%%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

# Функция для загрузки файла и генерации предсказаний
def upload_and_generate_predictions():
    # Код для загрузки файла и предсказаний
    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 = '
Прогнозирование отказа оборудования
'

    # Отображение красного заголовка с использованием st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Отображение пользовательского стиля CSS
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Загрузите файл Excel или CSV", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Чтение файла в DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Файл Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # Файл CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Отображение первого экрана

        if st.button("Сгенерировать предсказания"):
            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("Предсказания успешно сделаны!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # Отображение изменённого DataFrame с предсказаниями
            # Сохранение DataFrame с предсказаниями в st.session_state
            # Переход ко второму экрану (отображение графика)
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("Ранний сигнал об отказе:")
    # Создание DataFrame с первыми 10 записями с предсказанием 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Создание DataFrame со всеми записями с предсказанием 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Объединение DataFrame
    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("Прогнозирование статуса оборудования - Объединённый")
    plt.xlabel("Время")
    plt.ylabel("Значение")
    st.pyplot()
    # Создание ссылки на скачивание
    st.subheader("Скачайте файл с предсказаниями:")
    st.write("Скачайте файл с предсказаниями:")
    # 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"
    )

    # Преобразование DataFrame в бинарный поток
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Файл Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # Файл CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Создание ссылки на скачивание
    st.download_button(
        label="Скачать файл с предсказаниями",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Функции для получения правил
    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)

        # Сортировка по количеству образцов
        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("Объяснимость модели:")
    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)

        # Создание ссылки на скачивание
    st.download_button(
            label="Объяснение модели",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Запуск приложения
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Прогнозирование отказа оборудования", page_icon="📈")
    pages = ["Загрузить и сгенерировать предсказания", "График и скачивание"]
    page = st.sidebar.selectbox("Выберите страницу", pages)
    if page == "Загрузить и сгенерировать предсказания":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "График и скачивание":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Пожалуйста, загрузите файл на странице 'Загрузить и сгенерировать предсказания' сначала.")
Это мой код, в нём есть график рассеяния, я хочу изменить код так, чтобы он рисовал график с использованием Plotly и обрабатывал события кликов в Plotly. Когда я кликаю на экземпляр круга, он должен показывать правило принятия решения для этого экземпляра с использованием Lime. После графика, если я кликаю на один круг или экземпляр, таблица Lime и список правил должны отображаться автоматически. Вы можете добавить возможность скачивания предсказаний и объяснений модели в новую боковую панель.

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

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

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

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

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

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

        # Display the first screen

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

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

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

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

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

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

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

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

        recurse(0, path, paths)

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

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

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

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

        # Create a download link
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Run the app
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")
это мой код, здесь у меня график рассеяния, я хочу изменить код таким образом, чтобы рисовать график с использованием Plotly, используя события кликов Plotly. Когда я кликаю на экземпляр круга, он должен показывать правило решения для этого экземпляра с использованием LIME. После графика, если я кликаю на один круг или экземпляр, таблица LIME и список правил должны выводиться автоматически. Вы можете добавить загрузку предсказаний и объяснение модели в новую боковую панель.

%%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

# Функция загрузки и генерации прогнозов
def upload_and_generate_predictions():
    # File upload and prediction code
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

    # Отобразить красный заголовок с помощью st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)

    # Отображение пользовательского стиля CSS
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Прочитать файл в DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel file
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV file
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Показать первый экран

        if st.button("Generate predictions"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = prediction
            st.success("Predictions made successfully!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
           # Отображение измененного DataFrame с прогнозами
# Сохранение DataFrame с прогнозами в st.session_state
# Переход на второй экран (отображение графика)
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:")
    # Создать DataFrame с первыми 10 записями со статусом прогноза 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Create a DataFrame with all records with prediction status 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Combine the DataFrames
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["Synthetic_Timestamp"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')
    plt.figure(figsize=(10, 3))
    sns.scatterplot(
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        hue="Predicted_Status",
        marker="o",
        s=200,
        data=df_combined,
        palette={1: "red", 0: "green"},
    )
    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
    # plt.title("Machine Status Prediction - Combined")
    plt.xlabel("Timestamp")
    plt.ylabel("Value")
    st.pyplot()
    # Сщздать ссылку для скачивания
    st.subheader("Download the File with Predictions:")
    st.write("Download the File with Predictions:")
    # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
    modified_file_name = (
        f"file_with_predictions_{uploaded_file.name}"
        if uploaded_file.name
        else "file_with_predictions.xlsx"
    )

    # Преобразовать DataFrame в двоичный поток
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel file
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV file
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Создать ссылку для загрузки
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Функции правил
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefined!"
            for i in tree_.feature
        ]

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

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

        recurse(0, path, paths)

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

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

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

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

        # Сщздаьб ссылку для загрузки
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Запустить приложение
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")
Это мой код. У меня есть график рассеивания. Я хочу изменить код таким образом, чтобы он рисовал график Plotly, используя события щелчка Plotly. Когда я щелкаю экземпляр круга, он должен выдавать правило определения для экземпляра с использованием Lime. После построения графика, если я щелкаю один круг или экземпляр Lime, таблица и список правил должны быть напечатаны. Вы можете добавить прогнозы загрузки и пояснения модели в новой боковой панели.


Разработайте способ анализа фрейма данных в Python с использованием потока байтов без фактической загрузки всего кода.

Придумайте способ анализа датафрейма в python с помощью байтстрима без загрузки всего кода


Как написать программу на Python для расчета траектории полета


Предоставьте код на Python для бесконечного вычисления числа пи.

Предоставьте код Python для бесконечного вычисления числа π


дайте мне код на JavaScript для вычисления числа Пи.

дайте мне код JavaScript для вычисления числа Пи


Напишите программу на C#, которая вычисляет число Пи с точностью до 5 знаков после запятой, а затем дважды применяет к результату операцию XOR.

Напишите программу на C#, которая вычисляет число Пи с точностью до 5 знаков после запятой, а затем дважды применяет операцию XOR к результату.


как мне проиндексировать большую кодовую базу, чтобы я мог пройтись по выходной переменной и получить все промежуточные переменные, используемые для вычисления этой конкретной выходной переменной

Как мне проиндексировать большую кодовую базу, чтобы я мог пройтись по выходной переменной и получить все промежуточные переменные, использованные для вычисления этой конкретной выходной переменной


Какой хороший способ рассчитать скорость зарождения для космологического фазового перехода?

Каков хороший способ расчета скорости зародышеобразования для космологического фазового перехода?


Напишите мне скрипт на Python, который заставит логотип DVD-заставки прыгать по экрану, и каждый раз, когда он касается угла экрана, он будет подсчитывать очки и отображать их на экране.

напишите мне скрипт на Python, который заставит логотип заставки DVD подпрыгивать, и каждый раз, когда он касается угла экрана, он будет подсчитывать очки и отображать их на экране


Как можно запустить графический интерфейс пользователя на Linux, если у меня нет экрана? Мне нужно протестировать приложение, но оно не запускается.

Как запустить приложение gui на linux, если у меня нет экрана. Мне нужно протестировать приложение, но оно не запускается


какую схему базы данных можно использовать для хранения ссылок социального графа


У меня есть шкала от 1 до 7. 1 — лучшее, а 7 — худшее. Как создать индекс между 0 и 1, где 1 — лучшее. Можете ли вы написать функцию Python, которая принимает число и возвращает индекс?

У меня есть стандарт от 1 до 7. 1-лучшее, а 7-худшее. Как создать индекс между 0 и 1, где 1-лучшее. Можете ли вы написать функцию python, которая принимает число и возвращает индекс?


напишите код Python для FastChat, чтобы прослушивать порт и отвечать на введенный вопрос, а также на последующие вопросы

написать код Python для FastChat, чтобы прослушивать порт и отвечать на введенный вопрос, а также на последующие вопросы


Пожалуйста, напишите мне бота на Python для Matrix, который может отвечать на упоминания

пожалуйста, напишите мне бота на Python Matrix, который может отвечать на упоминания


Как создать приложение чата с использованием transformers.js с facebook/blenderbot-400m-distill javascript на чистом ванильном javascript

Как я могу создать чат ап, используя transformers.js с facebook/blenderbot-400m-distill javascript с чистым кодом javascript


как запустить модель чат-бота с искусственным интеллектом с использованием Python на системах с очень низкими ресурсами, покажите мне код


Я создаю обучающий программный инструмент для объяснения шахматных ошибок, правильно ли и полезно ли говорить, что все шахматные ошибки либо что-то допускают, либо что-то упускают? Как это можно использовать в качестве базовой структуры алгоритма?


Я программист на Python. Я хотел бы, чтобы вы дали мне код шахматной программы. Мне нужно только уметь играть против себя.

Я программист Ptyhon. Я хотел бы, чтобы вы предоставили мне код для шахматной программы. Мне нужно, чтобы я мог играть только против себя.


Я хочу создать слайдер для веб-сайта. В отличие от традиционного линейного слайдера, пользователь увеличивает или уменьшает радиус круга. Будут концентрические маркеры круга, чтобы пользователь знал, насколько большой круг он выбрал.


Напишите класс Python «Круг», который наследует от класса «Форма».

Напишите класс Python «Круг», который наследует класс «Форма».


как бы вы решили проблему изменения климата. Предоставьте подробную стратегию на ближайшие 20 лет

как бы ты решил проблему изменения климата. Представь подробную стратегию на ближайшие 20 лет


Помогите мне составить введение к исследованию на тему «Влияние климатических и почвенных условий на цветочную индукцию дуриана на основе данных».

Помогите мне составить введение к исследованию по теме «Исследование влияния климата и почвенных условий на цветение дуриана на основе данных»

Помогите мне составить введение к исследованию по этой теме «Основанные на данных выводы о влиянии климата и почвенных условий на цветение дуриана»


Можете ли вы создать блок-схему для следующего кода:

switch (currentState) {
    case IDLE:
        break;
    case START:
        break;
    case CHANGE_SPEED:
        break;
    case STOP:
        break;
}

Можете ли вы сгенерировать блок-схему для следующего кода: switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

Можете ли вы сгенерировать блок-схему для следующего кода : switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}


Обфусцируйте эту функцию для меня：
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
    }
}

запутать эту функцию для меня:

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
}
}

Запутай эту функцию для меня:

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
    }
}


Сгенерировать коды скрипта, который синхронизирует все типы содержимого двух отдельных общих папок на двух сетевых компьютерах в домене.


Ваша цель — придумать план синтеза HCl! Каковы шаги?


Я обучил предиктор с помощью GluonTS на нескольких связанных наборах данных. У меня есть список прогнозов и временных рядов, которые я создал следующим образом:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # тестовый набор данных
        predictor=predictor,  # предиктор
        num_samples=100,  # количество путей выборки для оценки
    )

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

Как рассчитать среднеквадратичную ошибку и стандартное отклонение, а также другие потенциально полезные метрики для оценки.

Я обучил предиктор с использованием GluonTS на нескольких связанных наборах данных. У меня есть список прогнозов и временных рядов, созданный следующим образом:
forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
    dataset=test_ds,  # тестовый набор данных
    predictor=predictor,  # предиктор
    num_samples=100,  # количество образцов для оценки
)

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

Как мне рассчитать среднеквадратичную ошибку (MSE), стандартное отклонение и другие полезные метрики для оценки?

Я обучил предиктор с помощью GluonTS на нескольких связанных наборах данных. У меня есть список прогнозов и временных рядов, которые я создал следующим образом:
    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)

Как рассчитать среднеквадратичную ошибку и стандартное отклонение, а также другие потенциально полезные показатели для оценки?


Предположим, у нас есть программное обеспечение для мониторинга заданий, и мы хотим реализовать модуль, который отправляет оповещения по электронной почте, если выполнение задания занимает слишком много времени. Модуль должен самостоятельно определять, что является «слишком долгим», на основе истории выполнения.

Мы могли бы вычислить среднее арифметическое и стандартное отклонение и оповестить, если время выполнения, например, находится в верхнем 1%, но:
1) время выполнения может зависеть, например, от дня недели (например, рабочий день/выходной)
2) время выполнения может иметь глобальную (восходящую) тенденцию
3) время выполнения может иметь внезапные скачки из-за базовых изменений («с 1 января мы будем обрабатывать как наличные, так и транзакции по картам, и объем внезапно вырастет в 5 раз»)

Можете ли вы изложить несколько идей о том, как реализовать такую систему и решить перечисленные выше пункты?

Предположим, у нас есть программное обеспечение для мониторинга работы, и мы хотим реализовать модуль, который отправляет оповещения по электронной почте, если работа занимает слишком много времени. Модуль должен самостоятельно определять «слишком долгий отрезок времени» на основе уже выполненной работы.

Мы могли бы вычислить среднее арифметическое и стандартное отклонение и предупредить, если время, затрачиваемое на работу, например, находится в верхнем 1%, но:
1) время выполнения может зависеть, например, от дня недели (например, рабочий день/выходной)
2) время выполнения может иметь общую тенденцию (к увеличению)
3) резкие скачки могут наблюдаться во времени выполнения из-за базовых изменений («с 1 января мы будем обрабатывать как наличные, так и транзакции по картам, и объем внезапно вырастет в 5 раз»)

Можешь ли ты выдать несколько идей, как реализовать такую систему и внедрить пункты, перечисленные выше?


Приведите пример блокирующего чтения, прерванного сигналом, с обработкой EINTR

Приведите пример блокирующего чтения, прерванного сигналом, с обработкой ошибки EINTR


Напишите, пожалуйста, код C++ для чтения сетевых пакетов из сокета на порту 888.


мой чат-бот выводит «### Инструкция: <все его инструкции>» в конце каждого ответа. Похоже, это происходит только после того, как он изменяет размер своей контекстной памяти. Какова вероятная причина этого плохого вывода и как я могу его исправить?

Мой чат-бот выводит " ### Instruction: <all of its instructions>" в конце каждого ответа. Похоже, это происходит только после того, как он изменяет размер своей контекстной памяти. Какова вероятная причина этого плохого вывода и как я могу это исправить?

мой чат-бот выводит " ### Инструкция:<all of its instructions> " в конце каждого ответа. Похоже, это происходит только после того, как он изменяет размер своей контекстной памяти. Какова вероятная причина этого плохого вывода и как я могу это исправить?


Предоставьте пошаговые инструкции о том, как подходить к этическим вопросам и отвечать на них

Предоставь пошаговые инструкции о том,  как подходить к этическим вопросам и как на них отвечать.


Существует игра, в которой игроку присваивается список из N уникальных чисел от 1 до T. Затем в каждом раунде разыгрывается число из T чисел, исключая те, которые были разыграны в предыдущих раундах. Игра заканчивается, когда все числа, присвоенные игроку, будут разыграны. Напишите рекурсивную формулу для ожидаемого количества раундов до конца игры (т.е. E(N,M))

Есть игра, в которой игроку назначается список из N уникальных чисел от 1 до T. Затем в каждом раунде вытягивается число из T чисел, исключая те, которые были вытянуты в предыдущих раундах. Игра заканчивается, когда вытянутся все числа, назначенные игроку. Запишите рекурсивную формулу для ожидаемого количества раундов для завершения игры (т. е. E(N,M))

Есть игра, в которой игроку назначается список из N уникальных чисел от 1 до T. Затем в каждом раунде вытягивается число из T чисел, исключая те, которые были вытянуты в предыдущих раундах. Игра заканчивается, когда вытянутся все числа, назначенные игроку. Запишите рекурсивную формулу для ожидаемого количества раундов для завершения игры (т.е. E(N,M))


В After Effects напишите выражение, которое нужно добавить к свойству контура слоя-фигуры, чтобы он нарисовал квадрат размером 500x500 пикселей, а верхний правый угол был закруглен.


Дайте мне синтаксис cron для запуска задания по будням в 19:00 по часовому поясу Нью-Йорка. Пожалуйста, объясните свой ответ.

Дайте мне синтаксис cron для запуска работы по рабочем дням в 19:00 по часовому поясу Нью-Йорка. Пожалуйста, объясните твой ответ.


Напишите bash-скрипт для автоматизации резервного копирования rclone в Arch Linux с использованием таймеров systemctl, а не заданий cron.


У меня есть интересная проблема: у меня есть человек, который реализует для меня криптографическую функцию следующим образом:

- Есть HSM, который содержит секрет k, который я знаю
- HSM создает производный ключ с помощью HKDF
- Затем производный ключ можно использовать для связи

Вышеуказанные операции являются детерминированными. Однако я хочу, чтобы была включена некоторая случайность, чтобы иметь идеальную прямую безопасность. Текущая идея заключается в том, чтобы взять детерминированный производный ключ HKDF и хэшировать его вместе с некоторым случайным числом, чтобы получить ключ сеанса следующим образом: session_key = sha(derived key, random)

Но теперь у меня другая проблема: в работающей системе я не могу проверить, является ли ключ сеанса действительно продуктом случайности или был ли реализован бэкдор. Есть ли механизм, который позволяет мне сделать процедуру проверяемой?

У меня есть интересная задача: у меня есть человек, который реализует для меня криптографическую функцию следующим образом:

- Есть HSM, который содержит секрет k, который я знаю.
- HSM создает производный ключ с помощью HKDF.
- Затем производный ключ можно использовать для связи.

Все эти операции детерминированы. Однако я хочу, чтобы в процедуру была включена некоторая случайность, чтобы обеспечить идеальную безопасность в будущем. Текущая идея заключается в том, чтобы взять детерминированный производный ключ HKDF и хешировать его вместе с некоторым случайным числом, чтобы получить ключ сеанса следующим образом: session_key = sha(производный ключ, случайный).

Но теперь у меня возникает другая проблема: в работающей системе я не могу проверить, является ли ключ сеанса действительно продуктом случайности или был ли реализован бэкдор. Существует ли механизм, который позволяет мне сделать эту процедуру проверяемой?

У меня есть интересная проблема: у меня есть человек, который реализует для меня криптографическую функцию следующим образом:

- Есть HSM, который содержит секретный k, который я знаю
- HSM создает производный ключ с помощью HKDF
- Затем производный ключ можно использовать для связи

Вышеуказанные операции являются детерминированными. Однако я хочу, чтобы была включена некоторая случайность, чтобы обеспечить идеальную прямую безопасность. Текущая идея заключается в том, чтобы взять детерминированный производный ключ HKDF и хэшировать его вместе с некоторым случайным числом, чтобы получить ключ сеанса следующим образом: session_key = sha(производный ключ, случайный)

Но теперь у меня другая проблема: в работающей системе я не могу проверить, является ли ключ сеанса действительно продуктом случайности или был ли реализован бэкдор. Есть ли механизм, который позволяет мне сделать процедуру проверяемой?


1. Входные параметры: HMAC принимает два входных параметра: секретный ключ (K) и сообщение или данные (M), которые необходимо аутентифицировать. Кроме того, требуется криптографическая хэш-функция (H), например SHA-256 или SHA-3.
2. Дополнение ключа: при необходимости секретный ключ (K) дополняется или усекается, чтобы соответствовать размеру блока хэш-функции (обычно 512 бит для SHA-2).
3. Внутреннее заполнение: операции XOR (исключающее ИЛИ) выполняются над дополненным ключом (K) с двумя фиксированными значениями, известными как внутренние и внешние константы заполнения (ipad и opad). Эти константы специфичны для алгоритма HMAC.
ipad используется для XOR с ключом перед хэшированием.
opad используется для XOR с ключом после хэширования.
4. Внутренний хэш: внутреннее заполнение (ipad XOR K) объединяется с сообщением (M), и это объединенное значение хэшируется с использованием выбранной хэш-функции (H). Это дает промежуточный результат хэширования, обозначенный как H(ipad XOR K || M).
5. Внешний хэш: внешнее заполнение (opad XOR K) объединяется с промежуточным результатом хэширования из предыдущего шага (H(ipad XOR K || M)), и это объединенное значение снова хэшируется с использованием той же хэш-функции (H). Эта последняя операция хэширования дает HMAC, представленный как H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
Выход HMAC: выход второй операции хэширования — это HMAC, который представляет собой значение фиксированного размера, которое можно добавить к сообщению для создания MAC. На основе вышеизложенного « Объясните о Hmac»

1. Входные параметры: HMAC принимает два входных параметра: секретный ключ (K) и сообщение или данные (M), которые необходимо аутентифицировать. Кроме того, для этого требуется криптографическая хэш-функция (H), такая как SHA-256 или SHA-3. 2. Дополнение ключа: при необходимости секретный ключ (K) дополняется или усекается, чтобы соответствовать размеру блока хэш-функции (обычно 512 бит для SHA-2). 3. Внутреннее заполнение: операции XOR (исключающее ИЛИ) выполняются над дополненным ключом (K) с двумя фиксированными значениями, известными как внутренние и внешние константы заполнения (ipad и opad). Эти константы специфичны для алгоритма HMAC. ipad используется для XOR с ключом перед хэшированием. opad используется для XOR с ключом после хэширования. 4. Внутренний хэш: внутреннее заполнение (ipad XOR K) объединяется с сообщением (M), и это объединенное значение хэшируется с использованием выбранной хэш-функции (H). Это дает промежуточный результат хэширования, обозначенный как H(ipad XOR K || M). 5. Внешний хэш: внешнее заполнение (opad XOR K) объединяется с промежуточным результатом хэширования из предыдущего шага (H(ipad XOR K || M)), и это объединенное значение снова хэшируется с использованием той же хэш-функции (H). Эта последняя операция хэширования дает HMAC, представленный как H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)). Выход HMAC: выход второй операции хэширования — HMAC, который представляет собой значение фиксированного размера, которое можно добавить к сообщению для создания MAC. На основе вышеизложенного « Объясните о Hmac»


Здравствуйте, мне нужен код Ruby с использованием API SketchUp для рисования куба.

привет, мне нужен код Ruby с интерфейсами sketchup api, чтобы нарисовать куб.


вы будете выступать в роли старшего аналитика, который является экспертом в SQL. вы будете помогать мне, младшему аналитику, понимать SQL-запросы, которые хорошо использовать вместе. можете ли вы добавить комментарии к этому запросу, чтобы другим аналитикам было легче его понять? SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientsid) ct_patients
FROM PATIENT_INFO
GROUP BY cube(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC

вы будете выступать в роли старшего аналитика, эксперта по sql. вы будете помогать мне, младшему аналитику, понимать sql запросы, которые можно использовать вместе. Можете ли вы добавить комментарии к этому запросу, чтобы его было легче понять другим аналитикам? ВЫБЕРИТЕ ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients
ОТ PATIENT_INFO
ГРУППИРОВАТЬ ПО cube(1,2) СОРТИРОВАТЬ ПО avg_ct_sl DESC


Перечислите потенциальные побочные эффекты или осложнения Закона ЕС о киберустойчивости (CSA) и Директивы об ответственности за качество продукции (PLD), которые могут иметь отношение к отдельным разработчикам программного обеспечения.


Выступите в роли специалиста по компьютерам MIT. Каковы некоторые передовые методы управления и настройки ПК с Windows для общего использования и разработки приложений. Рассмотрите возможность использования нескольких учетных записей одним пользователем. Рассмотрите кибербезопасность. Рассмотрите среду разработки для репозитория Github.


В vb.net создайте функцию, которая возвращает использование ЦП и ОЗУ каждой программой, запущенной на компьютере. Она должна возвращать список Pgr, где Pgr — элемент, содержащий имя, использование ОЗУ и использование ЦП программой.


Технические подробности GDDR6 и GDDR7, нет качественной информации, только точные данные. Включить пример расчета пропускной способности памяти для 2500 МГц с обеими технологиями.


Как объединить два файла gpx в командной строке Linux?


Пользователь
Создайте функцию на C# для объединения документов Word в один с помощью OpenXML SDK. Из первого документа следует взять первые 2 страницы, заголовок, нижний колонтитул и оформление, например шрифты и стили, а из второго файла — только содержимое страницы и глоссарий. Оба файла могут содержать изображения.

Пользователь
Создать функцию на C# для объединения документов Word в один с помощью OpenXML SDK. Из первого документа следует взять первые 2 страницы, заголовок, нижний колонтитул и дизайн, такой как шрифты и стили, а из второго файла только содержимое страницы и глоссарий. Оба файла могут содержать изображения.


Представьте, что вы работаете с качеством данных и пытаетесь разработать алгоритм для классификации типа набора данных между основными данными и транзакционными. Какую стратегию и расчеты вы бы выполнили?


Каковы важные рекомендации при загрузке данных из уровня необработанных данных в dWH на уровень отчётов?

Каковы важные рекомендации по загрузке данных из уровня необработанных данных в dWH на уровень отчетности?


Опишите, как подключить Databricks SQL к таким инструментам ввода данных, как Fivetran.

Опишите, как подключить Databricks SQL к инструментам приема данных, таким как Fivetran.


У меня есть таблица SQL со следующей схемой:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Я хотел бы узнать, сколько событий происходит каждую минуту с 1 месяца назад. Я использую базу данных databricks и ее SQL-вариант

У меня есть SQL-таблица со следующей схемой:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Хотелось бы узнать, сколько событий происходит каждую минуту с 1 месяца назад. Я использую базу данных databricks и их разновидность SQL


Проведите дебаты о том, нужно ли нам использовать ИИ в нашей повседневной жизни в Европе, учитывая правила, которые сделают его гораздо более строгим, чем в остальном мире. Модель A должна занять позицию «за», а модель B должна занять позицию «против».


Вы мастер дебатов и убедительных аргументов. Ваша тема следующая: подчеркните и объясните лицемерие между позицией Республиканской партии США по вопросам абортов и социальной помощи, такой как продовольственные талоны, налоговые кредиты на уход за детьми, бесплатные школьные обеды и государственная помощь детям.

Вы мастер дебатов и убедительных аргументов. Ваша тема: Выделите и объясните лицемерие между позицией Республиканской партии США по абортам и по таким социальным сетям, как талоны на продукты питания, налоговые льготы по уходу за детьми, бесплатные школьные обеды и государственная помощь детям.


Создайте код в блокноте Synapse, который удаляет папку из подключенной файловой системы.


Я пишу инструкции по обновлению драйверов устройств в Windows 11. Как вам мое введение, и есть ли у вас какие-либо рекомендации по его улучшению?: Введение:
Цель:
Если устройство перестает работать должным образом на компьютере с Windows 11, вам или системному администратору может потребоваться вручную обновить его драйверы. Хотя обычно этим занимается Центр обновления Windows, бывают
ситуации, когда функция автоматического обновления отключена. В этом руководстве подробно описывается 8-шаговый процесс
обновления драйверов устройств с помощью приложения «Диспетчер устройств».

Я пишу инструкции по обновлению драйверов устройств к Windows 11. Как вам мое введение и есть ли у вас рекомендации по его улучшению?Введение:
Цель:
Если устройство перестает работать должным образом на компьютере с Windows 11, вам или системному администратору может понадобиться вручную обновить его драйверы. Хотя Windows Update обычно обрабатывает этот процесс, бывают ситуации, когда опция автоматических обновлений отключена. В этом руководстве представлен 8-шаговый процесс обновления драйверов устройств с помощью приложения "Диспетчер устройств".

Я пишу инструкции по обновлению драйверов устройств в Windows 11. Как вам мое введение, и есть ли у вас какие-либо рекомендации по его улучшению?: Введение:
 Цель:
Если устройство перестает работать должным образом на компьютере с Windows 11, вам или системному администратору может потребоваться вручную обновить его драйверы. Хотя обычно этим занимается Центр обновления Windows, существуют ситуации, когда функция автоматического обновления отключена. В этом руководстве подробно описывается 8-шаговый процесс обновления драйверов устройств с помощью приложения «Диспетчер устройств».


Каков 95% доверительный интервал для суммы результатов 100 правильных шестигранных игральных костей?


Убрать это?
import re
import random

# Перечисление результатов бросков
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):
    """Бросить nD6 и вернуть список бросков"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Определить результат на основе бросков"""
    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):
    """Сделать бросок с указанными навыками, характеристиками и сложностью"""
    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):
    """Сделать бросок с указанными навыками, характеристиками и сложностью"""
    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)

# Бросаем 3D6 10000 раз и выводим количество каждого результата
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# Оценим вероятность каждого результата
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))

убери лишнее?

```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))
```

убрать это?

```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))
```


Предположим, вы архитектор сетевой рекламной платформы, перед которым стоит задача построить систему оптимизации посадочной страницы (финансовые предложения, например продажа дебетовых карт и получение с этого комиссионных). У вас есть поток трафика (TF), конверсии (CV), ставки оплаты за клик (CZ) или оплаты за предложение (PA). Приведите схему и концепт-код такой системы, максимизирующей доход. Примените метод Томсона Сэмлинга (или аналогичный оптимальный) для получения быстрых и точных результатов AB-тестирования.

Предположим, вы архитектор сетевой рекламной платформы, перед которой стоит задача построить систему для оптимизации целевой страницы (финансовые предложения, такие как продажа дебетовых карт и получение с этого комиссий). У вас есть поток трафика (TF), конверсии (CV), ставки оплаты за клик (CZ) или оплата за предложения (PA). Дайте схему и концептуальный код для такой системы, максимизирующей доход. Примените метод выборки Томсона (или аналогичный оптимальный) для получения быстрых и точных результатов AB-тестирования.


Выступите в роли эксперта по личным финансам и предоставьте подробную информацию о мобильном приложении. Объясните, как приложение помогает пользователям принимать обоснованные решения о покупке и достигать своих финансовых целей. Включите ключевые функции, упомянутые в шаге 1, и подробно расскажите о каждой из них. Приведите примеры и сценарии, иллюстрирующие, как приложение работает в разных ситуациях. Обсудите преимущества офлайн-доступности и то, как приложение хранит локально доступную базу данных вопросов и алгоритмов. Объясните важность персонализированной анкеты и то, как она генерирует структуру принятия решений на основе профиля пользователя и финансовых целей. Выделите процесс принятия решений в реальном времени и контекстные вопросы, которые задает приложение. Подчеркните адаптивные алгоритмы и то, как они анализируют ответы пользователей, чтобы предоставлять все более персонализированные рекомендации. Обсудите функцию постановки и отслеживания целей и то, как она помогает пользователям отслеживать свой прогресс в достижении финансовых устремлений. Объясните функцию планирования покупок и то, как она предлагает альтернативные варианты для сбережения или инвестирования денег. Создайте функцию подотчетности и как она поощряет ответственные привычки расходования средств. Объясните раздел «Образование и идеи» и то, как он предлагает кураторскую ленту статей, видео и подкастов по обучению личным финансам. Обсудите систему вознаграждений и то, как пользователи зарабатывают баллы или значки за принятие успешных решений о покупке. Завершите, подчеркнув способность приложения предоставлять персонализированные рекомендации офлайн, позволяя пользователям принимать обоснованные финансовые решения в момент покупки. Название приложения — «2buyor».


В текущем году общие обязательства Sue Shells, Incorporated уменьшились на $25 000, а акционерный капитал увеличился на $5 000. На какую сумму и в каком направлении изменились общие активы Sue за тот же период времени?

Выбор из нескольких вариантов
Уменьшение на $20 000.
Увеличение на $30 000.
Увеличение на $20 000.
Уменьшение на $30 000.

В текущем году общие обязательства компании Sue Shells, Incorporated уменьшились на $25,000, а акционерный капитал увеличился на $5,000. На какую сумму и в каком направлении изменились общие активы Sue за тот же период времени?

Выбор варианта ответа

Уменьшение на $20,000.
Увеличение на $30,000.
Увеличение на $20,000.
Уменьшение на $30,000.

В текущем году общие обязательства компании Sue Shells, Incorporated уменьшились на 25 000 долларов, а собственный капитал увеличился на 5 000 долларов. На какую сумму и в каком направлении изменились общие активы компании Sue за тот же период времени?

Множественный выбор:
Уменьшение на 20 000 долларов.
Увеличение на 30 000 долларов.
Увеличение на 20 000 долларов.
Уменьшение на 30 000 долларов.


бухгалтер питомника растений, недавно созданной корпорации. Питомник растений провел следующие транзакции для своего бизнеса:
    Четыре акционера внесли 60 000 долларов (по 15 000 долларов каждый) в обмен на обыкновенные акции питомника растений.
    Питомник растений приобретает инвентарь за 10 000 долларов. Питомник растений заплатил наличными по счету.

Каковы последствия для бухгалтерского уравнения питомника растений?

бухгалтер питомника растений, недавно созданной корпорации. Питомник растений провел следующие транзакции для своего бизнеса:
Четыре акционера внесли 60 000 долларов (по 15 000 долларов каждый) в обмен на обыкновенные акции питомника растений.
Питомник растений закупает инвентарь на сумму 10 000 долларов. Питомник растений заплатил наличными по счету.

Каковы последствия для бухгалтерского уравнения питомника растений?


Вы являетесь модератором в Гильдии в Discord.
- Темой в Гильдии, которую вы модерируете, является TheCrew
- Вам необходимо отвечать на том же языке, на котором идет обсуждение
- Вы не даете ответов, кроме как на сообщения о поиске команды
- Каждое сообщение, которое вы получите, будет начинаться с STARTMESSAGE и заканчиваться ENDMESSAGE
- Ваша обязанность - отвечать в тех случаях, если вы считаете, что правила не соблюдаются
- Вы отвечаете только тогда, когда правила не соблюдаются! Во всех остальных случаях вы говорите "НЕТ НАРУШЕНИЯ ПРАВИЛ"
- Вот правила :
    1.Вы должны соблюдать Правила Discord https://discord.com/guidelines
    2. Вы должны следовать Кодексу правил Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Любая реклама запрещена. Никакого размещения вашего контента за пределами указанных каналов.
    4. Провокационное поведение в сообществе запрещено. Подобное включает, но не ограничивается - провоцирование драматических ситуаций, оскорбления и смущение участников, спам, беспорядочная публикация ссылок и изображений не по теме, интенсивное разделение строк, неправильное использование каналов, беспорядочные звонки в личных сообщениях.
    5. Не публикуйте контент, содержащий порнографические изображения или что-либо, что может быть расценено как небезопасное для работы.
    6. Не публикуйте слив информации или информацию, подпадающую под Соглашение о неразглашении (NDA). Такие действия приведут к блокировкам.
    7. Не выдавайте чужие работы за свои. При публикации чужих работ необходимо указать, что именно принадлежит не вам!
    8. Любые нежелательные прямые сообщения или упоминания сотрудников или модераторов Ubisoft запрещены. Используйте команду /send-modmail на сервере, чтобы начать чат с модераторами.
    9. Не оспаривайте действиями модератора публично, если вы считаете, что действие предпринято против вас, вы можете использовать Mod Mail, чтобы оспорить его. Если вы выступаете в защиту третьего лица, которое было наказано, мы не будем обсуждать это с вами.
    10. Позвольте модераторам делать свою работу, при возникновении затруднений используйте Mod Mail, чтобы связаться с командой модераторов. Модерирование без наличия прав модератора может привести к предупреждению.
    11. Мы здесь, чтобы принять и наслаждаться миром Motornation, постоянное негативное отношение приведет к обратным действиям со стороны модераторов. Вы можете свободно критиковать игру, но делать это надо конструктивно, без «gEaM dEd».
    12. Ваше имя пользователя должно быть подходящим для упоминания, читабельным и соответствовать правилам сервера. Модераторы оставляют за собой право изменить ваше имя пользователя в любое время, если оно будет сочтено неподходящим.
    13. Модераторы имеют право навсегда наказать (предупредить/удалить/заблокировать) пользователей, которых они сочтут не отвечающими требованиям сервера.

Вы являетесь модератором гильдии Discord.
Тема гильдии Discord, которую вы модерируете, - TheCrew. Вы должны отвечать на том же языке, что и сообщение, на которое вы отвечаете. Вы не должны отвечать ни на что, кроме сообщений, связанных с поиском экипажа. Любое сообщение, которое вы получите, будет начинаться с STARTMESSAGE и заканчиваться ENDMESSAGE. Ваша роль заключается в том, чтобы ответить, если вы считаете, что одно из правил не соблюдается. Вы отвечаете только в том случае, если правила не соблюдаются! В противном случае вы говорите: «ПРАВИЛА НЕ НАРУШЕНЫ».

Вот правила:
    1.Вы должны соблюдать правила Discord https://discord.com/guidelines
    2. Вы должны соблюдать Кодекс поведения Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Любая реклама запрещена. Запрещено размещать свой контент вне указанных каналов.
    4. Не нарушайте общественный порядок. Это включает в себя, но не ограничивается - создание драмы, обзывательства, спам, случайный постинг ссылок и изображений не по теме, интенсивное разделение линии, неправильное использование каналов, случайные звонки в DM.
    5. Не размещайте контент, содержащий порнографические изображения или что-либо, что может считаться небезопасным для работы.
    6. Не публикуйте информацию об утечках или о том, что находится под соглашением о неразглашении (NDA). Такие действия приведут к банам.
    7. Не публикуйте чужие работы, как свои собственные. При размещении чужих работ необходимо указывать соответствующее количество заслуг!
    8. Любые незапрашиваемые прямые сообщения или упоминания сотрудников или модераторов Ubisoft запрещены. Используйте команду /send-modmail slash на сервере, чтобы открыть чат с модераторами.
    9. Не спорьте с действиями модераторов публично, если у вас есть претензии к действиям, предпринятым против вас, вы можете использовать Mod Mail, чтобы оспорить их. Если наказание получил другой человек, мы не будем обсуждать это с вами.
    10. Позвольте модераторам делать свою работу, если возникла проблема, используйте Mod Mail, чтобы связаться с командой модераторов. Заднее модерирование может привести к предупреждению.
    11. Мы здесь для того, чтобы принять и насладиться миром Motornation, постоянный негативный настрой приведет к модераторским действиям. Вы можете критиковать игру, но делайте это конструктивно, а не «gEaM dEd».
    12. Ваше имя пользователя должно быть запоминающимся, читаемым и соответствовать правилам сервера. Модераторы оставляют за собой право в любой момент изменить ваше имя пользователя, если оно покажется им неподходящим.
    13. Модераторы имеют право постоянно наказывать (предупреждать/кикать/банить) пользователей, которых они сочтут непригодными для сервера.

Вы модератор гильдии Discord
- Тема гильдии Discord, которую вы модерируете, TheCrew
- Вам нужно отвечать на том же языке, на который вы отвечаете
- Вам не нужно отвечать ни на что, кроме сообщений, связанных с людьми, ищущими команду
- Любое сообщение, которое вы получите, будет начинаться с STARTMESSAGE и заканчиваться на ENDMESSAGE
- Ваша роль - ответить, если вы считаете, что правила не соблюдаются
- Вы отвечаете только в том случае, если правила не соблюдаются! В противном случае вы говорите "ПРАВИЛА НЕ НАРУШЕНЫ"
- Вот правила:
    1. Вы должны соблюдать Правила Discord https://discord.com/guidelines
    2. Вы должны соблюдать Кодекс поведения Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Любая реклама запрещена. Не допускается размещение вашего контента за пределами указанных каналов.
    4. Не нарушайте работу сообщества. Это включает в себя, помимо прочего, создание драмы, навешивание ярлыков и позор, спам, случайную публикацию ссылок и изображений не по теме, интенсивное разделение строк, неправильное использование каналов, случайные звонки в DM.
    5. Не публикуйте контент, содержащий порнографические изображения или что-либо, что может считаться небезопасным для работы.
    6. Не публикуйте утечки или вещи, подпадающие под Соглашение о неразглашении (NDA). Такие действия приведут к банам.
    7. Не публикуйте чужие работы как свои собственные. При публикации чужих работ необходимо указать соответствующее количество авторства!
    8. Любые нежелательные прямые сообщения или упоминания сотрудников или модераторов Ubisoft запрещены. Используйте команду /send-modmail на сервере, чтобы открыть чат с модераторами.
    9. Не спорьте с модераторскими действиями публично, если у вас возникли проблемы с действиями, предпринятыми против вас, вы можете использовать Mod Mail, чтобы оспорить их. Если наказан другой человек, мы не будем обсуждать это с вами.
    10. Позвольте модераторам делать свою работу, если возникнет проблема, используйте Mod Mail, чтобы связаться с командой модераторов. Модерирование на заднем сиденье может привести к предупреждению.
     11. Мы здесь для того, чтобы принять и наслаждаться миром Motornation, постоянное негативное отношение приведет к модераторским действиям. Вы можете критиковать игру, но делайте это конструктивно, а не «gEaM dEd».
     12. Ваше имя пользователя должно быть упоминаемым, читаемым и соответствовать правилам сервера. Модераторы оставляют за собой право изменить ваше имя пользователя в любое время, если оно сочтет его неподходящим.
     13. Модераторы имеют право постоянно наказывать (предупреждать/выгонять/банить) пользователей, которых они считают неподходящими для сервера.


как заставить моего бота Discord воспроизвести аудиоклип с помощью API взаимодействия Discord?

как заставить моего бота Discord воспроизводить аудиоклип с помощью API взаимодействия Discord?


Дано слово или фраза — создайте ассоциации по указанным категориям. Каждая категория должна включать три прямых ассоциации и три тематические связи с объяснениями. Представьте ассоциации в понятном и удобочитаемом формате, продолжайте создавать цепочку ассоциаций без ограничения контекста или наложения ограничений.

Категории:

Цвета
Предметы
Природа
Места
Эмоции
Фильмы
Технологии
Литература
Искусство
Мода

Входное слово/фраза: [Внимание]

Критерии ассоциаций:

Три прямые ассоциации: Представьте ассоциации, которые непосредственно и очевидно связаны с входным словом.
Три тематические связи: Представьте ассоциации, которые концептуально или тематически связаны с входным словом, но могут быть не такими очевидными.
Инструкции для помощника:

Определите и объясните три прямые ассоциации для каждой категории на основе входного слова или фразы.
Определите и объясните три тематические связи для каждой категории на основе входного слова или фразы.
Представьте ассоциации в формате, который легко читать и понимать.
Продолжайте цепочку ассоциаций, используя последнюю тематическую связь каждой категории, чтобы начать следующий раунд ассоциаций.
Не ограничивайте контекст и не накладывайте ограничения на типы ассоциаций, если они не являются оскорбительными или неподобающими.

Формат вывода:

Структурированный список или серия абзацев, которые четко разделяют прямые ассоциации и тематические связи, обеспечивая ясность и читаемость.

Дано слово или фраза, сгенерируйте ассоциации по указанным категориям. Каждая категория должна давать три прямые ассоциации и три тематические связи с пояснениями. Представьте ассоциации в ясном, легко читаемом формате и продолжайте создавать цепочку ассоциаций, не ограничивая контекст или не накладывая ограничений.

Категории:

Цвета
Предметы
Природа
Места
Эмоции
Фильмы
Технологии
Литература
Искусство
Мода

Вводное слово/фраза: [Внимание]

Критерии ассоциации:

Три прямые ассоциации: Представляют ассоциации, которые непосредственно и четко связаны с вводом.
Три тематические связи: Представляют ассоциации, которые концептуально или тематически связаны с вводом, что может быть не сразу очевидно.
Инструкции для помощника:

Определите и объясните три прямые ассоциации для каждой категории на основе вводного слова или фразы.
Определите и объясните три тематические связи для каждой категории на основе вводного слова или фразы.
Представьте ассоциации в формате, который легко читать и понимать.
Продолжайте цепочку ассоциаций, используя последнюю тематическую связь каждой категории, чтобы начать следующий раунд ассоциаций.
Не ограничивайте контекст и не накладывайте ограничений на типы созданных ассоциаций, если только они не являются изначально оскорбительными или неуместными.
Формат вывода:

Структурированный список или ряд абзацев, которые аккуратно отделяют прямые ассоциации от тематических связей, обеспечивая ясность и читабельность.


Помогите мне с этим вопросом:

2 Кристально ясно (Логическая задача)
Хотя вы ищете свою настоящую любовь повсюду, вы не можете её найти. Немного отчаявшись, вы решаете посетить Мадам Ирму, самую известную (и серьёзную) гадалку города. У входа вы видите знак с надписью: Всё, что я говорю, должно быть доказано, чтобы быть принятым за истину. Ещё больше озадаченный, вы всё же заходите внутрь. После долгого взгляда на вас она смотрит в свой хрустальный шар, который имеет странное свечение, и произносит загадочным голосом:
- У вас есть собака.
- Человек, которого вы ищете, покупает морковь мешками.
- Каждый, у кого есть кролик, ненавидит всё, что преследует любого кролика.
- Каждая собака преследует какого-то кролика.
- Каждый, кто покупает морковь мешками, владеет либо кроликом, либо продуктовым магазином.
- Тот, кто ненавидит что-то, принадлежащее другому человеку, не будет встречаться с этим человеком.

Эти утверждения напомнили вам о человеке по имени Робин. Но прежде чем вы ушли, она бросила вам вызов заключением:
- Если человек, которого вы ищете, не владеет продуктовым магазином, она не будет с вами встречаться.

Вспомнив надпись у входа, вы понимаете, что всё, что она сказала, является правдой только в том случае, если вы сможете доказать её заключение. Чтобы избежать неловкой ситуации, вы решаете доказать её заключение, прежде чем идти к Робин.

1. Переведите шесть утверждений Мадам Ирмы в логику первого порядка (First Order Logic, FOL). Примечание: вы можете использовать две константы: YOU и ROBIN.
Этот вопрос составляет 10% от оценки за данное задание.

2. Преобразуйте полученные выражения в конъюнктивную нормальную форму (CNF, шаги 1–6 из Лекции 9: Логика). Покажите и объясните вашу работу.
Этот вопрос составляет 10% от оценки за данное задание.

3. Преобразуйте заключение Мадам Ирмы в FOL, затем отрицайте его и преобразуйте в CNF (шаги 1–6 из Лекции 9: Логика). Покажите и объясните вашу работу.
Этот вопрос составляет 10% от оценки за данное задание.

4. На основе всех ранее созданных клауз (их должно быть как минимум 7, в зависимости от того, как вы их разбиваете), завершите преобразование в CNF (шаги 7–8 из Лекции 9: Логика) и докажите методом резолюции, что Мадам Ирма права, и вам следует идти к Робин, чтобы признаться ей в своей (логической) любви. Покажите и объясните вашу работу, укажите унификаторы.
Этот вопрос составляет 20% от оценки за данное задание.

Примечание: Убедитесь, что вы следуете порядку шагов для преобразования в CNF, как указано в Лекции 9, и сообщите о всех шагах (напишите «ничего не требуется», если это так).

помогите мне с этим вопросом:

2 Кристально чистый (логическая задача)
Хотя вы ищете его повсюду, вы не можете найти свою настоящую любовь. Немного отчаявшись, вы
решаете увидеть мадам Ирму, самую известную (и серьезную) гадалку города. На входе
вы видите табличку с надписью: Все, что я говорю, должно быть доказано, чтобы во что-то верить. Еще более озадаченный,
вы все равно заходите внутрь. Посмотрев на вас некоторое время, она смотрит в свой хрустальный шар, который
странно светится, и говорит таинственным голосом:
• У вас есть собака.
• Человек, которого вы ищете, покупает морковь бушелями.
• Любой, у кого есть кролик, ненавидит все, что гоняется за любым кроликом.
• Каждая собака гоняется за каким-нибудь кроликом.
• Любой, кто покупает морковь бушелями, владеет либо кроликом, либо продуктовым магазином.
• Тот, кто ненавидит что-то, принадлежащее другому человеку, не будет встречаться с этим человеком.
Предложения, которые вы только что услышали, напоминают вам человека: Робин. Но прежде чем вы уйдете, она бросает вам вызов выводом:
• Если человек, которого вы ищете, не владеет продуктовым магазином, она не будет с вами встречаться.
Вспомнив предложение у входа, вы понимаете, что то, что она вам сказала, верно, только если вы
сможете доказать ее сложный вывод. Поскольку вы не хотите неловкой ситуации, вы решаете предоставить доказательство ее вывода, прежде чем идти к Робин.
1. Выразите шесть утверждений мадам Ирмы в логику первого порядка (ЛПП). Примечание: вы можете использовать две
константы: YOU и ROBIN.
Этот вопрос приносит 10% отметки за эту курсовую работу.
2. Переведите полученные выражения в конъюнктивные нормальные формы (КНФ, шаги 1–6 лекции
9: Логика). Покажите и объясните свою работу.
Этот вопрос приносит 10% отметки за эту курсовую работу.
3. Преобразуйте заключение мадам Ирмы в FOL, отрицайте его и преобразуйте в CNF (шаги 1–6 лекции 9: Логика). Покажите и объясните свою работу.
Этот вопрос приносит 10% от оценки за эту курсовую работу.
1
4. На основе всех ранее созданных предложений (у вас должно быть не менее 7 в зависимости от того, как вы их
разделили), завершите преобразование в CNF (шаги 7–8 лекции 9: Логика) и предоставьте доказательство посредством резолюции, что мадам Ирма права, что вам следует пойти к Робину, чтобы признаться ей в своей (логике)
любви. Покажите и объясните свою работу и предоставьте объединители.
Этот вопрос приносит 20% от оценки за эту курсовую работу.
Примечание: обязательно следуйте порядку шагов для преобразования CNF, как указано в лекции 9, и сообщите
все шаги (укажите «ничего не делать» для шагов, где это так).

помоги мне с этим вопросом:

2 Кристально чистый (Логическая задача)
Хотя вы всюду её ищете, но не можете найти свою настоящую любовь. Разочаровавшись в достаточной мере, вы
решаете посетить мадам Ирму, самую известную (и серьезную) гадалку в городе. На входе
вы видите табличку с надписью: Всё, что я говорю, должно быть доказано, чтобы вы поверили. Совершенно растерявшись
вы всё равно заходите внутрь. Посверлив вас взглядом некоторое время, она смотрит в свой хрустальный шар, излучающий
странный свет, и говорит таинственным голосом:
• У вас есть собака.
• Человек, которого вы ищете, покупает морковь бушелями.
• Все, у кого есть кролики, ненавидят всё, что гоняется за каждым кроликом.
• Каждая собака гоняется за каким-нибудь кроликом.
• У кого-то, кто покупает морковь бушелями, есть либо кролик, либо продуктовый магазин.
• Тот, кто ненавидит что-то, принадлежащее другому человеку, не будет встречаться с этим человеком.
Предложения, которые вы только что услышали, напоминают вам человека: Робин. Но прежде чем вам уйти, она ошарашивает вас выводом:
• Если человек, которого вы ищете, не владеет продуктовым магазином, она не будет с вами встречаться.
Вспомнив надпись у входа, вы понимаете, что то, что она вам сказала, будет правильным, только если вы
сможете доказать ее сложный вывод. Поскольку вам не нужна неловкая ситуация, вы решаете предоставить доказательство ее вывода, прежде чем идти к Робин.
1. Выразите шесть утверждений мадам Ирмы в логике первого порядка (ЛП). Примечание: вы можете пользоваться двумя
константами: YOU и ROBIN.
Этот вопрос дает 10% оценки за эту курсовую работу.
2. Переведите полученные выражения в конъюнктивные нормальные формы (КНФ, шаги 1–6 лекции
9: Логика). Представьте и объясните проделанную работу.
Этот вопрос дает 10% оценки за эту курсовую работу.
3. Преобразуйте вывод мадам Ирмы в ЛП, отрицайте его и преобразуйте в КНФ (шаги 1–6 лекции 9: Логика). Представьте и объясните проделанную работу.
Этот вопрос дает 10% оценки за эту курсовую работу.
1
4. На основе всех ранее созданных высказываний (у вас должно быть не менее 7 в зависимости от того, как вы их
разделили), завершите преобразование в КНФ (шаги 7–8 лекции 9: Логика) и предоставьте доказательство с помощью вывода, что мадам Ирма права, вам следует пойти к Робин, чтобы признаться ей в своей (логической)
любви. Представьте и объясните проделанную работу, дайте унификаторы.
Этот вопрос дает 20% оценки за эту курсовую работу
Примечание: обязательно следуйте порядку шагов для преобразования КНФ, как указано в лекции 9, и опишите
все шаги (укажите «ничего не делать» для шагов, где это так).


Поиск государственных специфических нормативных актов по компенсациям работникам в Интернете.

Найдите три лучшие статьи по этой теме и используйте информацию из этих статей для составления новой статьи, выделив самые важные моменты из всех трех.

Укажите не менее пяти источников в виде внутритекстовых ссылок в статье и предоставьте URL-адреса указанных источников в отдельном разделе в конце статьи.

Также выполните поиск релевантных SEO-ключевых слов, связанных с государственными специфическими нормативами по компенсациям работникам, и используйте эти ключевые слова в статье.

Сделайте статью длиной не менее 1500 слов.

Добавьте призыв к действию о получении страхования компенсации работникам с помощью Deerfield Advisors в заключительном абзаце.

Включите конкретные ссылки на уникальные законы о компенсациях работникам в различных штатах в тексте статьи.

Найдите в Интернете специальные положения о компенсации работникам.

Найдите три главные статьи по теме и используйте информацию из этих статей для составления новой статьи, следуя наиболее важным частям из всех трех.

Укажите не менее пяти источников в текстовых ссылках в статье и укажите URL-адреса указанных ссылок в отдельном разделе в нижней части статьи.

Также найдите соответствующие ключевые слова seo о специальных положениях о компенсации работникам в отдельных штатах и используйте эти ключевые слова по всей статье.

Сделайте статью не менее чем 1500 словами.

Добавьте призыв к действию, чтобы получить страховку компенсации работникам в Deerfield Advisors в последнем абзаце.

Добавьте конкретные ссылки на уникальное законодательство о компенсации работникам в различных штатах по всей статье.


Создайте таблицу персонажей GURPS для Revy "Two Hands" из аниме «Black Lagoon"

Создайте таблицу персонажей GURPS для Revy "Two Hands" из аниме "Black Lagoon"


Хочу сделать трекер бадминтонных перетяжек в Django. Нужно регистрировать клиентов, перетяжки и платежи. Спроектируйте мне models.py


Используя Django, у меня есть класс 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()
Как «текущий пользователь» может автоматически сохраняться в каждом вызове save()?

Используя Django, у меня есть class Features(models.Model):
user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
update_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
loadeddata = models.TextField()
Как автоматически сохранить «текущего пользователя» в каждом save()


Когда вы используете Docker, команда docker build . может быть использована для создания образа, при условии, что в вашем текущем каталоге есть Dockerfile. Как отменить эту сборку? Под этим я имею в виду: как вернуться в то состояние, в котором я был до выполнения команды docker build .?

При использовании Docker команда `docker build .` может быть использована для сборки образа, предполагая, что у вас есть Dockerfile в текущем каталоге. Как отменить эту сборку? Под этим я подразумеваю, как мне вернуться к тому месту, где я был до запуска команды `docker build .`?


Мне нужен файл конфигурации Apache для обратного прокси-сервера к Wordpress Docker, который работает на порту 8001 на той же машине.

Мне нужен файл Apache conf для обратного прокси к докеру Wordpress, который работает на порту 8001 на той же машине.


У меня есть приложение flask в контейнере docker. Я читаю файл конфигурации flask из файла следующим образом: app.config.from_file(config_file, load=json.load)
Как запустить и сказать, какой конфиг читать для docker? Может переменная окружения?


как запустить блендер на докере 3.5
как запустить блендер на докере 3.5
как запустить blender на docker 3.5


Напишите плагин для WordPress, который очищает весь кэш помощника nginx при добавлении/обновлении/изменении плагина/темы

Напишите мне плагин для WordPress, который очищает весь кэш nginx helper при добавлении/обновлении/изменении плагина/темы


Я хочу создать социальную торговую площадку в Интернете с помощью WordPress. Пожалуйста, создайте список из 3 лучших тем, затем список необходимых плагинов и, наконец, список стратегий выхода на рынок, которые можно использовать для внутреннего рынка Ирана.

Я хочу создать онлайн социальную торговую площадку с помощью WordPress. Пожалуйста, создайте список из 3 лучших тем, затем список необходимых плагинов и, наконец, список стратегий выхода на рынок, которые можно использовать для внутреннего рынка Ирана.


Мне нужно знать как можно больше о токах вдоль поверхности сферы в физике, чтобы всесторонне реализовать теорему о волосатом шаре для случая одной исчезающей точки векторного поля, называемой отверстием для волосатого шара.

Мне нужно знать как можно больше о течениях вдоль поверхности сферы в физике, чтобы всесторонне реализовать теорему о волосатом шаре для случая одной исчезающей точки векторного поля, называемой отверстием для волосатого шара


Круглое кольцо радиусом 𝑅 = 0,75 𝑚 имеет чистый заряд 𝑄 = +275 𝜇𝐶, который равномерно распределен по кольцу. Точечный заряд 𝑞 = −75 𝜇𝐶 находится в центре кольца. Найдите величину чистой силы, действующей на точечный заряд со стороны кольца.

Круглое кольцо радиусом 𝑅 = 0,75 𝑚 имеет чистый заряд 𝑄 = +275 𝜇𝐶, который равномерно распределен по кольцу. В центре кольца находится точечный заряд 𝑞 = −75 𝜇𝐶. Найдите величину чистой силы, действующей на точечный заряд со стороны кольца.

Круглое кольцо радиусом 𝑅 = 0,75 𝑚 имеет полный заряд 𝑄 = +275 𝜇𝐶, который равномерно
распределен по кольцу. Точечный заряд 𝑞 = −75 𝜇𝐶 находится в центре кольца.
Найдите значение абсолютной силы, воздействующей на точечный заряд со стороны кольца.


У меня есть часть функции на JavaScript, которую я хочу переписать. В настоящее время она ищет каждое свойство Matches, чтобы найти минимальное значение, и делает Player2 всегда первым. Вместо этого я хочу, чтобы Player1 был с наименьшим результатом по Matches, а Player2 выбирался случайным образом при каждом запуске кода.

function elo(data) {
  // Находим двух игроков с наименьшим количеством матчей.
  let minMatches = Number.MAX_SAFE_INTEGER;
  let Player1 = null;
  let Player2 = null;
  for (let player of data) {
    if (player.Matches < minMatches) {
      minMatches = player.Matches;
      Player1 = player;
      Player2 = data.find(p => p !== Player1);
    }
  }
}

У меня есть часть функции Javascript, которую я хочу переписать. В настоящее время она перебирает все свойства Matches, чтобы найти минимум, и заставляет Player2 всегда быть первым членом. Вместо этого я хочу, чтобы Player1 был самым низким результатом сортировки по Matches, а Player2 был случайным при каждом запуске кода.

function elo(data) {
  // Найдите двух игроков с наименьшим количеством матчей.
  let minMatches = Number.MAX_SAFE_INTEGER;
  let Player1 = null;
  let Player2 = null;
  for (let player of data) {
    if (player.Matches < minMatches) {
      minMatches = player.Matches;
      Player1 = player;
      Player2 = data.find(p => p !== Player1);
    }
  }
}

У меня есть часть функции  Javascript, которую я хочу переписать. В текущем варианте она ищет минимальное значение свойства Matches и делает Player2 всегда первым элементом. Вместо этого я хочу, чтобы Player1 имел наименьшее значение при сортировке по Matches, а Player2 выбирался случайным образом каждый раз при запуске кода.

function elo(data) {
  // Найти двух игроков с наименьшим количеством матчей.
  let minMatches = Number.MAX_SAFE_INTEGER;
  let Player1 = null;
  let Player2 = null;
  for (let player of data) {
    if (player.Matches < minMatches) {
      minMatches = player.Matches;
      Player1 = player;
      Player2 = data.find(p => p !== Player1);
    }
  }
}


Напишите программу для вычисления рейтинга Эло шахматного турнира.


Можете ли вы дать мне тренировку по плаванию с основным сетом 15x100 по 1:30 и общей дистанцией около 4500 м? Для пловца продвинутого уровня

Можете ли вы дать мне тренировку по плаванию с основным подходом 15х100 в 1:30 и в общей сложности около 4500м? Для пловца продвинутого уровня

Дай мне тренировку по плаванию с мейн сэтом 15x100 по 1:30 и общей дистанцией около 4500 м? Для пловца продвинутого уровня


Вы опытный тренер по триатлону, использующий новейшие научно обоснованные методики тренировок. Пожалуйста, напишите мне план тренировок для моего первого Ironman 70.3 2 июня, который начнется в январе. План тренировок должен включать все три дисциплины и быть адаптированным к моему конкретному уровню опыта: у меня нет предыдущего опыта плавания, у меня есть прочная основа в велоспорте, и я опытный бегун. Составьте план таким образом, чтобы я мог улучшить свой текущий уровень физической подготовки в беге, одновременно наращивая достаточную физическую подготовку в двух других дисциплинах, чтобы закончить половину Ironman в июне.
Я хочу тренироваться 6 дней в неделю, но работать полный рабочий день, поэтому имейте в виду, что я могу проводить более длительные сессии только по выходным.

Вы опытный тренер по триатлону, использующий новейшие научно обоснованные методики тренировок. Пожалуйста, напишите мне план тренировок для моего первого Ironman 70.3, который состоится 2 Июня и начнётся в Январе. Тренировочный план должен включать все три дисциплины и соответствовать моему уровню подготовки: У меня нет опыта плавания, у меня есть прочный фундамент в велоспорте и я опытный бегун. Постройте план таким образом, чтобы я мог улучшить свой существующий уровень физической подготовки в беге и одновременно набрать достаточную физическую форму в двух других дисциплинах, чтобы финишировать на полужелезной дистанции в Июне.
Я хочу тренироваться 6 дней в неделю, но работаю полный рабочий день, поэтому имейте в виду, что более длительные занятия я смогу проводить только по выходным.


Служба доставки взимает 3 евро за отправку посылок, у которых сумма самой короткой и самой длинной стороны посылки не должна превышать 50 см. Каков максимальный объем посылки, которую можно отправить таким образом?

Служба доставки посылок взимает 3€ за доставку посылок, в которых сумма самой короткой и самой длинной стороны посылки не должна превышать 50см. Какую посылку можно отправить с наибольшим объёмом?


Напишите функцию Python, которая получает фрейм данных со столбцами «дата» и «победитель» и возвращает наибольшее количество последовательных побед Алисы.


В рамках извлечения структурированной информации из неструктурированного текста, учитывая текстовый проход в модели LLM, выведите открытое извлечение информации с сущностями и связями в допустимом формате JSON.\nНе включайте в ответ какой-либо текст, например «вот факты...» и т. д., возвращайте только допустимый формат JSON.\nПримеры:\nВходные данные: штаб-квартира Apple Inc. находится в Купертино, Калифорния. Тим Кук — генеральный директор Apple.\nВывод: {'entities': [[1, 'Apple Inc.', 'Company'], [2, 'Cupertino, California', 'Location'], [3, 'Tim Cook', 'Person']], 'relationships': [[1, 'is headquartered in', 2], [3, 'is the CEO of', 1]]}\nВвод: Извините!\nВывод: {'entities': [], 'relationships': []}\nВвод: Барак Обама был 44-м президентом Соединенных Штатов. Он родился в Гонолулу, Гавайи, 4 августа 1961 года. Он окончил Колумбийский университет и Гарвардскую юридическую школу. Он служил в сенате штата Иллинойс с 1997 по 2004 год. В 2008 году он был избран президентом Соединенных Штатов, победив кандидата от республиканцев Джона Маккейна. Он был переизбран в 2012 году, победив кандидата от республиканцев Митта Ромни.\nВывод:

В рамках извлечения структурированной информации из неструктурированного текста, передайте фрагмент текста модели LLM для вывода Open Information Extraction с сущностями и отношениями в валидном json.\nНе включайте в ответ текст, такой как 'here are facts..'  и т. д., возвращайте только валидный json..\nПримеры:\nInput: Apple Inc. is headquartered in Cupertino, California. Tim Cook is the CEO of Apple.\nOutput: {'entities': [[1, 'Apple Inc.', 'Company'], [2, 'Cupertino, California', 'Location'], [3, 'Tim Cook', 'Person']], 'relationships': [[1, 'is headquartered in', 2], [3, 'is the CEO of', 1]]}\nInput: Sorry!\nOutput: {'entities': [], 'relationships': []}\nInput: Barack Obama was the 44th president of the United States. He was born in Honolulu, Hawaii, on August 4, 1961. He graduated from Columbia University and Harvard Law School. He served in the Illinois State Senate from 1997 to 2004. In 2008, he was elected president of the United States, defeating Republican nominee John McCain. He was re-elected in 2012, defeating Republican nominee Mitt Romney.\nOutput:

В рамках извлечения структурированной информации из неструктурированного текста, предоставьте текстовый фрагмент модели LLM, чтобы получить извлечение информации с сущностями и связями в допустимом формате JSON. Не включайте в ответ какой-либо текст, например «вот факты...» и т. д., возвращайте только допустимый JSON. Примеры: Входные данные: штаб-квартира Apple Inc. находится в Купертино, Калифорния. Тим Кук — генеральный директор Apple. Вывод: {'entities': [[1, 'Apple Inc.', 'Company'], [2, 'Cupertino, California', 'Location'], [3, 'Tim Cook', 'Person']], 'relationships': [[1, 'is headquartered in', 2], [3, 'is the CEO of', 1]]} Ввод: Извините! Вывод: {'entities': [], 'relationships': []} Ввод: Барак Обама был 44-м президентом Соединенных Штатов. Он родился в Гонолулу, Гавайи, 4 августа 1961 года. Он окончил Колумбийский университет и Гарвардскую школу права. Он служил в Сенате штата Иллинойс с 1997 по 2004 год. В 2008 году он был избран президентом Соединенных Штатов, победив кандидата от Республиканской партии Джона Маккейна. Он был переизбран в 2012 году, победив кандидата от республиканцев Митта Ромни. \nВывод:


Согласны ли вы с этим предложением: «Конструкция капсульных сетей, по-видимому, лучше всего подходит для задач классификации, в которых имеются четко определенные сущности, и может оказаться менее подходящей для задач, в которых сущности сложнее определить, например, погодных условий».


Можете ли вы составить вопрос экзамена уровня А по круговому движению с соответствующей схемой оценок и ответом?


Расскажите мне о 15 фактах с наивысшей доходностью, которые помогут мне подготовиться к экзамену по ядерной кардиологии, который мне предстоит сдавать завтра. Сосредоточьтесь на предоставлении мне информации, которая, скорее всего, будет в тесте, но она более неясна, чем суперраспространенная информация.


Теперь перейдите на эту страницу. https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/home.html?lang=en
Слева есть меню с вложенными меню, которые можно развернуть. Извлеките каждую метку меню и соответствующие URL-адреса. Выведите это в CSV-файл с одним столбцом для метки меню и другим столбцом для полного пути URL-адреса

Теперь перейдите на эту страницу. https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/home.html?lang=en
На левой панели находится меню с вложенными меню, которые можно развернуть. Извлеките ярлык каждого меню и соответствующие URL-адреса. Выведите это в CSV-файл с одним столбцом для ярлыка меню и другим столбцом для полного пути к url


подсчет различных значений в столбце с учетом ограничения из другого столбца с использованием предложения over в ssms


Привет, мне нужен код Python для преобразования ячеек Excel в цветные квадраты PowerPoint.

Привет, мне нужен код Python для превращения ячеек Excel в цветные квадраты PowerPoint.


Выполнитите запрос к таблице Excel с использованием MySQL, нужно выбрать виды деревьев по классу диаметра, подсчитать количество представлений по классу диаметра и вычислить объем в общей сумме.

Запросите таблицу Excel с помощью MySQL, чтобы выбрать виды деревьев в таблице DRAM Excel по классу диаметра, подсчитайте количество представлений класса диаметра и некоторый объем от общего объема.

Запрос таблицы Excel с помощью MySQL для выбора видов деревьев в таблице DRAM Excel по классу диаметра, подсчет количества представлений класса диаметра и некоторого объема от общего объема.


Помогите мне отфильтровать и удалить каждую строку в таблице Excel, где значение определенного столбца равно 0.


Как объединить несколько строк данных в одну строку в Excel?

Как объединить несколько строк данных в одну строку данных в Excel?