퓨터 케이스에 버그가 들어와 소프트웨어가 버그 아웃이 되어 정말 짜증이 나기 시작했지만 적어도 아무도 방에 버그를 설치하지 않았다는 것을 알게 되었습니다.
위 문장에서 버그라는 단어의 각 인스턴스는 무엇을 의미합니까?

벌레가 컴퓨터 케이스에 들어가서 소프트웨어가 오작동을 일으켰고, 그것이 정말 나를 짜증나게 했지만, 적어도 아무도 방에 도청장치를 설치하지 않았다는 것을 알게 되었다.


이 버그에 대한 수정 사항을 찾으세요: ```이 모델의 최대 컨텍스트 길이는 2048개 토큰입니다. 하지만 귀하의 메시지는 2364개 이상의 토큰을 생성했습니다.```

이 버그에 대한 수정 사항을 찾으세요:
```이 모델의 최대 컨텍스트 길이는 2048개 토큰입니다. 그러나 귀하의 메시지는 2364개 이상의 토큰을 생성했습니다.```


저는 여러분이 숙련된 소프트웨어 개발자 역할을 하기를 바랍니다. 저는 웹 앱 요구 사항에 대한 정보를 제공할 것입니다. 여러분의 업무는 시스템 연결 아키텍처, 헬퍼 코드 라이브러리의 특정 목록, 프로젝트 설정에서 5개의 스프린트 티켓에 대한 명확한 목록, 그리고 NodeJS, SQL 및 React를 사용하여 확장 가능하고 안전한 앱을 개발하기 위한 각 티켓에 대한 자세한 작업 목록을 만드는 것입니다. 제 요청은 다음과 같습니다. '사용자가 역할에 따라 기계 장치 인벤토리(이름, 참조, 수량 등)와 관련된 정보를 등록하고 저장할 수 있는 시스템을 원합니다. 사용자, 직원 및 관리자 역할이 있습니다. 사용자는 모든 레코드를 읽고 개별 레코드를 업데이트할 수 있어야 합니다. 직원은 새 레코드를 추가하고 대량 업데이트를 제출할 수도 있습니다. 관리자는 또한 ddbb 필드 및 사용자와 같은 엔터티를 만들고 제거해야 합니다.' 제안서에 모범 사례를 구현하세요.

경험 많은 소프트웨어 개발자로서 행동해주기 바랍니다. 웹 앱 요구사항에 대한 정보를 제공할 것입니다. 당신의 임무는 시스템 연결 아키텍처, 구체적인 헬퍼 코드 라이브러리 목록, 프로젝트 설정에서 5개의 스프린트 티켓 명확한 목록, 그리고 NodeJS, SQL, React로 확장 가능하고 안전한 앱을 개발하기 위한 각 티켓에 대한 상세 작업 목록을 제시하는 것입니다. 제 요청은 다음과 같습니다: '사용자가 역할에 따라 기계 장치 재고(이름, 참조, 수량 등)와 관련된 정보를 등록하고 저장할 수 있는 시스템이 필요합니다. 사용자, 직원, 관리자 역할이 있을 것입니다. 사용자는 모든 기록을 읽고 개별 기록을 업데이트할 수 있어야 합니다. 직원은 새로운 기록을 추가하고 대량 업데이트를 제출할 수도 있습니다. 관리자는 데이터베이스 필드와 사용자와 같은 엔티티를 생성하고 제거할 수도 있어야 합니다.' 제안서에 모범 사례를 구현해 주세요


지원 티켓(dim_tier1_job_final 테이블)에서 찾은 FBID 목록을 대상 목록에서 찾은 페이지 ID 목록에 연결해야 합니다. 안타깝게도 저희 지원 티켓에는 일반적으로 페이지 ID가 포함되지 않습니다. Daiquery에서 이 두 데이터 목록을 어떻게 연결할 수 있을까요?

지원 티켓에서 찾은 FBID 목록(dim_tier1_job_final 테이블)을 대상 목록에서 찾은 페이지 ID 목록에 연결해야 합니다. 안타깝게도 저희 지원 티켓에는 일반적으로 페이지 ID가 포함되지 않습니다. Daiquery에서 이 두 데이터 목록을 어떻게 연결할 수 있을까요?


한 회사가 최소 운송 비용으로 모든 공장에서 모든 목적지로 상품을 운송해야 하는 환적 문제를 겪고 있습니다.

네트워크의 출발지인 농장들의 세부 정보는 다음과 같습니다:

지역	생산량
Denver	600
Atlanta	400
Houston	500

네트워크의 도착지인 소매점들의 세부 정보는 다음과 같습니다:

소매점	수요량
Detriot	                     300
Miami	                     250
Dallas	                     450
New Orleans	                     500

공장에서 창고(중간 목적지)까지의 운송 비용

공장/창고	Kansas City	Lousville
Denver	3	2
Atlanta	2	1
Houston	4	3

창고에서 소매점까지의 운송 비용

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

이 환적 문제에서 달성할 수 있는 최소 비용은 얼마입니까?
[ 선택 ]

Denver가 모든 소매점으로 $6의 비용으로 직접 배송할 수 있다면 최적 해결책의 총 비용에 어떤 영향이 있을까요?
[ 선택 ]

모든 흐름에 350단위의 최대 용량 제한이 있다면 어떻게 될까요?
[ 선택 ]

네트워크의 총 순흐름은 얼마입니까?
[ 선택 ]

모든 흐름에 350단위의 최대 용량 제한이 있고 모든 공장이 $5의 비용으로 모든 소매점에 직접 배송할 수 있는 상황에서, 다음 중 어떤 진술이 사실입니까?
[ 선택 ]

진술 1: 최적 해결책의 총 비용이 감소할 것이다.
진술 2: Lousville에는 흐름이 없을 것이다.
진술 3: 최적 해결책을 달성하기 위해서는 모든 공장이 제품을 소매점으로 직접 배송해야 할 것이다.

한 회사가 최소 운송 비용으로 모든 공장에서 모든 목적지로 상품을 운송해야 하는 환적 문제를 겪고 있습니다.

네트워크의 출발지인 농장들의 세부 사항은 다음과 같습니다:

지역	생산량
Denver	600
Atlanta	400
Houston	500

네트워크의 도착지인 소매점들의 세부 사항은 다음과 같습니다:

소매점	수요량
Detriot	                     300
Miami	                     250
Dallas	                     450
New Orleans	                     500

공장에서 창고(중간 목적지)까지의 운송 비용

공장/창고	Kansas City	Lousville
Denver	3	2
Atlanta	2	1
Houston	4	3

창고에서 소매점까지의 운송 비용

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

이 환적 문제에서 달성할 수 있는 최소 비용은 얼마입니까?
[ 선택 ]

Denver가 모든 소매점으로 $6의 비용으로 직접 배송할 수 있다면 최적 솔루션의 총 비용에 어떤 영향이 있을까요?
[ 선택 ]

모든 흐름에 350단위의 최대 용량 제한이 있다면 어떻게 될까요?
[ 선택 ]

네트워크의 총 순흐름은 얼마입니까?
[ 선택 ]

모든 흐름에 350단위의 최대 용량 제한이 있고 모든 공장이 $5의 비용으로 모든 소매점에 직접 배송할 수 있는 상황에서, 다음 중 어떤 진술이 사실입니까?
[ 선택 ]

진술 1: 최적 솔루션의 총 비용이 감소할 것이다.
진술 2: Lousville에는 흐름이 없을 것이다.
진술 3: 최적 솔루션을 달성하기 위해서는 모든 공장이 제품을 소매점으로 직접 배송해야 할 것이다.

어떤 회사는 최소한의 운송 비용으로 모든 상품을 공장에서 모든 목적지로 운송해야 하는 환적 문제를 겪고 있습니다.

네트워크의 출발지인 농장은 다음과 같은 세부 정보를 갖습니다.

Area	Production
Denver	600
Atlanta	400
Houston	500

네트워크의 도착지인 소매점은 다음과 같은 세부 정보를 갖습니다.

Retail Outlets	Demand
Detriot	                     300
Miami	                     250
Dallas	                     450
New Orleans	                     500

공장에서 창고(중간 도착지)까지의 운송 비용

Plant/Warehouse	Kansas City	Lousville
Denver	3	2
Atlanta	2	1
Houston	4	3

창고에서 소매점까지의 운송 비용

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

이 환적 문제에 대해 달성할 수 있는 최소 비용은 얼마입니까?
[ Select ]

덴버가 모든 소매점에 6달러의 비용으로 직접 배송할 수 있다면 최적 솔루션의 총 비용에 어떤 영향이 있을까요?
[ Select ]

모든 흐름에서 최대 용량이 350개라면 어떻게 될까요?
[ 선택 ]

네트워크의 총 넷플로우는 얼마인가요?
[ Select ]

모든 흐름에서 최대 용량이 350개이고 모든 공장에서 모든 소매점에 5달러의 비용으로 직접 배송할 수 있는 상황에서 다음 중 어느 진술이 맞을까요?
[ Select ]

진술 1: 최적 솔루션의 총 비용이 감소합니다.
진술 2: 루이빌에는 흐름이 없습니다.
진술 3: 최적 솔루션을 달성하기 위해 모든 공장에서 제품을 소매점에 직접 배송해야 합니다.


트레이너 Joe는 고객들에게 두 가지 개인 운동 계획을 제공합니다: Plan A와 Plan B입니다. 각 고객은 둘 중 하나만 선택합니다(둘 다는 아님). 월요일에는 Plan A를 한 고객이 9명, Plan B를 한 고객이 7명이었습니다. 화요일에는 Plan A를 한 고객이 3명, Plan B를 한 고객이 5명이었습니다. Joe는 월요일 고객들을 총 12시간 동안 트레이닝했고, 화요일 고객들은 총 6시간 동안 트레이닝했습니다. 각 운동 계획은 얼마나 오래 걸립니까? Plan A 운동은 각각 얼마나 걸립니까? Plan B 운동은 각각 얼마나 걸립니까?

트레이너인 조는 고객에게 제공하는 두 가지 솔로 운동 계획을 가지고 있습니다. 플랜 A와 플랜 B입니다. 각 고객은 둘 중 하나만 합니다(둘 다 하지 않음). 월요일에는 플랜 A를 한 고객이 9명, 플랜 B를 한 고객이 7명이었습니다. 화요일에는 플랜 A를 한 고객이 3명, 플랜 B를 한 고객이 5명이었습니다. 조는 월요일 고객을 총 12시간 동안, 화요일 고객을 총 6시간 동안 훈련시켰습니다. 각 운동 계획은 얼마나 오래 지속됩니까? 각 플랜 A 운동의 길이는? 각 플랜 B 운동의 길이는


c에서 rxdataF 변수를 인쇄하는 기능을 작성하세요.
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) );


다음 의사 C 코드를 더 읽기 쉬운 동등한 코드로 다시 작성해주세요 (정의되지 않았더라도 모든 변수가 작동한다고 가정):

```
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));
  }
}
```

다음의 의사 C 코드를 더 읽기 쉬운 동등한 코드로 다시 작성해 보세요(모든 변수가 정의되어 있지 않아도 작동한다고 가정).

```
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));
  }
}
```

다음의 의사 C 코드를 읽기 쉬운 동등한 코드로 다시 작성해 주세요 (정의되지 않았더라도 모든 변수가 작동한다고 가정해 주세요):

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

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


파이썬을 사용하여 인보이스 앱을 만드는 단계를 보여주세요
phython을 사용하여 송장 앱을 빌드하는 단계를 보여주세요
phython을 사용하여 송장 앱을 빌드하는 단계를 보여주세요


저는 고용주와 함께 항공료 비용을 경비로 처리하고 있으며, 보고 소프트웨어에서 비용의 GST/HST 부분을 지정하라고 요청합니다. 토론토에서 몬트리올을 거쳐 라스베이거스까지 가는 항공편에 대한 송장을 읽어보니 기본 요금(CAD)이 164.99, 총 V.A.T/G.S.T/H.S.T가 15달러, 기타 세금이 132.12달러입니다. 그러면 총 송장은 312.11 CAD가 됩니다. 이렇게 두 가지 세금 범주가 있는 청구서를 본 적이 없고, 15달러와 132.12달러가 어떻게 계산되었는지, 그리고 회사 경비 보고서에 GST/HST로 보고해야 하는지 잘 모르겠습니다. 항공료에 대한 HST를 올바르게 보고하는 방법을 더 잘 이해하도록 도와주시겠습니까?

토론토에서 몬트리올을 거쳐 라스베가스로 가는 항공권 비용을 회사에 청구하고 있는데, 보고 소프트웨어에서 GST/HST 부분을 명시하라고 합니다. 항공권 청구서를 보면 기본 요금(CAD)이 164.99이고, 총 V.A.T/G.S.T/H.S.T.가 $15, 기타 세금이 132.12입니다. 총 청구 금액은 312.11 CAD입니다. 이런 식으로 두 가지 세금 항목이 있는 청구서는 처음 보는데, $15와 132.12가 어떻게 계산되었는지, 그리고 회사 경비 보고서에 어느 것을 GST/HST로 보고해야 하는지 잘 모르겠습니다. 항공권의 HST를 올바르게 보고하는 방법을 이해하는 데 도움을 주실 수 있나요?


최고정보책임자(CIO)로서 향후 6개월 동안 세부적인 테이블탑 연습을 통해 IT 사고 대응 계획을 수립하는 것에 대한 3가지 S.M.A.R.T. 목표를 작성합니다.

최고정보책임자(CIO)로서 향후 6개월 동안 세부적인 테이블탑 연습을 통해 IT 사고 대응 계획을 수립하는 것에 관한 3가지 SMART 목표를 작성합니다.

IT 사고 대응 계획에 대한 CIO로서의 도상 훈련이 포함된 향후 6개월간의 3가지 S.M.A.R.T. 목표를 작성하십시오.


최고정보책임자(CIO)로서 최고정보책임자(CIO)로서 행동하십시오. 제목과 요점 진술의 형태로 주간 활동 보고서를 작성하십시오. 다음 정보를 요약하여 포함하십시오. IT의 주요 업데이트(전략적 이니셔티브)

o	 Madison Industries와의 보안/커뮤니케이션
o	 내부/외부 펜테스팅은 이번 주에 계속 진행되며 이번 금요일에 종료될 예정입니다. 다음 주 초에 요약 및 보고서를 받을 예정입니다. Greenpages는 매우 철저했으며 이전 Evolve 펜테스팅보다 더 광범위한 접근 방식을 취했습니다.
o	 펜테스팅 수정 우선순위 추적 1/10이 남았습니다. 개발자를 위한 Exchange 서버 업그레이드
o 	6월 20일 화요일 Ken Holmes와 월간 보안 통화. 모든 Madison 회사와 비교하여 사이버 위험 검토 수행.
 	Streck은 전반적인 준비 점수에서 39개 회사 중 7위를 차지했습니다(1개 빨간색, 5개 노란색, 3개 녹색)
	 63개 계정이 교육을 완료하지 않아 KnowBe4 보안 교육이 노란색인 것에 대한 평가에 대해 논의했습니다. 63개 목록에는 그룹 계정과 삭제해야 할 계정이 포함되었습니다. 실제 숫자는 교육을 완료해야 하는 4명입니다. 오늘 그 4명과 후속 조치를 취하고 있습니다.
o 	Ken과 저는 Strecks의 AI 및 사고 대응 계획에 대해서도 논의했습니다. Ken은 두 주제 모두에 대한 Madison 위원회에 저를 추가했습니다.
o	 Ken은 Madison이 10월에 GreenPages 컨퍼런스에서 IT 리더 회의를 가질 것이라고 말했습니다. 그는 저에게 참석을 요청했습니다. 저는 2~3명의 IT 참석자를 예산에 넣었습니다.
온프레미스 거래소 은퇴
 	Madison은 가능한 한 빨리 결정했습니다.
 	인프라가 구축되어 대체 솔루션을 테스트하고 있습니다.
 	Dave S, Doug V, Will J, Justin B, Molly M, Scott M은 2023년 6월 9일에 만났습니다.
	 18개 애플리케이션 중 10개가 남았습니다.

o	 인공지능 계획
o	 Priya와 저는 Troy Bothwell과 후속 회의를 하여 기성품 또는 자체 개발 AI 솔루션을 사용하여 살펴볼 수 있는 4개의 AI FY24 제안 프로젝트를 살펴보았습니다. Troy/I는 John에게 CY24의 우선 프로젝트를 위해 제시할 Weather AI 앱과 창고 슬로팅 앱에 대한 정당성과 사업 사례를 구축하고 있습니다. 저는 IT 및 제조 분야의 다른 Omaha 리더들과 협력하여 기성품 솔루션에 대한 사용 사례 모범 사례와 제안을 얻고 있습니다. 자체 솔루션을 고려해야 하는 경우, 현재 저희 팀에 해당 기술이 없으므로 컨설팅 솔루션을 살펴봐야 합니다.
o	 저는 R&D의 John S와 Chris를 2개의 별도 프로젝트에서 만났습니다.
 	여러 계측기 pdf를 자동화하는 캡스톤 프로젝트. 계측기는 수동으로 복제한 다음 인쇄해야 하는 수백 개의 pdf 파일을 생성합니다. 앱을 만들어 b

귀하는 최고 정보 책임자이며 하나처럼 행동합니다. 제목과 글귀의 형태로 주간 활동 보고서를 작성합니다. 요약하고 다음 정보를 포함합니다: IT의 주요 업데이트(전략적 이니셔티브)

o 보안/매디슨 인더스트리와의 커뮤니케이션
o 내부/외부 펜테스트는 이번 주에 계속 진행되며 이번 주 금요일에 종료될 예정입니다. 다음 주 초에 개요를 파악하고 보고해야 합니다. 그린페이지는 매우 철저하고 이전 Evolve 펜테스트보다 더 광범위한 접근 방식을 취하고 있습니다.
o 추적 펜테스트 수정 우선순위 10개 중 1개가 남았습니다. Dev를 위해 거래소 서버를 업그레이드하는 중입니다.
6월 20일 화요일, 켄 홈즈와의 월 보안 통화. 모든 매디슨 기업과 비교하여 사이버 위험에 대한 검토를 실시했습니다.
 Streck은 전체 준비도 점수에서 39개 기업 중 7개 기업으로 선정되었습니다(빨간색 1개, 노란색 5개, 녹색 3개)
 63개의 계정이 교육을 완료하지 않은 상태에서 KnowBe4 보안 교육에 대한 등급을 노란색으로 논의했습니다. 63개의 목록에는 삭제해야 하는 그룹 계정과 계정이 포함되어 있습니다. 실제 숫자는 교육을 완료해야 하는 4명입니다. 오늘 해당 4명의 개인을 추적하고 있습니다.
o Ken과 저는 AI 및 사고 대응을 위한 Strecks 계획에 대해서도 논의했습니다. Ken은 두 주제 모두에 대해 저를 매디슨 위원회에 추가했습니다.
o 켄은 매디슨이 10월에 열리는 그린페이지 컨퍼런스에서 IT 리더 회의를 개최할 예정이라고 말했습니다. 그는 저에게 참석해 달라고 요청했습니다. 저는 2~3명의 IT 참석자를 위해 예산을 책정했습니다.
온프레미스 교환 은퇴
 매디슨은 최대한 빨리 결정했습니다
 인프라가 나서서 대체 솔루션을 테스트하고 있습니다
 데이브 S, 더그 V, 윌 J, 저스틴 B, 몰리 M, 스콧 M이 2023년 6월 9일에 만났습니다
 18개 애플리케이션 중 10개 애플리케이션 남아 있음

o 인공 지능 계획
오 프리야와 저는 트로이 보스웰과 후속 미팅을 통해 기성품 또는 자체 재배 AI 솔루션을 사용할 수 있는 4개의 AI FY24 제안 프로젝트를 검토했습니다. 트로이/나는 CY24의 우선순위 프로젝트를 위해 날씨 AI 앱과 창고 슬롯링 앱의 정당성과 비즈니스 사례를 존에게 제시할 계획입니다. 저는 오프더 선반 솔루션에 대한 사용 사례 모범 사례와 제안을 얻기 위해 IT 및 제조 분야의 다른 오마하 리더들과 협력하고 있습니다. 자체 재배 솔루션을 고려해야 하는 경우, 현재 우리 팀에는 이러한 기술이 없기 때문에 컨설팅 솔루션을 살펴봐야 할 것입니다.
o 저는 R&D의 John S와 Chris를 두 개의 개별 프로젝트에서 만났습니다.
 여러 계측기 PDF를 자동화하는 캡스톤 프로젝트. 계측기는 수동으로 복제한 다음 인쇄해야 하는 100개의 PDF 파일을 생성합니다. 앱은 다음과 같이 만들 수 있습니다


css flexbox를 사용하여 문단과 같은 줄에 이미지를 넣고 문단이 그림의 상단과 하단을 따라 자동으로 서식 지정되도록 하려면 어떻게 해야 합니까?


css에 문제가 있어요. 부모 컨테이너에 버튼 두 개가 있는데 하나는 왼쪽 정렬하고 다른 하나는 오른쪽 정렬하고 싶은데 반응형 이유로 flex를 사용하고 싶어요.

나는 css에 문제가 있어. 나는 부모 컨테이너에 두 개의 버튼이 있고 하나는 왼쪽으로 정렬되고 다른 하나는 오른쪽으로 정렬되기를 원하지만 반응하는 이유로 플렉스를 사용한다.


import streamlit as st
import pandas as pd
import io
import joblib
import base64
import plotly.express as px
import datetime
from sklearn import tree
from sklearn.tree import _tree
import numpy as np
from lime import lime_tabular

# 파일 업로드 및 예측 생성 함수
def upload_and_generate_predictions():
    # 파일 업로드 및 예측 코드
    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 = '
장비 고장 예측
'

    # 빨간색 제목 표시
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # 사용자 정의 CSS 스타일 표시
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Excel 또는 CSV 파일 업로드", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # 파일을 DataFrame으로 읽기
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel 파일
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV 파일
            df = pd.read_csv(uploaded_file)

        if st.button("예측 생성"):
            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("예측이 성공적으로 생성되었습니다!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            st.session_state.model = model

def display_graph(predictions_df, uploaded_file, model):
    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("조기 경보 신호:")

    # 데이터 준비
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    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"
    )

    # Plotly 그래프 생성
    fig = px.scatter(
        df_combined,
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        color="Predicted_Status",
        color_discrete_map={1: "red", 0: "green"},
        title="기계 상태 예측"
    )

    # 클릭 이벤트 처리를 위한 사용자 정의 데이터 추가
    fig.update_traces(
        customdata=np.arange(len(df_combined)),
        hovertemplate="시간: %{x}
상태: %{y}<extra></extra>"
    )

    # Plotly 그래프 표시
    selected_point = plotly_events(fig)

    if selected_point:
        idx = selected_point[0]["customdata"]
        instance = df_combined.iloc[idx]

        # LIME 설명자 생성
        explainer = lime_tabular.LimeTabularExplainer(
            training_data=predictions_df.drop(columns=["Predicted_Status"]).values,
            feature_names=predictions_df.drop(columns=["Predicted_Status"]).columns,
            class_names=["정상", "고장"],
            mode="classification"
        )

        # LIME 설명 생성
        exp = explainer.explain_instance(
            instance.drop(["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"]).values,
            model.predict_proba,
            num_features=len(predictions_df.columns)-2
        )

        # LIME 결과 표시
        st.subheader("선택한 인스턴스에 대한 LIME 설명:")
        exp_list = exp.as_list()
        exp_df = pd.DataFrame(exp_list, columns=["특성", "영향도"])
        st.table(exp_df)

    # 사이드바에 다운로드 옵션 추가
    with st.sidebar:
        st.subheader("다운로드 옵션")

        # 예측 결과 다운로드
        if st.button("예측 결과 다운로드"):
            modified_file = io.BytesIO()
            predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
            modified_file.seek(0)
            st.download_button(
                label="예측 파일 다운로드",
                data=modified_file,
                file_name="predictions.xlsx",
                mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
            )

        # 모델 설명 다운로드
        if st.button("모델 설명 다운로드"):
            rules = get_rules(model, predictions_df.columns, range(2))
            rules_df = pd.DataFrame(rules, columns=["규칙"])
            rules_file = io.BytesIO()
            rules_df.to_csv(rules_file, index=False)
            rules_file.seek(0)
            st.download_button(
                label="모델 규칙 다운로드",
                data=rules_file,
                file_name="model_rules.csv",
                mime="text/csv"
            )

# 앱 실행
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="장비 고장 예측", page_icon="📈")
    pages = ["업로드 및 예측", "그래프 및 다운로드"]
    page = st.sidebar.selectbox("페이지 선택", pages)
    if page == "업로드 및 예측":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "그래프 및 다운로드":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df,
                st.session_state.uploaded_file,
                st.session_state.model
            )
        else:
            st.warning("먼저 '업로드 및 예측' 페이지에서 파일을 업로드해주세요.")

%%writefile app.py
import streamlit as st
import pandas as pd
import io
import joblib
import base64
import plotly.express as px
import datetime
from sklearn import tree
from sklearn.tree import _tree
import numpy as np
import lime
import lime.lime_tabular
from streamlit_plotly_events import plotly_events

# 파일 업로드 및 예측 생성을 위한 함수
def upload_and_generate_predictions():
    # 파일 업로드 및 예측 코드
    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 = '
장비 고장 예측
'

    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Excel 또는 CSV 파일 업로드", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:
            df = pd.read_csv(uploaded_file)

        if st.button("예측 생성"):
            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("예측이 성공적으로 생성되었습니다!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            st.session_state.model = model

def display_graph(predictions_df, uploaded_file, model):
    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("조기 경보 신호:")

    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    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"
    )

    fig = px.scatter(
        df_combined,
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        color="Predicted_Status",
        color_discrete_map={1: "red", 0: "green"},
        title="기계 상태 예측"
    )

    selected_point = plotly_events(fig)

    if selected_point:
        point_index = selected_point[0]['pointIndex']
        instance = df_combined.iloc[point_index]

        explainer = lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer(
            training_data=predictions_df.drop(columns=['Predicted_Status']).values,
            feature_names=predictions_df.drop(columns=['Predicted_Status']).columns,
            class_names=['정상', '고장'],
            mode='classification'
        )

        exp = explainer.explain_instance(
            instance.drop(['Predicted_Status', 'Synthetic_Timestamp']).values,
            model.predict_proba
        )

        st.write("선택된 인스턴스에 대한 LIME 설명:")
        st.write(exp.as_list())

    with st.sidebar:
        st.subheader("다운로드 옵션")

        modified_file = io.BytesIO()
        if uploaded_file.type == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet":
            predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
        else:
            predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
        modified_file.seek(0)

        st.download_button(
            label="예측 결과 다운로드",
            data=modified_file,
            file_name="predictions_results.csv",
            key="download_predictions"
        )

        rules = get_rules(model, predictions_df.columns, range(2))
        rules_df = pd.DataFrame(rules, columns=["규칙"])
        rules_file = io.BytesIO()
        rules_df.to_csv(rules_file, index=False)
        rules_file.seek(0)

        st.download_button(
            label="모델 설명 다운로드",
            data=rules_file,
            file_name="model_explanations.csv",
            key="download_explanations"
        )

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)

    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

if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="장비 고장 예측", page_icon="📈")
    pages = ["업로드 및 예측", "그래프 및 다운로드"]
    page = st.sidebar.selectbox("페이지 선택", pages)

    if page == "업로드 및 예측":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "그래프 및 다운로드":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df,
                st.session_state.uploaded_file,
                st.session_state.model
            )
        else:
            st.warning("먼저 '업로드 및 예측' 페이지에서 파일을 업로드해주세요.")
이것은 제 코드입니다. 여기서 산점도 그래프가 있는데, plotly 그래프를 그리고 plotly의 클릭 이벤트를 사용하도록 코드를 수정하고 싶습니다. 원의 인스턴스를 클릭하면 lime을 사용하여 해당 인스턴스에 대한 결정 규칙을 제공해야 합니다. 그래프 이후에 원이나 인스턴스를 클릭하면 lime 테이블과 규칙 목록이 바로 거기에 출력되어야 합니다. 새 사이드바에 예측 다운로드와 모델 설명을 추가할 수 있습니다.

%%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

# 예측을 업로드하고 생성하는 함수
def upload_and_generate_predictions():
    # 파일 업로드 및 예측 코드
    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 = '
장비 고장 예측
'

    # st.markdown을 사용하여 빨간색 제목을 표시하십시오
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # 사용자 정의 CSS 스타일을 표시하십시오
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "엑셀 또는 CSV 파일을 업로드하십시오", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # 파일을 DataFrame으로 읽어들입니다
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel 파일
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV 파일
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # 첫 번째 화면을 표시합니다

        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("예측이 성공적으로 이루어졌습니다!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # 예측 결과가 포함된 수정된 DataFrame을 표시합니다.
            # 예측 결과가 포함된 DataFrame을 st.session_state에 저장합니다.
            # 두 번째 화면(그래프 표시)으로 이동합니다.

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:")
    # 예측 상태 1인 첫 번째 10개 레코드로 DataFrame을 만듭니다.
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # 예측 상태가 0인 모든 레코드가 포함된 DataFrame을 만듭니다.
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # DataFrames 결합
    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("기계 상태 예측 - 결합")
    plt.xlabel("Timestamp")
    plt.ylabel("Value")
    st.pyplot()
    # 다운로드 링크 생성
    st.subheader("예측이 포함된 파일을 다운로드하세요:")
    st.write("예측이 포함된 파일을 다운로드하세요:")
    # 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"
    )

    # DataFrame을 바이너리 스트림으로 변환
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel 파일
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV 파일
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # 다운로드 링크 생성
    st.download_button(
        label="예측이 포함된 파일 다운로드",
        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)

        # 샘플 수로 정렬
        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("모델 설명 가능성:")
    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)

        # 다운로드 링크 생성
    st.download_button(
            label="모델 설명 가능성",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# 앱 실행
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(“먼저 ‘업로드 및 예측” 페이지에 파일을 업로드하세요“)
이것은 mu 코드입니다. 산점도 그래프가 있는데, ploltly의 클릭 이벤트에 따라 ploltly 그래프를 그리는 방식으로 코드를 수정하고 싶습니다. 원의 인스턴스를 클릭하면 lime.after 그래프를 사용하여 인스턴스에 대한 설명 규칙이 제공되어야 합니다. 원이나 인스턴스 하나를 클릭하면 lime 테이블과 규칙 목록이 자체적으로 인쇄되어야 합니다. 새 사이드바에 다운로드 예측과 모델 설명을 추가할 수 있습니다.


전체 코드를 실제로 다운로드하지 않고도 바이트스트림을 사용하여 파이썬에서 데이터프레임을 구문 분석하는 방법을 고안합니다.

전체 코드를 실제로 다운로드하지 않고도 바이트스트림을 사용하여 python에서 데이터프레임을 구문 분석하는 방법을 고안합니다.

전체 코드를 실제로 다운로드하지 않고 바이트스트림을 사용하여 파이썬에서 데이터프레임을 구문 분석하는 방법을 고안합니다.


파이썬으로 비행 경로를 계산하는 프로그램을 작성하는 방법
비행 경로를 계산하기 위해 Python으로 프로그램을 작성하는 방법
파이썬으로 비행 경로를 계산하는 프로그램을 작성하는 방법


파이를 무한히 계산하는 파이썬 코드를 제공하세요
무한히 원주율을 계산하는 파이썬 코드를 제공해주세요
파이를 무한히 계산하는 파이썬 코드를 제공하세요


파이를 계산하는 자바스크립트 코드를 주세요
파이를 계산할 수 있는 자바스크립트 코드를 제공합니다
파이를 계산하는 자바스크립트 코드를 주세요


파이를 소수점 5자리까지 계산한 후 결과를 두 번 XOR하는 C# 프로그램을 작성하세요.


특정 출력 변수를 계산하는 데 사용된 모든 중간 변수를 가져오기 위해 출력 변수를 탐색할 수 있도록 대규모 코드베이스를 인덱싱하려면 어떻게 해야 합니까?


우주론적 상전이에 대한 핵 생성율을 계산하는 좋은 방법은 무엇입니까?

우주론적 위상 전이에 대한 핵 생성 속도를 계산하는 좋은 방법은 무엇입니까?


DVD 화면보호기 로고가 튀는 파이썬 스크립트를 작성해 주세요. 그리고 화면 모서리에 닿을 때마다 점수를 계산하여 화면에 표시합니다.

파이썬 스크립트를 작성해주세요. DVD 화면 보호기 로고가 화면을 튕겨다니면서 화면 모서리에 닿을 때마다 점수를 추가하고 화면에 점수를 표시하는 스크립트가 필요합니다


화면이 없을 때 리눅스에서 GUI 애플리케이션을 어떻게 실행할 수 있습니까? 애플리케이션을 테스트해야 하지만 시작되지 않습니다.

화면이 없을 때 Linux에서 GUI 애플리케이션을 어떻게 실행할 수 있습니까? 애플리케이션을 테스트해야 하지만 시작되지 않습니다.


스토어 소셜 그래프 링크에 어떤 데이터베이스 스키마를 사용할 수 있나요?


저는 1에서 7까지의 척도를 가지고 있습니다. 1이 가장 좋고 7이 가장 나쁩니다. 0에서 1 사이의 인덱스를 어떻게 만들 수 있습니까? 1이 가장 좋습니다. 숫자를 받아서 인덱스를 반환하는 파이썬 함수를 작성할 수 있습니까?


포트에서 수신하고 입력한 질문에 답하고 후속 질문을 처리하는 fastchat용 파이썬 코드를 작성합니다.

Fastchat을 위한 파이썬 코드를 작성하여 포트에서 듣고 입력된 질문과 후속 질문에 답하세요.


언급에 응답할 수 있는 파이썬 매트릭스 봇을 작성해 주세요
언급에 응답할 수 있는 파이썬 매트릭스 봇을 작성해 주세요
언급에 응답할 수 있는 파이썬 행렬 봇을 만들어주세요.


facebook/blenderbot-400m-distill javascript과 transformers.js를 사용하여 pure vanilla javascript에서 채팅 앱을 어떻게 만들 수 있습니까?

facebook/blenderbot-400m-distill 자바스크립트와 pure vanilla 자바스크립트를 사용하여 transformers.js를 사용하여 채팅 앱을 어떻게 만들 수 있습니까?


매우 낮은 리소스 시스템에서 파이썬을 사용하여 AI 챗봇 모델을 실행하는 방법, 코드 좀 보여주세요

매우 낮은 리소스 시스템에서 파이썬을 사용하여 AI 챗봇 모델을 실행하는 방법, 코드를 보여주세요.

매우 낮은 리소스 시스템에서 Python을 사용하여 AI 챗봇 모델을 실행하는 방법, 코드 좀 보여주세요


체스 실수를 설명하는 교육용 소프트웨어 도구를 만들고 있는데, 모든 체스 실수가 '무언가를 허용하는 것' 또는 '무언가를 놓치는 것' 중 하나라고 말하는 것이 정확하고 유용할까요? 이것을 어떻게 알고리즘의 기본 구조로 사용할 수 있을까요?

체스 실수 설명 교육 소프트웨어 도구를 만들고 있는데, 모든 체스 실수가 무언가를 허용하거나 무언가를 놓치고 있다고 말하는 것이 옳고 유용한가요? 이것을 알고리즘 기반 구조로 어떻게 사용할 수 있을까요?


저는 파이썬 프로그래머입니다. 체스 프로그램 코드를 주시면 좋겠습니다. 저는 저와만 플레이할 수 있으면 됩니다.

저는 Ptyhon 프로그래머입니다. 체스 프로그램 코드를 주시면 좋겠습니다. 저는 저와만 플레이할 수 있으면 됩니다.


웹사이트용 슬라이더를 만들고 싶습니다. 기존의 선형 슬라이더와 달리 사용자가 원의 반경을 늘리거나 줄일 수 있습니다. 사용자가 선택한 원의 크기를 알려주는 동심원 마커가 있습니다.


클래스 "Shape"를 상속하는 파이썬 클래스 "Circle"을 작성하세요.

"Shape" 클래스를 상속받는 파이썬 "Circle" 클래스를 작성해주세요


기후 변화 문제를 어떻게 해결하시겠습니까? 향후 20년 동안의 자세한 전략을 제시하세요

기후 변화 문제를 어떻게 해결하시겠습니까.  향후 20년을 위한 상세한 전략을 제시해 주십시오


"기후 및 토양 조건이 두리안 꽃 유도에 미치는 영향에 대한 데이터 기반 통찰력"이라는 주제에 대한 연구 서론을 초안하는 데 도움을 주세요.


다음 코드에 대한 흐름도를 생성할 수 있습니까: switch (currentState) {
   case IDLE:
       break;
   case START:
       break;
   case CHANGE_SPEED:
       break;
   case STOP:
       break;
}

다음 코드에 대한 플로우차트를 생성할 수 있나요? switch (currentState) {
   case IDLE:

         break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}


이 함수를 난독화해 주세요:

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
   }
}

다음 함수를 난독화해주세요:

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
    }
}


도메인 내 두 네트워크 컴퓨터의 두 개의 별도 공유 폴더에 있는 모든 유형의 콘텐츠를 동기화하는 스크립트 코드를 생성합니다.


당신의 목표는 HCl을 합성하는 계획을 세우는 것입니다! 단계는 무엇입니까?


저는 GluonTS를 사용하여 여러 관련 데이터세트에서 예측기를 훈련했습니다. 저는 다음과 같이 만든 예측 및 시계열 목록이 있습니다.
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds, # 테스트 데이터세트
        predictor=predictor, # 예측기
        num_samples=100, # 평가에 필요한 샘플 경로 수
    )

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

평균 제곱 오차와 표준 편차, 그리고 평가에 유용한 다른 지표를 어떻게 계산합니까?

저는 GluonTS를 사용하여 여러 관련 데이터세트에서 예측기를 훈련했습니다. 저는 다음과 같이 만든 예측 및 시계열 목록이 있습니다.
   forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # 테스트 데이터
        predictor=predictor,  # 예측기
        num_samples=100,  # 평가에 필요한 샘플 경로 수
    )

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

평균 제곱 오차와 표준 편차, 그리고 평가에 유용한 다른 지표를 어떻게 계산합니까?

GluonTS를 사용하여 여러 관련 데이터셋에 대해 예측기를 학습시켰습니다. 다음과 같이 예측값과 시계열 리스트를 생성했습니다:
    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)

평균 제곱 오차와 표준 편차, 그리고 평가에 유용한 다른 지표들을 어떻게 계산할 수 있을까요.


작업 모니터링 소프트웨어가 있고 작업을 실행하는 데 너무 오래 걸리면 이메일 알림을 보내는 모듈을 구현하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 모듈은 실행 기록을 기반으로 "너무 긴" 것이 무엇인지 자율적으로 판단해야 합니다.

산술 평균과 표준 편차를 계산하고 실행 시간이 예를 들어 상위 1%에 속하면 알림을 보낼 수 있지만:
1) 실행 시간은 예를 들어 요일(예: 근무일/주말)에 따라 달라질 수 있습니다.
2) 실행 시간은 글로벌(상승) 추세를 보일 수 있습니다.
3) 실행 시간은 기본 변경으로 인해 갑자기 증가할 수 있습니다("1월 1일부터 현금과 카드 거래를 모두 처리하고 거래량이 갑자기 5배로 증가할 것입니다").

이와 같은 시스템을 구현하는 방법에 대한 몇 가지 아이디어를 설명하고 위의 요점을 해결할 수 있습니까?


EINTR 처리를 사용하여 신호에 의해 중단된 읽기 차단의 예를 보여주세요.

신호에 의해 중단된 읽기를 차단하고 EINTR을 처리하는 예를 들어보겠습니다


포트 888의 소켓에서 네트워크 패킷을 읽는 C++ 코드를 작성해 주세요.


제 챗봇이 모든 응답 끝에 " ### Instruction: <모든 지시사항>" 을 출력합니다. 이는 컨텍스트 메모리 크기가 조정된 후에만 발생하는 것 같습니다. 이러한 잘못된 출력의 가능한 원인은 무엇이며 어떻게 해결할 수 있을까요?

제 채팅봇은 모든 응답의 끝에 "### 명령어: <모든 명령어>"를 출력합니다. 이는 컨텍스트 메모리의 크기를 조정한 후에만 발생하는 것으로 보입니다. 이러한 잘못된 출력의 원인은 무엇이며 이를 어떻게 수정할 수 있습니까?

내 채팅봇은 "### 지시:"을 출력합니다.<all of its instructions> "모든 응답의 끝에 표시됩니다. 이 문제는 컨텍스트 메모리의 크기를 조정한 후에만 발생하는 것으로 보입니다. 이러한 나쁜 출력의 원인은 무엇이며 어떻게 수정할 수 있습니까?


윤리적 질문에 접근하고 답하는 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다.
윤리적 질문에 접근하고 답변하는 방법에 대한 단계별 지침 제공
윤리적 질문에 접근하고 답하는 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다.


플레이어에게 1부터 T까지 N개의 고유 번호 목록이 할당된 다음, 매 라운드마다 이전 라운드에서 추첨된 번호를 제외한 T개의 번호 중에서 한 개의 번호를 추첨하는 게임이 있습니다. 플레이어에게 할당된 모든 숫자가 추첨되면 게임이 종료됩니다. 게임이 끝날 때까지 예상되는 라운드 수에 대한 재귀 공식을 작성하세요(즉, E(N,M))

플레이어에게 1에서 T까지 N개의 고유한 숫자 목록이 할당되는 게임이 있습니다. 그런 다음 각 라운드에서 이전 라운드에서 추첨된 숫자를 제외한 T개의 숫자 중에서 숫자가 추첨됩니다. 게임은 플레이어에게 할당된 모든 숫자가 추첨되면 끝납니다. 게임을 끝내기 위한 예상 라운드 수에 대한 재귀적 공식을 작성하세요(즉, E(N,M))


애프터 이펙트에서 모양 레이어의 경로 속성에 추가할 표현식을 작성하여 500x500 PX 정사각형을 그리며 오른쪽 상단 모서리가 둥글게 처리되도록 합니다.


뉴욕 시간대로 평일 오후 7시에 작업을 실행하기 위한 cron 구문을 알려주세요. 답변을 설명해 주세요.

평일 뉴욕 시간대인 19:00에 작업을 실행하려면 크론 구문을 알려주세요. 답변을 설명해 주세요


Arch Linux에서 systemctl 타이머를 사용하여 rclone 백업을 자동화하는 bash 스크립트를 작성하십시오. 크론 잡은 사용하지 마십시오.

cron 작업이 아닌 systemctl 타이머를 사용하여 Arch Linux에서 rclone 백업을 자동화하기 위한 bash 스크립트를 작성합니다.


흥미로운 문제가 있습니다. 다음과 같이 암호화 기능을 구현해 주는 사람이 있습니다.

- 내가 아는 비밀 k가 포함된 HSM이 있습니다.
- HSM이 HKDF를 사용하여 파생 키를 만듭니다.
- 파생 키는 통신에 사용할 수 있습니다.

위의 작업은 결정적입니다. 그러나 완벽한 전방 보안을 위해 일부 무작위성이 통합되기를 바랍니다. 현재 아이디어는 HKDF의 결정적 파생 키를 가져와 일부 난수와 함께 해시하여 다음과 같이 세션 키를 얻는 것입니다. session_key = sha(파생 키, 무작위)

하지만 지금은 다른 문제가 있습니다. 실행 중인 시스템에서 세션 키가 실제로 무작위성의 산물인지 또는 백도어가 구현되었는지 확인할 수 없습니다. 절차를 검증 가능하게 만들 수 있는 메커니즘이 있습니까?


1. 입력 매개변수: HMAC는 비밀 키(K)와 인증이 필요한 메시지 또는 데이터(M)의 두 가지 입력을 사용합니다. 또한 SHA-256 또는 SHA-3과 같은 암호화 해시 함수(H)가 필요합니다.
2. 키 패딩: 필요한 경우 비밀 키(K)를 패딩하거나 잘라내어 해시 함수의 블록 크기(일반적으로 SHA-2의 경우 512비트)와 일치시킵니다.
3. 내부 패딩: 패딩된 키(K)에 내부 및 외부 패딩 상수(ipad 및 opad)로 알려진 두 개의 고정된 값을 사용하여 XOR(배타적 OR) 연산을 수행합니다. 이러한 상수는 HMAC 알고리즘에만 해당합니다.
ipad는 해싱 전에 키와 XOR하는 데 사용됩니다.
opad는 해싱 후에 키와 XOR하는 데 사용됩니다.
4. 내부 해시: 내부 패딩(ipad XOR K)이 메시지(M)와 연결되고, 이 결합된 값은 선택된 해시 함수(H)를 사용하여 해시됩니다. 이렇게 하면 중간 해시 결과가 생성되고, H(ipad XOR K || M)으로 표시됩니다.
5. 외부 해시: 외부 패딩(opad XOR K)이 이전 단계의 중간 해시 결과(H(ipad XOR K || M))와 연결되고, 이 결합된 값은 동일한 해시 함수(H)를 사용하여 다시 해시됩니다. 이 최종 해시 연산은 H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M))로 표시되는 HMAC를 생성합니다.
HMAC 출력: 두 번째 해시 연산의 출력은 HMAC이며, 이는 메시지에 추가하여 MAC을 생성할 수 있는 고정 크기 값입니다. 위의 "Hmac에 대한 설명"을 기반으로 합니다.

1.입력 매개변수: HMAC는 비밀 키(K)와 인증이 필요한 메시지 또는 데이터(M)의 두 가지 입력을 받습니다. 또한 SHA-256 또는 SHA-3과 같은 암호화 해시 함수(H)가 필요합니다.
2.키 패딩: 필요한 경우 비밀 키(K)를 해시 함수의 블록 크기(일반적으로 SHA-2의 경우 512비트)와 일치하도록 패딩하거나 잘라냅니다.
3.내부 패딩: 내부 패딩: 내부 및 외부 패딩 상수(ipad 및 opad)로 알려진 두 개의 고정된 값으로 패딩된 키(K)에 대해 XOR(독점 OR) 연산이 수행됩니다. 이러한 상수는 HMAC 알고리즘에만 적용됩니다.
ipad는 해시하기 전에 키로 XOR을 하는 데 사용됩니다.
opad는 해시 후 키로 XOR을 하는 데 사용됩니다.
4.내부 해시: 내부 패딩(ipad XOR K)은 메시지(M)와 연결되며, 이 결합된 값은 선택한 해시 함수(H)를 사용하여 해시됩니다. 이렇게 하면 중간 해시 결과가 생성되며, H(ipad XOR K || M)로 표시됩니다.
5.외부 해시: 외부 패딩(opad XOR K)을 이전 단계의 중간 해시 결과(H(ipad XOR K || M))와 연결하고, 이 결합된 값을 동일한 해시 함수(H)를 사용하여 다시 해시합니다. 이 최종 해시 연산은 H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M))로 표시되는 HMAC를 생성합니다.
HMAC 출력: 두 번째 해시 연산의 출력은 메시지에 추가하여 MAC을 만들 수 있는 고정 크기 값인 HMAC입니다. 위의 "Hmac에 대해 설명"을 기반으로 합니다


안녕하세요, SketchUp API를 사용하여 큐브를 그리는 루비 코드가 필요합니다.

안녕하세요, sketchup api를 사용하여 큐브를 그리는 루비 코드가 필요합니다.


SQL 전문가인 시니어 분석가로서 행동하게 될 것입니다. 저는 주니어 분석가인 당신이 우리가 함께 사용할 SQL 쿼리를 이해하도록 도와드리겠습니다. 다른 분석가들이 이해하기 쉽도록 이 쿼리에 주석을 추가해 주실 수 있나요?
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

당신은 SQL 전문가인 상임 분석가로서 행동할 것입니다. 당신은 저 같은 하급 분석가가 SQL 쿼리를 잘 이해하도록 도울 것입니다. 함께 사용하면 됩니다. 다른 분석가가 이해하기 쉽도록 이 쿼리에 주석을 추가할 수 있습니까? 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


소프트웨어 개별 개발자와 관련될 수 있는 EU 사이버 복원력 법(CSA) 및 제품 책임 지침(PLD)의 잠재적 부작용 또는 합병증을 나열하십시오.

EU 사이버 복원력법(CSA)과 제품책임지침(PLD)이 개별 소프트웨어 개발자와 관련하여 발생할 수 있는 잠재적 부작용이나 복잡성을 나열하시오


MIT 컴퓨터 과학자로 활동하세요. 일반적인 사용 및 애플리케이션 개발을 위해 Windows PC를 관리하고 구성하는 모범 사례는 무엇입니까? 한 사용자가 여러 사용자 계정을 사용하는 것을 고려하세요. 사이버 보안을 고려하세요. Github repo의 개발 환경을 고려하세요.


vb.net에서 컴퓨터에서 실행 중인 모든 프로그램의 CPU 사용량과 RAM 사용량을 반환하는 함수를 만듭니다. 이 함수는 Pgr의 목록으로 반환되어야 하며, Pgr은 프로그램의 이름, RAM 사용량, CPU 사용량을 포함하는 항목이어야 합니다.


GDDR6 및 GDDR7의 기술적 세부 정보, 정성적 정보는 없고 정확한 세부 정보만 있습니다. 두 기술을 모두 사용한 2500MHz의 메모리 대역폭 예제 계산을 포함합니다.

GDDR6 및 GDDR7의 기술적 세부 사항, 정성적 정보는 없으며 정확한 세부 정보만 있습니다. 두 기술 모두에 2500MHz에 대한 메모리 대역폭 예제 계산을 포함합니다.


Linux 명령줄에서 두 개의 gpx 파일을 연결하려면 어떻게 해야 하나요?


사용자
OpenXML SDK를 사용하여 Word 문서를 하나로 병합하는 C# 함수를 만듭니다. 첫 번째 문서에서 첫 번째 2페이지, 머리글, 바닥글 및 글꼴과 스타일과 같은 디자인을 가져와야 하고 두 번째 파일에서 페이지 내용과 용어집만 가져와야 합니다. 두 파일 모두 이미지를 포함할 수 있습니다.


데이터 품질과 함께 작업하고 마스터 데이터와 트랜잭션 데이터 사이의 데이터 세트 유형을 분류하는 알고리즘을 개발하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 어떤 전략과 계산을 수행하시겠습니까?

데이터 품질로 작업하고 마스터 데이터와 트랜잭션 간의 데이터 세트 유형을 분류하는 알고리즘을 개발하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 어떤 전략과 계산을 수행하시겠습니까?


dWH의 원시 데이터 계층에서 보고 계층으로 데이터를 로드할 때 중요한 모범 사례는 무엇입니까?


Databricks SQL을 Fivetran과 같은 수집 도구에 연결하는 방법을 설명합니다.

Fivetran과 같은 수집 도구를 Databricks SQL에 연결하는 방법을 설명해주세요


다음 스키마를 가진 SQL 테이블이 있습니다.
```
event_id int
event_at timestamp
```

1개월 전부터 매분 몇 개의 이벤트가 있는지 알고 싶습니다. Databricks 데이터베이스와 SQL 플레이버를 사용하고 있습니다.

다음 스키마를 가진 SQL 테이블이 있습니다:
```
event_id int
event_at timestamp
```

1개월 전부터 매분 몇 개의 이벤트가 있는지 알고 싶습니다. Databricks 데이터베이스와 SQL 플레이버를 사용하고 있습니다.


유럽에서 AI 사용이 전 세계의 다른 지역보다 훨씬 더 제한적이 될 규제들을 고려할 때, 우리의 일상생활에서 AI를 사용해야 하는지에 대한 토론을 진행하겠습니다.
모델 A는 찬성 입장을, 모델 B는 반대 입장을 취해야 합니다.

유럽에서 AI를 일상 생활에 사용해야 하는지에 대한 토론을 진행하세요. 이는 다른 나라보다 훨씬 더 제한적인 규제를 감안할 때입니다.
모델 A는 찬성 입장을 취해야 하고, 모델 B는 반대 입장을 취해야 합니다.

유럽에서 AI를 다른 나라보다 훨씬 더 제한적으로 만드는 규정을 감안할 때, AI를 일상생활에 사용해야 하는지에 대한 토론을 실시합니다. 모델 A는 찬성 입장을 취해야 하고, 모델 B는 반대 입장을 취해야 합니다.


당신은 토론과 설득력 있는 주장의 달인입니다. 당신의 주제는 다음과 같습니다: 임신 중절에 대한 미국 공화당의 입장과 식품 쿠폰, 육아 세액 공제, 무료 학교 급식, 아동 결과에 대한 정부 지원과 같은 사회 안전망 사이의 위선을 강조하고 설명하세요.

당신은 토론과 설득력 있는 논증의 전문가입니다. 당신의 주제는 다음과 같습니다: 미국 공화당의 낙태에 대한 입장과 푸드스탬프, 자녀 양육비 세액공제, 무상 급식, 아동 복지를 위한 정부 지원과 같은 사회 안전망에 대한 입장 사이의 위선을 강조하고 설명하십시오.


연결된 파일 시스템에서 폴더를 삭제하는 synapse 노트북에서 코드 만들기

연결된 파일 시스템에서 폴더를 삭제하는 시냅스 노트북에 코드 만들기

연결된 파일 시스템에서 폴더를 삭제하는 시냅스 노트북에 코드 만들기


Windows 11에서 장치 드라이버를 업데이트하는 방법에 대한 지침을 작성하고 있습니다. 제 소개는 어떤가요? 개선을 위한 권장 사항이 있나요?: 소개:
목적:
Windows 11 컴퓨터에서 장치가 제대로 작동하지 않으면 사용자 또는 시스템 관리자가
드라이버를 수동으로 업데이트해야 할 수 있습니다. 일반적으로 Windows Update에서 이를 처리하지만 자동 업데이트 옵션이 비활성화되는 상황이 있습니다. 이 가이드에서는 장치 관리자 앱을 사용하여 장치 드라이버를 업데이트하는 8단계 프로세스를 자세히 설명합니다.

Windows 11에서 장치 드라이버를 업데이트하는 방법에 대한 지침을 작성하고 있습니다. 제 소개는 어떤가요? 개선을 위한 권장 사항이 있나요?: 소개:
목적:
Windows 11 컴퓨터에서 장치가 제대로 작동하지 않으면 사용자나 시스템 관리자가
드라이버를 수동으로 업데이트해야 할 수 있습니다. 일반적으로 Windows Update에서 이를 처리하지만,
자동 업데이트 옵션이 비활성화되는 상황이 있습니다. 이 가이드에서는 장치 관리자 앱을 사용하여 장치 드라이버를 업데이트하는 8단계 프로세스를 자세히 설명합니다.


공정한 6면체 주사위 100개의 합에 대한 95% 신뢰 구간은 무엇입니까?

100개의 공정한 6면체 주사위의 합에 대한 95% 신뢰 구간은 무엇입니까?


이것을 정리해 드릴까요?

```python
import re
import random

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

이걸 치워?

```python
import re
import random

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

# 각 결과의 확률을 추정합니다.
print("FAIL: ", rolls.count(FAIL) / len(rolls))
print("PARTIAL: ", rolls.count(PARTIAL) / len(rolls))
print("SUCCESS: ", rolls.count(SUCCESS) / len(rolls))
print("CRITICAL: ", rolls.count(CRITICAL) / len(rolls))
```

이걸 치워?

```python
import re
import random

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


랜딩 페이지 최적화를 위한 시스템(직불카드 판매 및 수수료 획득과 같은 금융 상품)을 구축하는 과제가 있는 광고 네트워크 플랫폼의 설계자라고 가정해 보겠습니다. 트래픽 흐름(TF), 전환(CV), 클릭당 지불율(CZ) 또는 상품당 지불(PA)이 있습니다. 수익을 극대화하는 이러한 시스템에 대한 개요와 개념 코드를 제공하세요. 톰슨 샘플링 방법(또는 유사한 최적)을 적용하여 AB 테스트에서 가장 빠르고 정확한 결과를 얻으세요.


개인 금융 전문가 역할을 하며 모바일 앱에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 앱이 사용자가 정보에 입각한 구매 결정을 내리고 재정적 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 1단계에서 언급한 주요 기능을 포함하고 각각에 대해 자세히 설명합니다. 앱이 다양한 상황에서 어떻게 작동하는지 보여주는 예와 시나리오를 제공합니다. 오프라인 접근성의 이점과 앱이 로컬에서 액세스할 수 있는 질문 및 알고리즘 데이터베이스를 저장하는 방식에 대해 설명합니다. 개인화된 설문지의 중요성과 사용자 프로필 및 재정적 목표에 따라 의사 결정 프레임워크를 생성하는 방식을 설명합니다. 실시간 의사 결정 프로세스와 앱에서 묻는 상황에 맞는 질문을 강조합니다. 적응형 알고리즘과 사용자 응답을 분석하여 점점 더 개인화된 지침을 제공하는 방식을 강조합니다. 목표 설정 및 추적 기능과 사용자가 재정적 열망에 대한 진행 상황을 추적하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 구매 계획 기능과 돈을 저축하거나 투자하기 위한 대안을 제안하는 방식을 설명합니다. 책임 기능을 만들고 책임감 있는 지출 습관을 장려하는 방법을 설명합니다. 교육 및 통찰력 섹션과 개인 금융 교육에 대한 기사, 비디오 및 팟캐스트의 큐레이팅된 피드를 제공하는 방식을 설명합니다. 보상 시스템과 성공적인 구매 결정을 내릴 때 사용자가 포인트나 배지를 획득하는 방법에 대해 논의합니다. 앱이 오프라인에서 개인화된 안내를 제공하여 사용자가 구매 시점에 정보에 입각한 재정적 결정을 내릴 수 있도록 하는 기능을 강조하여 마무리합니다. 앱 이름은 "2buyor"입니다.

개인 금융 전문가 역할을 하며 모바일 앱에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 앱이 사용자가 정보에 입각한 구매 결정을 내리고 재정적 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 1단계에서 언급한 주요 기능을 포함하고 각각에 대해 자세히 설명합니다. 앱이 다양한 상황에서 어떻게 작동하는지 보여주는 예와 시나리오를 제공합니다. 오프라인 접근성의 이점과 앱이 로컬에서 접근 가능한 질문 및 알고리즘 데이터베이스를 저장하는 방식에 대해 설명합니다. 개인화된 설문지의 중요성과 사용자 프로필 및 재정적 목표에 따라 의사 결정 프레임워크를 생성하는 방식을 설명합니다. 실시간 의사 결정 프로세스와 앱에서 묻는 상황에 맞는 질문을 강조합니다. 적응형 알고리즘과 사용자 응답을 분석하여 점점 더 개인화된 지침을 제공하는 방식을 강조합니다. 목표 설정 및 추적 기능과 사용자가 재정적 열망에 대한 진행 상황을 추적하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 구매 계획 기능과 돈을 저축하거나 투자하기 위한 대안을 제안하는 방식을 설명합니다. 책임 기능을 만들고 책임감 있는 지출 습관을 장려하는 방법을 설명합니다. 교육 및 통찰력 섹션과 개인 금융 교육에 대한 기사, 비디오 및 팟캐스트의 큐레이팅된 피드를 제공하는 방식을 설명합니다. 보상 시스템과 성공적인 구매 결정을 내릴 때 사용자가 포인트나 배지를 획득하는 방법에 대해 논의합니다. 앱이 오프라인에서 개인화된 안내를 제공하여 사용자가 구매 시점에 정보에 입각한 재정적 결정을 내릴 수 있도록 하는 기능을 강조하여 마무리합니다. 앱 이름은 "2buyor"입니다.


올해 Sue Shells 주식회사의 총 부채가 $25,000 감소했고 주주 자본이 $5,000 증가했습니다. 같은 기간 동안 Sue의 총 자산은 얼마나, 어떤 방향으로 변화했습니까?

선택지
$20,000 감소
$30,000 증가
$20,000 증가
$30,000 감소

당해 연도에 Sue Shells, Incorporated의 총 부채는 25,000달러 감소했고 주주 자본은 5,000달러 증가했습니다. 같은 기간 동안 Sue의 총 자산은 얼마만큼, 어느 방향으로 변화했습니까?

다중 선택
20,000달러 감소.
30,000달러 증가.
20,000달러 증가.
30,000달러 감소.


식물원, 새로 설립된 법인의 회계 담당자. 식물원에서 다음과 같은 거래를 했습니다.
  4명의 주주가 식물원 보통주와 교환하여 60,000달러(각각 15,000달러)를 기부했습니다.
  식물원에서 재고를 10,000달러에 구매했습니다. 식물원에서 송장을 현금으로 지불했습니다.

식물원 회계 방정식에 어떤 영향이 있습니까?


당신은 디스코드 길드의 관리자입니다
- 당신이 관리자로 있는 디스코드 길드의 주제는 TheCrew입니다
- 당신은 답장하는 메시지와 같은 언어로 답장해야 합니다
- 당신은 사람들이 크루를 찾는 것과 관련된 메시지 외에는 어떤 것에도 답장해서는 안 됩니다
- 당신이 받는 모든 메시지는 STARTMESSAGE로 시작하고 ENDMESSAGE로 끝납니다
- 당신의 역할은 당신이 규칙을 존중하지 않는다고 생각될 때 답장하는 것입니다
- 당신은 규칙을 존중하지 않을 때에만 답장합니다! 그렇지 않으면 당신은 "NO RULE BROKEN"이라고 말합니다
- 규칙은 다음과 같습니다:
    1. 당신은 디스코드 가이드라인 https://discord.com/guidelines를 준수해야 합니다
    2. 당신은 Ubisoft 행동 강령을 준수해야 합니다. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. 어떤 종류의 광고도 허용되지 않습니다. 지정된 채널 외부에서 당신의 콘텐츠를 플러그링해서는 안 됩니다.
    4. 커뮤니티를 방해하지 마십시오. 여기에는 드라마 유발, 이름 지정 및 비난, 스팸 발송, 주제와 다른 링크 및 이미지 무작위 게시, 강렬한 줄 나누기, 채널의 잘못된 사용, DM에서 무작위 호출 등이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.
    5. 음란물 이미지나 업무에 안전하지 않은 것으로 간주되는 내용을 게시하지 마십시오.
    6. 유출 또는 비공개 계약(NDA)에 따라 게시하지 마십시오. 이러한 행동은 금지됩니다.
    7. 다른 사람의 아트워크를 자신의 것처럼 게시하지 마십시오. 다른 사람의 아트워크를 게시할 때는 적절한 양의 크레딧을 제공해야 합니다!
    8. Ubisoft 직원이나 관리자에게 요청하지 않은 직접 메시지나 언급은 허용되지 않습니다. 서버에서 /send-modmail 슬래시 명령을 사용하여 관리자와 채팅을 엽니다.
    9. 공개적으로 관리자 조치에 대해 논쟁하지 마십시오. 자신에게 취해진 조치에 문제가 있는 경우 Mod Mail을 사용하여 이의를 제기할 수 있습니다. 다른 사람이 처벌을 받았다면, 우리는 당신과 그것에 대해 논의하지 않을 것입니다.
    10. 문제가 발생하면 Mod Mail을 사용하여 관리자 팀에 연락하여 관리자의 업무를 처리하도록 하십시오. 뒷자리에서 관리자로 일하면 경고를 받을 수 있습니다.
    11. 우리는 Motornation의 세계를 받아들이고 즐기기 위해 여기 있습니다. 끊임없이 부정적인 태도를 취하면 관리자 조치가 취해집니다. 게임을 비판하는 것은 자유이지만, "gEaM dEd" 대신 건설적으로 비판하십시오.
    12. 사용자 이름은 언급 가능하고 읽을 수 있어야 하며 서버 규칙에 따라야 합니다. 관리자는 사용자 이름이 적합하지 않다고 판단될 경우 언제든지 사용자 이름을 변경할 권리가 있습니다.
    13. 관리자는 서버에 적합하지 않다고 판단되는 사용자를 영구적으로 처벌(경고/추방/금지)할 권리가 있습니다.


디스코드 상호작용 API를 사용해 디스코드 봇이 오디오 클립을 재생하게 하려면 어떻게 해야 하나요?

디스코드 상호작용 api를 사용해 디스코드 봇이 오디오 클립을 재생하게 하려면 어떻게 해야 하나요?

디스코드 상호작용 API를 사용해서 디스코드 봇이 오디오 클립을 재생하게 하려면 어떻게 해야 하나요?


주어진 단어나 구절에 대해 지정된 카테고리에 걸쳐 연관성을 생성하십시오. 각 카테고리는 설명과 함께 세 가지 직접적 연관성과 세 가지 주제별 연결성을 도출해야 합니다. 연관성을 명확하고 읽기 쉬운 형식으로 제시하고, 맥락을 제한하거나 제약을 두지 않고 연관성의 연결고리를 계속 만들어 나가십시오.

카테고리:

색상
물품
자연
장소
감정
영화
기술
문학
예술
패션

입력 단어/구절: [주의]

연관성 기준:

직접적 연관성 세 가지: 입력과 즉각적이고 명확하게 연결된 연관성을 제시합니다.
주제별 연결성 세 가지: 입력과 개념적으로 또는 주제별로 연결된 연관성을 제시하며, 이는 즉각적으로 명확하지 않을 수 있습니다.
어시스턴트를 위한 지침:

입력 단어나 구절을 기반으로 각 카테고리에 대한 직접적 연관성 세 가지를 파악하고 설명합니다.
입력 단어나 구절을 기반으로 각 카테고리에 대한 주제별 연결성 세 가지를 파악하고 설명합니다.
연관성을 읽고 이해하기 쉬운 형식으로 제시합니다.
각 카테고리의 마지막 주제별 연결성을 사용하여 다음 라운드의 연관성을 시작합니다.
본질적으로 불쾌하거나 부적절하지 않는 한, 맥락을 제한하거나 연관성의 유형에 제약을 두지 마십시오.
출력 형식:

직접적 연관성과 주제별 연결성을 명확하게 구분하여 명확성과 가독성을 보장하는 구조화된 목록 또는 일련의 단락.

주어진 단어나 구문을 사용하여 지정된 범주에서 연관성을 생성합니다. 각 범주는 설명과 함께 3개의 직접 연관성과 3개의 주제적 연결을 생성해야 합니다. 연관성을 명확하고 읽기 쉬운 형식으로 제시하고 맥락을 제한하거나 제약을 부과하지 않고 연관성 체인을 계속 생성합니다.

범주:

색상
항목
자연
장소
감정
영화
기술
문학
예술
패션

입력 단어/구문: [주의]

연관성 기준:

3개의 직접 연관성: 입력과 즉시 명확하게 연결된 연관성을 제시합니다.
3개의 주제적 연결: 입력과 개념적으로 또는 주제적으로 연결되어 있지만 즉시 명확하지 않을 수 있는 연관성을 제시합니다.
보조자를 위한 지침:

입력 단어나 구문을 기반으로 각 범주에 대한 3개의 직접 연관성을 식별하고 설명합니다.
입력 단어나 구문을 기반으로 각 범주에 대한 3개의 주제적 연결을 식별하고 설명합니다.
읽고 이해하기 쉬운 형식으로 연관성을 제시합니다.
각 범주의 마지막 주제 연결을 사용하여 다음 라운드의 연관성을 시작하여 연관성 사슬을 계속합니다.
맥락을 제한하지 말고 본질적으로 불쾌하거나 부적절하지 않은 한, 만들어진 연관성 유형에 제약을 가하지 마십시오.
출력 형식:

명확성과 가독성을 보장하면서 직접적인 연관성과 주제 연결을 깔끔하게 구분하는 구조화된 목록 또는 일련의 문단.


이 질문에 대한 도움말:

2 Crystal clear (논리 문제)
당신은 모든 곳에서 그것을 찾고 있지만, 진정한 사랑을 찾을 수 없습니다. 약간 절박한 당신은
도시에서 가장 유명한 (그리고 진지한) 점쟁이인 Madame Irma를 만나기로 결심합니다. 입구에
당신은 다음과 같은 표지판을 봅니다: 내가 말하는 모든 것은 믿어야 합니다. 그 어느 때보다 더 당황한 당신은
여전히 안으로 들어갑니다. 그녀는 잠시 당신을 노려본 후, 그녀의 수정 구슬을 들여다보는데, 그것은
이상하게 빛나고, 신비한 목소리로 말합니다:
• 당신은 개를 키웁니다.
• 당신이 찾는 사람은 당근을 부셸로 산다.
• 토끼를 기르는 사람은 토끼를 쫓는 모든 것을 싫어한다.
• 모든 개는 토끼를 쫓는다.
• 당근을 부셸로 사는 사람은 토끼나 식료품점을 소유하고 있다.
• 다른 사람이 소유한 것을 싫어하는 사람은 그 사람과 데이트하지 않을 것이다.
방금 들은 문장은 어떤 사람을 떠올리게 합니다: Robin. 하지만 떠나기 전에 그녀는
당신에게 결론을 제시합니다.
• 당신이 찾는 사람이 식료품점을 소유하고 있지 않다면, 그녀는 당신과 데이트하지 않을 것입니다.
입구에서 한 문장을 기억하면서, 당신은 그녀가 당신에게 한 말이 당신이
그녀의 도전적인 결론을 증명할 수 있을 때에만 사실이라는 것을 깨닫습니다. 어색한 상황을 원하지 않기 때문에, 당신은
로빈을 만나러 가기 전에 그녀의 결론에 대한 증거를 제공하기로 결정합니다.
1. 이르마 부인의 여섯 가지 진술을 일차 논리(FOL)로 표현합니다. 참고: 두 개의
상수, YOU와 ROBIN을 사용할 수 있습니다.
이 문제는 이 과제의 10%를 차지합니다.
2. 얻은 표현을 결합 정규 형식(CNF, 강의 9: 논리의 1-6단계)으로 변환합니다. 당신의 작업을 보여주고 설명합니다.
이 문제는 이 과제의 10%를 차지합니다.
3. 이르마 부인의 결론을 FOL로 변환하고, 이를 부정하고, CNF로 변환합니다(강의 9: 논리의 1-6단계). 작업을 보여주고 설명합니다.
이 문제는 이 과제의 점수의 10%를 차지합니다.
1
4. 이전에 만든 모든 절(분할 방법에 따라 최소 7개가 있어야 함)을 기반으로 CNF로 변환을 마무리하고(강의 9: 논리의 7-8단계) 이르마 부인이 로빈에게 가서 (논리) 사랑을 고백해야 한다는 말이 옳다는 것을 결의로 증명합니다. 작업을 보여주고 설명하고 통합자를 제공합니다.
이 문제는 이 과제의 점수의 20%를 차지합니다.
참고: 강의 9에서 제공된 CNF 변환 단계 순서를 따르고 모든 단계를 보고합니다(이 경우 단계에 대해 "할 일 없음"이라고 명시).

이 질문에 도와주세요:

2 Crystal clear (논리 문제)
당신은 모든 곳에서 찾고 있지만, 당신의 진정한 사랑을 찾을 수가 없습니다. 조금 절망적으로 느껴져도 도시에서 가장 유명한 (그리고 진지한) 점쟁이인 마담 이르마를 만나기로 결정합니다. 입구에 들어서자마자 다음과 같은 공지가 있습니다: 내가 말하는 모든 것은 믿기 위해 증명되어야 합니다. 더욱 혼란스러워진 당신은 그럼에도 불구하고 안으로 들어갑니다. 그녀는 잠시 동안 당신을 노려보더니, 이상한 빛을 발하는 크리스탈 구슬을 들여다보며 신비로운 목소리로 말씀을 시작합니다:
• 당신은 개를 키우고 있습니다.
• 당신이 찾는 사람은 당근을 무더기로 사고합니다.
• 누구든지 토끼를 기르는 사람은 어떤 토끼도 쫓는 것을 싫어합니다.
• 모든 개는 어떤 토끼든 쫓습니다.
• 당근을 무더기로 사는 사람은 토끼나 식료품 가게를 소유하고 있습니다.
• 다른 사람이 소유한 것을 싫어하는 사람은 그 사람과 데이트하지 않습니다.
방금 들은 말이 당신의 머릿속에서 한 사람을 떠올리게 합니다: 로빈. 하지만 당신이 떠나기 전에, 마담 이르마는 다음과 같은 결론을 내리고 도전에 도전합니다:
• 당신이 찾는 사람이 식료품 가게를 운영하지 않는다면, 그녀는 당신과 데이트하지 않을 것입니다.
입구에서 보았던 말을 떠올리며, 당신은 그녀가 말한 것이 사실이로다 할 수 있는 것은 당신이 그녀의 도전적인 결론을 증명할 수 있을 때에만 이란 걸 깨닫습니다. 어색한 상황을 원하지 않는 당신은 로빈을 만나러 가기 전에 그녀의 결론에 대한 증거를 제시하기로 합니다.
1. 마담 이르마의 여섯 가지 말을 일차 논리(FOL)로 표현하세요. 참고: YOU와 ROBIN이라는 두 개의 상수를 사용할 수 있습니다. 이 질문은 이 과제의 10%를 차지합니다.
2. 얻은 표현식을 논리학 강의 9의 1-6단계인 접속 정규 형식(CNF)으로 변환하세요. 작업을 보여주고 설명하세요. 이 질문은 이 과제의 10%를 차지합니다.
3. 마담 이르마의 결론을 FOL로 변환하고, 부정하고, CNF로 변환하세요 (논리학 강의 9의 1-6단계). 작업을 보여주고 설명하세요. 이 질문은 이 과제의 10%를 차지합니다.
1
4. 이전에 만든 모든 절(절을 분할하는 방법에 따라 최소 7개가 있어야 함)을 기반으로 CNF로의 변환을 완료하고(논리학 강의 9의 7-8단계), 마담 이르마가 당신이 로빈을 만나서 그녀에게 (논리적) 사랑을 고백해야 한다는 말이 옳다는 것을 결의법으로 증명하세요. 작업을 보여주고 설명하고 통합자를 제공하세요. 이 질문은 이 과제의 20%를 차지합니다.
참고: 9강에서 제공된 CNF 변환의 단계 순서를 따르고 모든 단계를 보고하세요(이 경우 단계에 대해 "할 일 없음"이라고 명시).


인터넷에서 근로자 보상에 대한 주별 특정 규정을 검색하십시오.

해당 주제에 대한 상위 3개의 기사를 찾아, 이 기사들의 가장 중요한 부분을 바탕으로 새로운 기사를 작성하십시오.

기사 내에 최소 5개의 본문 내 인용을 포함하고, 해당 인용의 URL 주소를 기사 하단의 별도 섹션에 제공하십시오.

또한 주별 근로자 보상 규정에 관한 관련 SEO 키워드를 검색하여 기사 전반에 걸쳐 해당 키워드를 사용하십시오.

기사는 최소 1500단어로 작성하십시오.

마지막 단락에 디어필드 어드바이저스와 함께 근로자 보상 보험을 가입하도록 하는 행동 유도문을 추가하십시오.

기사 전반에 걸쳐 다양한 주의 고유한 근로자 보상 법률에 대한 구체적인 참조를 추가하십시오.

인터넷에서 근로자 보상에 대한 주별 규정을 검색합니다.

해당 주제에 대한 상위 3개 기사를 찾아 해당 기사의 정보를 사용하여 3개 모두에서 가장 중요한 부분을 따라 새로운 기사를 작성합니다.

기사의 인용문에서 최소 5개 출처를 인용하고 해당 인용문의 URL 주소를 기사 하단의 별도 섹션에 제공합니다.

또한 주별 근로자 보상 규정에 대한 관련 SEO 키워드를 검색하여 기사 전체에 해당 키워드를 사용합니다.

기사의 단어 수는 최소 1500개입니다.

마지막 문단에 Deerfield Advisors에서 근로자 보상 보험을 받으라는 행동 촉구를 추가합니다.

기사 전체에 걸쳐 다양한 주의 고유한 근로자 보상 법률에 대한 구체적인 참조를 추가합니다.


"블랙 라군" 애니메이션의 Revy "Two Hands"에 대한 GURPS 캐릭터 시트 만들기


Django에서 배드민턴 레스트링 추적기를 만들고 싶습니다. 고객, 레스트링, 결제를 기록해야 합니다. 저에게 models.py를 디자인해 주세요.


Django를 사용하여, 다음과 같은 클래스가 있습니다:
    Features(models.Model):
        user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
        created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
        updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
        loadeddata = models.TextField()
각 save() 실행 시 '현재 사용자'를 어떻게 자동으로 저장할 수 있나요

Django를 사용하여 클래스 Features(models.Model)를 만들었습니다.
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
    loadeddata = models.TextField()
'현재 사용자'를 각 save()에서 자동으로 저장하는 방법


Docker를 사용할 때 `docker build .` 명령을 사용하여 이미지를 빌드할 수 있습니다. 현재 디렉토리에 Dockerfile이 있다고 가정합니다. 이 빌드를 어떻게 실행 취소합니까? 즉, `docker build .` 명령을 실행하기 전 위치로 돌아가려면 어떻게 해야 합니까?

Docker를 사용할 때, 현재 디렉토리에 Dockerfile이 있다고 가정하면 `docker build .` 명령어를 사용하여 이미지를 빌드할 수 있습니다. 이 빌드를 어떻게 취소할 수 있나요? 즉, `docker build .` 명령어를 실행하기 전 상태로 어떻게 돌아갈 수 있나요?


동일한 머신의 포트 8001에서 실행 중인 Wordpress docker에 역방향 프록시를 위한 Apache conf 파일이 필요합니다.

동일한 머신의 포트 8001에서 실행 중인 Wordpress docker의 역방향 프록시를 위한 Apache conf 파일이 필요합니다.


저는 도커 컨테이너에 플라스크 애플리케이션이 있습니다. 저는 플라스크 설정 파일을 다음과 같이 파일에서 읽고 있습니다: app.config.from_file(config_file, load=json.load)
도커에서 어떤 설정을 읽을지 어떻게 실행하고 지정해야 할까요? 환경 변수를 사용하는 것이 가능할까요?

저는 도커 컨테이너에 플라스크 애플리케이션을 가지고 있습니다. 저는 다음과 같이 파일에서 플라스크 구성 파일을 읽습니다: app.config.from_file(config_file, load=json.load) 도커에 대해 어떤 구성을 읽을지 실행하고 말하는 방법은? 환경 변수일 수도?

저는 도커 컨테이너에 플라스크 애플리케이션을 가지고 있습니다. 저는 다음과 같이 파일에서 플라스크 구성 파일을 읽습니다: app.config.from_file(config_file, load=json.load)
도커에 대해 어떤 구성을 읽을지 실행하고 말하는 방법? 환경 변수가 있을까요?


Docker 3.5에서 Blender를 실행하는 방법
도커 3.5에서 블렌더를 실행하는 방법
도커 3.5에서 블렌더를 실행하는 방법


플러그인/테마가 추가/업데이트/변경될 때 모든 nginx 헬퍼 캐시를 지우는 WordPress 플러그인을 작성해 주세요.

플러그인/테마가 추가/업데이트/변경될 때 모든 nginx 헬퍼 캐시를 지우는 WordPress 플러그인을 작성해주세요.

워드프레스 플러그인이나 테마가 추가/업데이트/변경될 때 모든 nginx helper 캐시를 지우는 워드프레스 플러그인을 작성해 주세요


저는 워드프레스로 온라인 소셜 마켓플레이스를 만들고 싶습니다. 최고의 테마 3가지를 나열해 주세요. 그런 다음 필수적인 플러그인 목록을 만들어 주세요. 마지막으로 이란 국내 시장에 사용할 수 있는 시장 진입 전략 목록을 만들어 주세요.

워드프레스로 온라인 소셜 마켓플레이스를 만들고 싶습니다. 상위 3개의 최고 테마 목록을 만들어주시고, 필수 플러그인 목록을 만든 다음, 이란 국내 시장 진출에 사용할 수 있는 시장 진입 전략 목록을 만들어주세요.


털 많은 공 구멍이라고 불리는 사라지는 벡터장 점 1개에 대한 털 많은 공 정리를 포괄적으로 구현하기 위해서는 구 표면을 따라 흐르는 전류에 대해 가능한 한 많이 알아야 합니다.


반지름이 𝑅 = 0.75 𝑚인 원형 고리에 𝑄 = +275 𝜇𝐶의 전하가 고리를 따라 균일하게 분포되어 있습니다. 고리의 중심에 𝑞 = −75 𝜇𝐶의 점전하가 놓여 있습니다. 고리가 점전하에 작용하는 알짜힘의 크기를 구하시오.

반지름 𝑅 = 0.75 𝑚인 원형 링은 𝑄 = +275 𝜇𝐶의 순 전하를 가지며, 이는 링을 따라 균일하게
분포됩니다. 𝑞 = −75 𝜇𝐶의 점 전하가 링의 중심에 배치됩니다.
링이 점 전하에 가하는 순 힘의 크기를 구하십시오.