Користите АБЦ нотацију да напишете мелодију у стилу народне мелодије.


РЕШИТЕ ОВО У C++: Постоје три картице са словима a
, b
, c
 постављени у низу неким редом. Следећу операцију можете да урадите највише једном:

Изаберите две карте и замените их.
Да ли је могуће да ред постане abc
 после операције? Изнесите „YES“ ако је могуће, и „NO“ у супротном.
Инпут
Први ред садржи један цео број t
 (1≤t≤6
) — број тест случајева.

Једини ред сваког тест случаја садржи један низ који се састоји од сваког од три знакаa
, b
, и c
 тачно једном, што представља карте.

Излаз
За сваки тест случај испишите „YES“ ако можете да направите ред abc
 са највише једном операцијом, или "NO" у супротном.

Одговор можете да избаците у сваком случају (на пример, низови „yEs", „yes", „Yes" and „YES" ће бити препознати као позитиван одговор).

Пример
inputCopy
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
outputCopy
YES
YES
YES
NO
NO
YES
Напомена
У првом тестном случају, не треба да радимо никакве операције, пошто је ред већ abc
.

У другом тестном случају, можемо заменити c
 и b
: acb→abc
.

У трећем тестном случају, можемо заменити b
 и а
: acb→abc
.

У четвртом тестном случају немогуће је направити abc
 користећи највише једну операцију.

РЕШИТЕ ОВО У Ц++: Постоје три картице са словима а
, б
, ц
 постављени у низу неким редом. Следећу операцију можете да урадите највише једном:

Изаберите две карте и замените их.
Да ли је могуће да ред постане абц
 после операције? Изнесите "ДА" ако је могуће, и "НЕ" у супротном.
Инпут
Први ред садржи један цео број т
 (1≤т≤6
) — број тест случајева.

Једини ред сваког тест случаја садржи један стринг који се састоји од сваког од три знака а
, б
, и ц
 тачно једном, што представља карте.

Излаз
За сваки тест случај, испишите "ДА" ако можете да направите ред абц
 са највише једном операцијом, или "НЕ" у супротном.

Одговор можете да избаците у сваком случају (на пример, низови „да“, „да“, „Да“ и „ДА“ ће бити препознати као позитиван одговор).

Пример
инпутЦопи
6
абц
ацб
бац
бца
такси
цба
оутпутЦопи
ДА
ДА
ДА
НО
НО
ДА
Напомена
У првом тестном случају, не треба да радимо никакве операције, пошто је ред већ абц
.

У другом тестном случају, можемо заменити ц
 и б
: ацб→абц
.

У трећем тестном случају, можемо заменити б
 и а
: бац→абц
.

У четвртом тестном случају немогуће је направити абц
 користећи највише једну операцију.


Објасните књигу Брајана Кристијана Проблем поравнања. Дајте сажетак тема и анализе. Препоручите библиографију сродне литературе.


Дизајнирајте полукинематичку монтажу за правоугаону призму са преднапрезањем које обезбеђује компримована еластомерна подлога. Монтажа треба да буде пројектована тако да обезбеди правилно поравнање призме са површином за монтажу и обезбеди адекватну напетост за одржавање правилног преноса оптерећења.


Имам скуп података који садржи листу 2Д слика, са новом сликом, како пронаћи најближу слику у скупу података

Имам скуп података који садржи листу 2D слика, са новом сликом, како пронаћи најближу слику у скупу података


Имам црно-беле слике са белим хоризонталним линијама ширине 1 пиксела које пролазе кроз слику. Како открити линије и уклонити их?

Имам црно-беле слике са белим хоризонталним линијама ширине једног пиксела које пролазе кроз слику. Како открити линије и уклонити их?


Да сте корпоративни адвокат са 15 година искуства у спајању и аквизицији, како бисте се окренули ка покретању стартап AI технологије корак по корак и детаљно?

да сте корпоративни закон са 15 година искуства у спајању и аквизицији, како бисте се окренули ка покретању технологије која омогућава АИ корак по корак и детаљно?


Опишите како да уградите вештачку интелигенцију у процес набавке послова приватног капитала


како меморија утиче на перформансе aws lambda записаних у nodejs

како меморија утиче на перформансе авс ламбда записаних у нодејс

како памћење утиче на перформансе aws lambda записаних у nodejs


Имам Python скрипту која преузима веб страницу користећи Playwright. Сада желим да покренем десет инстанци те скрипте паралелно са једном AWS EC2 инстанцом, али тако да свака скрипта буде повезана са различитом IP адресом. Како могу то да урадим са Terraform-ом?

Имам Пајтон скрипту која чешља веб страницу користећи Playwright. Сада желим да покренем десет инстанци те скрипте паралелно на једној AWS EC2 инстанци, али тако да се свака скрипта везује за другу IP адресу. Како то могу да урадим са Тераформом?

Имам Питхон скрипту која скрапа веб страницу користећи Плаивригхт. Сада желим да покренем десет инстанци те скрипте паралелно на једној АВС ЕЦ2 инстанци, али тако да се свака скрипта везује за другу ИП адресу. Како то могу да урадим са Терраформом?


Како додати траку са алаткама у фрагмент?


Здраво. Имам ову URL адресу коју могу да налепим у свој прегледач Микрософт Едге и он преузима ПДФ датотеку за мене из мог Повер БИ онлајн извештаја. URL је: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

Наравно, прво тражи да се пријавим на свој Повер БИ налог када први пут унесем URL, а затим иде директно на извештај и преузима ПДФ. Написао сам Пајтон код да то уради уместо мене. Код је успео да преузме ПДФ. Међутим, ПДФ који је произвео Пајтон код неће да се отвори – даје грешку када покушам да га отворим „Adobe acrobat reader could not open 'AriaPark.pdf'...“. Нисам сигуран у чему је проблем. Можда је проблем у томе што Пајтон код не зна моје податке за пријаву на Повер-БИ за приступ ПДФ-у, или је можда нешто друго? Можете ли молим вас помоћи? Пајтон код који користим је испод:

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

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

print("Reports have been successfully downloaded.")

Здраво. Имам ову URL адресу коју могу да налепим у свој Мицрософт Едге прегледач и она преузима PDF датотеку за мене из мог Повер БИ онлајн извештаја. UFL је: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

Наравно, прво тражи да се пријавим на свој Повер БИ налог када први пут унесем УРЛ, а затим иде директно на извештај и преузима ПДФ. Написао сам Питхон код да то уради уместо мене. Код је успео да преузме ПДФ. Међутим, ПДФ који је произвео Питхон код се неће отворити – даје грешку када покушам да га отворим „Адобе ацробат реадер није могао да отвори „АриаПарк.пдф“...“. Нисам сигуран у чему је проблем. Можда је проблем у томе што Питхон код не зна моје податке за пријаву на Повер-БИ за приступ ПДФ-у, или је можда нешто друго? Можете ли молим вас помоћи? Питхон код који користим је испод:

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

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

print("Извештаји су успешно преузети.")

Здраво. Имам ову УРЛ адресу коју могу да налепим у свој прегледач Мицрософт Едге и он преузима ПДФ датотеку за мене из мог Повер БИ онлајн извештаја. УРЛ је: хттпс://апп.поверби.цом/гроупс/ме/рдлрепортс/1бдеф01ц-30а3-4150-афф2-б3ец4ц9едф86?рп:АдвицеДеатхСцриптМЕРГЕДМонтхСтартДате=6/1/2023&рп:АдвицеДеатхСцрипт=6/1/2023&рп:АдвицеДеатхСцрипт:АдвицеДеатхСцрипт:ПрГЕДИА=ПрГЕДИА

Наравно, прво тражи да се пријавим на свој Повер БИ налог када први пут унесем УРЛ, а затим иде директно на извештај и преузима ПДФ. Написао сам Питхон код да то уради уместо мене. Код је успео да преузме ПДФ. Међутим, ПДФ који је произвео Питхон код се неће отворити – даје грешку када покушам да га отворим „Адобе ацробат реадер није могао да отвори „АриаПарк.пдф“...“. Нисам сигуран у чему је проблем. Можда је проблем у томе што Питхон код не зна моје податке за пријаву на Повер-БИ за приступ ПДФ-у, или је можда нешто друго? Можете ли молим вас помоћи? Питхон код који користим је испод:

захтеви за увоз
импорт ос
# УРЛ главног Повер БИ извештаја
фулл_урл = „хттпс://апп.поверби.цом/гроупс/ме/рдлрепортс/1бдеф01ц-30а3-4150-афф2-б3ец4ц9едф86?рп:АдвицеДеатхСц риптМЕРГЕДМонтхСтартДате=6/1/2023&рп:АдвицеДеатхСцриптМЕРГЕДИнцомингцалл=Ариа%20Парк&рдл:формат=ПДФ"

одговор = рекуестс.гет(фулл_урл)
име датотеке = ф"АриаПарк.пдф"
са отвореним (име датотеке, 'вб') као датотеком:
    филе.врите(респонсе.цонтент)

принт("Извештаји су успешно преузети.")


Узмите у обзир стање:
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(а). Израчунајте редуковану матрицу густине другог кубита од $\ket{\psi}$..

Узмите у обзир стање:
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(a). Израчунајте матрицу редуковане густине другог кубита од $\ket{\psi}$.

Узмите у обзир државу:
$$\кет{\пси} = \фрац{\кет{00} + \кет{01} + \кет{10}}{\скрт{3}}$$

(а). Израчунајте редуковану матрицу густине другог кубита од $\кет{\пси}$.


Доказ да је Q(sqrt(-11)) главни идеални домен

Доказ да је К(скрт(-11)) главни идеални домен


Напиши ми прогресију акорда у тоналитету Ц-дура. Нека звучи тужно и споро.


Можете ли да смислите прогресију акорда од 12 тактова у C која ради у lydian режиму?

Можете ли да смислите прогресију акорда од 12 тактова у Ц-у која ради у лидијском режиму?


Алис и Боб имају две коцкице.

Заједно бацају коцкице, бележе збир две приказане вредности и понављају.

Да би Алиса победила, два узастопна окрета (што значи два узастопна сума) треба да резултирају са 7. Да би Боб победио, мора да види осмицу праћену седмицом. Ко очекујемо да победи у овој утакмици?

Од вас се захтева да обезбедите анализу која се поклапа са резултатима симулације. Можете дати више одговора у узастопним итерацијама. Дозвољено вам је да покренете симулацију након 2 итерације. Након сваке анализе, дајте рефлексију о тачности и потпуности како бисмо могли да побољшамо у другој итерацији.  Ако јесте, завршите одговор са „НАСТАВИ НА ИТЕРАЦИЈУ [к]“ и сачекајте мој унос. Када више нема проблема са тачношћу или потпуношћу за решавање и ако се математичка анализа сложи са резултатима симулације, завршите тако што ћете укуцати „РЕШЕНО“. Увек завршите са „НАСТАВИ НА ИТЕРАЦИЈУ [к]“ или „РЕШЕНО“.

Алис и Боб имају две коцкице.

Заједно бацају коцкице, бележе збир две приказане вредности и понављају.

Да би Алиса победила, два узастопна круга (што значи две узастопне суме) треба да резултирају са 7. Да би Боб победио, мора да добије осмицу праћену седмицом. Ко очекујемо да победи у овој утакмици?

Од вас се захтева да обезбедите анализу која се поклапа са резултатима симулације. Можете дати више одговора у узастопним итерацијама. Дозвољено вам је да покренете симулацију након 2 итерације. Након сваке анализе, дајте рефлексију о тачности и потпуности како бисмо могли да побољшамо у другој итерацији.  Ако јесте, завршите одговор са „НАСТАВИ НА ИТЕРАЦИЈУ [к]“ и сачекајте мој унос. Када више нема проблема са тачношћу или потпуношћу за решавање и ако се математичка анализа сложи са резултатима симулације, завршите тако што ћете укуцати „РЕШЕНО“. Увек завршите са „НАСТАВИ НА ИТЕРАЦИЈУ [к]“ или „РЕШЕНО“.


Првенство у стоном тенису за играче од $2^n$ организовано је као нокаут турнир са $n$ рунди, а последње коло је финале. Два играча се бирају насумично. Израчунајте вероватноћу да се састану: (а) у првој рунди, (б) у финалу, (ц) у било којој рунди.

Првенство у стоном тенису за играче од $2^n$ организовано је као нокаут турнир са $n$ рунди, а последње коло је финале. Два играча се бирају насумично. Израчунајте вероватноћу да се састану: (а) у првом кругу, (б) у финалу, (ц) у било којој рунди.

Првенство у стоном тенису за играче од $2^н$ организовано је као нокаут турнир са $н$ рунди, а последње коло је финале. Два играча се бирају насумично. Израчунајте вероватноћу да се састану: (а) у првом кругу, (б) у финалу, (ц) у било којој рунди.


Како могу да генеришем стапасти графикон који укључује вредности висине стапова и интервале поверења?

Како могу да генеришем морску линију која укључује вредности висине шипки и интервале поверења?

Како могу да генеришем seaborn barplot која укључује вредности висине бара и интервале поверења?


Можете ли ми дати неки Seaborn код за цртање ECDF-а за KDE проширени скуп података?

Можете ли ми дати неки Сеаборн код за цртање ЕЦДФ-а за КДЕ проширени скуп података?


Напишите функцију за генерисање криптографски сигурних случајних бројева.


Како поставити семе за случајни генератор у Python у нитима?

Како поставити семе за случајни генератор у Питхон-у у нитима?


Молим те, креирај регуларни израз за брисање свих <g> који садрже низ `transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"`. Такође, могу да постоје преломи редова.

Редовни израз за брисање свих <г> елемената који садрже стринг `трансформ="матрик(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"` молим. могу бити и преломи линија.


Напишите PCRE regex који не садржи C:\.

напишите пцре регуларни израз који не садржи Ц:\

напишите пцре регуларни израз који не садржи C:\


направи ми javascript како бих пронашао објекат по његовом имену дубоко унутар датог објекта, увери се да овај код не користи рекурзију и да може да врати путању коришћену да дође до објекта

направи ми јавасцрипт код да пронађем објекат по његовом имену дубоко унутар датог објекта, увери се да овај код не користи рекурзију и да може да врати путању коришћену да дође до објекта

направи ми јаваскрипт код да пронађем објекат по његовом имену дубоко унутар датог објекта, увери се да овај код не користи рекурзију и да може да врати путању коришћену да дође до објекта


Ако имам ТипеСцрипт класу:

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

Како да издвојим тип објекта члана РеацтПропертиес из типа Цласс?

Ако имам ТипеСцрипт класу:

класа Фоо {
  РеацтПропертиес: {
    а: стринг;
  }
}

Како да издвојим тип објекта члана РеацтПропертиес из типа Цласс?


Узимајући у обзир алате за размишљање и организацију личног знања, наведите неке оквире најбоље праксе који детаљно описују систем процедура и најбоље праксе.  Молимо вас да направите свеобухватну листу оквира и детаљније сумирајте прва три.

Узимајући у обзир Алате За Размишљање и организацију личног знања, наведите неке оквире најбоље праксе који детаљно описују систем процедура и најбоље праксе.  Молимо вас да направите свеобухватну листу оквира и детаљније сумирајте прва три.


Представите Итана, укључујући његов ниво искуства са методологијама развоја софтвера као што су водопад и агилни развој. Опишите главне разлике између традиционалног водопада и агилног развоја софтвера. По његовом мишљењу, које су најзначајније предности и мане сваке методологије?

Представите Итана, укључујући његов ниво искуства у методологијама развоја софтвера као што су водопад и агилни развој. Опишите главне разлике између традиционалног водопада и агилног развоја софтвера. По његовом мишљењу, које су најзначајније предности и мане сваке методологије?


Проблем
Мајка је купила сет
 �
Н играчке за њу
2
Двоје деце, Алис и Боб. Она је већ одлучила која играчка коме иде, али је заборавила на новчану вредност играчака. Сећа се само да је играчке наручила растућим редоследом њихове вредности. Цене су увек ненегативне.

За дистрибуцију се каже да је праведна када без обзира на стварне вредности, разлика између вредности играчака које је Алиса добила и играчака које је добио Боб, не прелази максималну вредност било које играчке.

Формално, нека
 �
 �
в
и

 бити вредност
 �
и-та играчка, и
 �
С бити бинарни стринг такав да
 �
 �
=
1
С
и

 =1 ако играчку треба дати Алиси, и
 �
 �
=
0
С
и

 =0 ако играчку треба дати Бобу.
Затим, дистрибуција коју представља
 �
За С се каже да је фер ако, за све могуће низове
 �
в задовољавајући
0
≤
 �
1
≤
 �
2
≤
.
.
.
.
≤
 �
 �
0≤в
1

 ≤в
2

 ≤....≤в
Н

 ,

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

и=1
∑
Н

 в
и

 ⋅[с
и

 =1]−
и=1
∑
Н

 в
и

 ⋅[с
и

 =0]
∣
∣

 ≤в
Н

где
[
 �
]
[П] је
1
1 ифф
 �
П је тачно, и
0
0 иначе.

Дат вам је бинарни низ
 �
С представља дистрибуцију.
Одштампајте ДА ако је дата дистрибуција поштена, и НЕ у супротном.

Формат уноса
Први ред уноса ће садржати један цео број
 �
Т, који означава број тест случајева.
Сваки тестни случај се састоји од две линије уноса.
Први ред сваког тест случаја садржи један цео број
 �
Н, број играчака.
Други ред сваког тест случаја садржи бинарни стринг
 �
С дужине
 �
Н.
Излазни формат
За сваки тест случај испишите у новом реду одговор: ДА или НЕ у зависности од тога да ли
 �
С представља праведну расподелу или не.

Сваки знак излаза може бити одштампан или малим или великим словима, тј. стрингови НО, но, нО и Не ће се третирати као еквивалентни.

Ограничења
1
≤
 �
≤
1
0
4
1≤Т≤10
4

1
≤
 �
≤
1
0
5
1≤Н≤10
5

Сума од
 �
Н у свим тест случајевима неће премашити
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 .
 �
С је бинарни низ дужине
 �
Н.
Пример 1:
Инпут
Излаз
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
ДА
НО
ДА
НО
ДА
НО
Објашњење:
Тест цасе
1
1: дата формула се своди на
∣
 �
1
∣
≤
 �
1
∣в
1

 ∣≤в
1

 , што је тачно пошто
 �
1
≥
0
в
1

 ≥0.

Тест цасе
2
2: Дистрибуција није фер за
 �
1
=
 �
2
=
1
в
1

 =в
2

 =1, стога је одговор НЕ.
Имајте на уму да је дистрибуција праведна за
 �
1
=
 �
2
=
0
в
1

 =в
2

 =0, али морамо да проверимо да ли је поштено за све могуће
 �
в задовољавање ограничења.

Тест цасе
3
3: Може се доказати да је расподела увек праведна.

Тест цасе
4
4: Дистрибуција није фер за
 �
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
в=[1,2,4,8].

прихваћено
Прихваћено
28
тотал-Субмиссионс
Поднесци
580
тачност
Прецизност
5.17 дајте му кратак ц програм

Проблем
Мајка је купила сет
�
N играчака за
2
2 деце, Алису и Боба. Она је већ одлучила која ће играчка припасти ком детету, међутим није узела у обзир новчану вредност истих. Она се једино сећа да је играчке поручила у опадајућем редоследу њихове новчане вредности. Цене су увек не-негативне.

За дистрибуцију се каже да је праведна када, без обзира на стварне вредности, разлика између вредности играчака које је Алиса добила и играчака које је добио Боб, не прелази максималну вредност било које играчке.

Формално, нека
�
�
v
i

  буде вредност
�
i-th играчке, и
�
S буде бинарни низ тако да
�
�
=
1
S
i

 =1 ако је играчка дата Алиси, и
�
�
=
0
S
i

 =0 ако је играчка дата Бобу.
Онда, дистрибуција коју представља
�
S је fair ако је за све могуће низове
�
v задовољавајући
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

 ,

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

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
N

где
[
�
]
[P] је
1
1 iff
�
P је true, и
0
0 у супротном случају.

Дат вам је бинарни низ
�
S представља дистрибуцију.
Одштампајте YES уколико је дата дистрибуција дер, а NO у супротном случају.

Формат уноса
Прва линија уноса ће садржати један цео број
�
T, који означава број тест случајева.
Сваки тест-случај се састоји од две линије уноса.
Прва линија сваког тест-случаја се састоји од једног целог броја
�
N, број играчака.
Друга линија сваког тест-случаја се састоји од бинарног низа
�
S дужине
�
N.
Излазни формат
За сваки тест-случај, испишите у новом реду као одговор: YES или NO зависно да ли
�
S представља праведну расподелу или не.

Сваки излазни карактер се може откуцати малим или великим словима, тј., низови NO, no, nO, и No ће бити једнако третирани у одговору.

Ограничења
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

Збир
�
N у свим тест-случајевима неће прелазити
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 .
�
S је бинарни низ дужине
�
N.
Пример 1:
Формат уноса
Формат излаза
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
YES
NO
YES
NO
YES
NO
Објашњење:
Тест-случај
1
1: Дата формула се смањује до
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣≤v
1

 , што је тачно будући да
�
1
≥
0
v
1

 ≥0.

Тест-случај
2
2: Дистрибуција није фер за
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1, тако да је одговор NO.
Имајте на уму да је дистрибуција праведна за
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0, али морамо да проверимо да ли је фер за све опције
�
v задовољавање ограничења.

Тест-случај
3
3: Може се доказати да је дистрибуција увек фер.

Тест-случај
4
4: Дистрибуција није фер за
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].

прихваћено
Прихваћено
28
укупан број поднесака
Поднесци
580
тачност
Тачност
5.17 дајте му кратак c програм

Проблем
Мајка је купила сет
 �
N играчака за њeних
2
Двоје деце, Алису и Боба. Она је већ одлучила која играчка коме иде, али је заборавила на новчану вредност играчака. Сећа се само да је играчке наручила растућим редоследом њихове вредности. Цене су увек ненегативне.

За дистрибуцију се каже да је праведна када без обзира на стварне вредности, разлика између вредности играчака које је Алиса добила и играчака које је добио Боб, не прелази максималну вредност било које играчке.

Формално, нека
 �
 �
v
i

  бити вредност
 �
i-те играчке и
 �
S ће бити бинарни стринг такав да
 �
 �
=
1
S
i

 =1 ако играчку треба дати Алиси и
 �
 �
=
0
S
i

 =0 ако играчку треба дати Бобу.
Затим, дистрибуција коју представља
 �
За S се каже да је фер ако, за све могуће низове
 �
v задовољавајуће
0
≤
 �
1
≤
 �
2
≤
.
.
.
.
≤
 �
 �
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

 ,

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

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
N

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

Дат вам је бинарни низ
 �
S представља дистрибуцију.
Одштампајте ДА ако је дата дистрибуција поштена, и НЕ у супротном.

Input Format
Први ред уноса ће садржати један цео број
 �
T, који означава број тест случајева.
Сваки тестни случај се састоји од две линије уноса.
Први ред сваког тест случаја садржи један цео број
 �
N, број играчака.
Други ред сваког тест случаја садржи бинарни стринг
 �
S дужине
 �
N.
Output Format
За сваки тест случај испишите у новом реду одговор: ДА или НЕ у зависности од тога да ли
 �
S представља праведну расподелу или не.

Сваки знак излаза може бити одштампан малим или великим словима, тј. стрингови НЕ, не, нЕ и Не ће се третирати као еквивалентни.

Ограничења
1
≤
 �
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
 �
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

Сума од
 �
N у свим тест случајевима неће премашити
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 .
 �
S је бинарни низ дужине
 �
N.
Пример 1:
Input
Output
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
ДА
НE
ДА
НE
ДА
НE
Објашњење:
Test case
1
1: дата формула се своди на
∣
 �
1
∣
≤
 �
1
∣v
1

 ∣≤v
1

 , што је тачно пошто
 �
1
≥
0
v
1

 ≥0.

Test case
2
2: Дистрибуција није фер за
 �
1
=
 �
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1, стога је одговор НЕ.
Имајте на уму да је дистрибуција праведна за
 �
1
=
 �
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0, али морамо да проверимо да ли је поштено за све могуће
 �
v задовољавање ограничења.

Test case
3
3: Може се доказати да је расподела увек праведна.

Test case
4
4: Дистрибуција није фер за
 �
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].

прихваћено
Прихваћено
28
укупно-поднесци
Поднесци
580
тачност
Прецизност
5.17 дајте кратак c програм


Проблем
Ви сте домаћин шаховског турнира са
2
�
2N људи. Тачно
 �
X од њих су оцењени играчи, а преостали
2
 �
−
 �
2N−X су неоцењени играчи.

Ваш посао је да распоредите играче
 �
N парова, где сваки играч игра против особе у пару са њима.

Пошто желите да рангирани играчи имају предност, желите да их упарите са играчима без оцене. Дакле, желите да минимизирате број оцењених играча чији је противник такође оцењен.
Прикажи минимални број оцењених играча чији су противници такође оцењени, међу свим могућим паровима.

Формат уноса
Први ред уноса ће садржати један цео број
 �
Т, који означава број тест случајева.
Сваки тестни случај се састоји од
1
1 ред који садржи
2
2 цела броја раздвојена размаком
 �
N  и
 �
X, што значи да постоје
2
 �
2N играча и
 �
X од њих је оцењено.
Излазни формат
За сваки тест случај, испишите у нову линију минимални број оцењених играча који ће имати оцењене противнике.

Ограничења
1
≤
 �
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
 �
≤
50
1≤N≤50
0
≤
 �
≤
2
⋅
 �
0≤X≤2⋅N
Пример 1:
Инпут
Излаз
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
Објашњење:
Тест случај
1
1: Нема оцењеног играча и стога ниједан оцењени играч нема противника који је такође оцењен. Тако је одговор
0
0.

Тест случај
2
2: Постоји само један меч, који је између рангираног играча и играча који није рангиран. Тако је одговор
0
0.

Тест случај
3
3: Постоји само један меч, који је између
2
2 оцењена играча. Тако је одговор
2
2 јер оба доприносе броју оцењених играча чији су противници такође оцењени.

прихваћено
Прихваћено
630
тотал-пондесци
Поднесци
1656
тачност
Прецизност
45.65
Да ли вам се допала изјава о проблему?
2 корисника је ово сматрало корисним
C

0:0
 пробај са c програмом

Проблем
Ви сте домаћин шаховског турнира са
2
 �
2Н људи. Тачно
 �
Кс од њих су оцењени играчи, а преостали
2
 �
−
 �
2Н−Кс су неоцењени играчи.

Ваш посао је да распоредите играче
 �
Н парова, где сваки играч игра против особе у пару са њима.

Пошто желите да рангирани играчи имају предност, желите да их упарите са играчима без оцене. Дакле, желите да минимизирате број оцењених играча чији је противник такође оцењен.
Одштампајте минимални број оцењених играча чији су противници такође оцењени, међу свим могућим паровима.

Формат уноса
Први ред уноса ће садржати један цео број
 �
Т, који означава број тест случајева.
Сваки тестни случај се састоји од
1
1 ред који садржи
2
2 цела броја раздвојена размаком
 �
Н и
 �
Кс, што значи да постоје
2
 �
2Н играча и
 �
Кс од њих је оцењено.
Излазни формат
За сваки тест случај, испишите у нову линију минимални број оцењених играча који ће имати оцењене противнике.

Ограничења
1
≤
 �
≤
2600
1≤Т≤2600
1
≤
 �
≤
50
1≤Н≤50
0
≤
 �
≤
2
⋅
 �
0≤Кс≤2⋅Н
Пример 1:
Инпут
Излаз
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
Објашњење:
Тест цасе
1
1: Нема оцењеног играча и стога ниједан оцењени играч нема противника који је такође оцењен. Тако је одговор
0
0.

Тест цасе
2
2: Постоји само један меч, који је између рангираног играча и играча који није рангиран. Тако је одговор
0
0.

Тест цасе
3
3: Постоји само један меч, који је између
2
2 оцењена играча. Тако је одговор
2
2 јер оба доприносе броју оцењених играча чији су противници такође оцењени.

прихваћено
Прихваћено
630
тотал-Субмиссионс
Поднесци
1656. године
тачност
Прецизност
45.65
Да ли вам се допала изјава о проблему?
2 корисника је ово сматрало корисним
Ц

0:0
 дајте му ц програм

Проблем
Ви сте домаћин шаховског турнира са
2
�
2N људи. Тачно
�
X од њих су рангирани играчи, а остали
2
�
−
�
2N−X су неоцењени играчи.

Ваш посао је да распоредите играче
�
N парови, где сваки играч игра против особе у пару са њима.

Пошто желите да рангирани играчи имају предност, желите да их упарите са играчима без оцене. Дакле, желите да минимизирате број оцењених играча чији је противник такође оцењен.
Одштампајте минимални број оцењених играча чији су противници такође оцењени, међу свим могућим паровима.

Формат уноса
Први ред уноса ће садржати један цео број
�
Т, који означава број тест случајева.
Сваки тестни случај се састоји од
1
1 ред који садржи
2
2 цели бројеви раздвојени размаком
�
N and
�
X, што значи да постоје
2
�
2N играчи, и
�
X од њих су оцењени.
Излазни формат
За сваки тест случај, испишите у нову линију минимални број оцењених играча који ће имати оцењене противнике.

Ограничења
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
Пример 1:
Инпут
Излаз
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
Објашњење:
Тест цасе
1
1: Нема оцењеног играча и стога ниједан оцењени играч нема противника који је такође оцењен. Тако је одговор
0
0.

Тест цасе
2
2: Постоји само један меч, који је између рангираног играча и играча који није рангиран. Тако је одговор
0
0.

Тест цасе
3
3: Постоји само један меч, који је између
2
2 оцењена играча. Тако је одговор
2
2 јер оба доприносе броју оцењених играча чији су противници такође оцењени.

прихваћено
Прихваћено
630
тотал-Субмиссионс
Поднесци
1656. године
тачност
Прецизност
45.65
Да ли вам се допала изјава о проблему?
2 корисника је ово сматрало корисним
Ц

0:0
 дајте му c програм


[CXX1429] грешка приликом прављења са ndkBuild користећи E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: Your APP_BUILD_SCRIPT упућује на непознату датотеку: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

Ц++ систем изградње [configure] није успео током извршавања:
    @echo off
    "C:\\Users\\BMV3\\AppData\\Local\\Android\\Sdk\\ndk\\25.1.8937393\\ndk-build.cmd" ^
      "NDK_PROJECT_PATH=null" ^
      "APP_BUILD_SCRIPT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk" ^
      "NDK_APPLICATION_MK=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Application.mk" ^
      "APP_ABI=arm64-v8a" ^
      "NDK_ALL_ABIS=arm64-v8a" ^
      "NDK_DEBUG=1" ^
      "APP_PLATFORM=android-26" ^
      "NDK_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/obj" ^
      "NDK_LIBS_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/lib" ^
      "APP_SHORT_COMMANDS=false" ^
      "LOCAL_SHORT_COMMANDS=false" ^
      -B ^
      -n
  из E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: Aborting...    .  Stop.
Affected Modules: app

[ЦКСКС1429] грешка при изградњи са ндкБуилд користећи Е:\Дхрувин кхени\Бацкуп\Бацкуп\Панцард_пе_лоан\Панцард_пе_лоан\апп\срц\маин\јни\Андроид.мк: Андроид НДК: Ваш АПП_БУИЛД_СЦРИПТ указује на непознату датотеку: Е:\Дхрувин кхени\Бацкуп\Бацкуп\Панцард_пе_лоан\Панцард_пе_лоан\апп\срц\маин\јни\Андроид.мк

Ц++ систем изградње [цонфигуре] није успео током извршавања:
    @ецхо офф
    "Ц:\\Усерс\\БМВ3\\АппДата\\Лоцал\\Андроид\\Сдк\\ндк\\25.1.8937393\\ндк-буилд.цмд" ^
      "НДК_ПРОЈЕЦТ_ПАТХ=нулл" ^
      "АПП_БУИЛД_СЦРИПТ=Е:\\Дхрувин кхени\\Бацкуп\\Бацкуп\\Панцард_пе_лоан\\Панцард_пе_лоан\\апп\\срц\\маин\\јни\\Андроид.мк" ^
      "НДК_АППЛИЦАТИОН_МК=Е:\\Дхрувин кхени\\Бацкуп\\Бацкуп\\Панцард_пе_лоан\\Панцард_пе_лоан\\апп\\срц\\маин\\јни\\Апплицатион.мк" ^
      "АПП_АБИ=арм64-в8а" ^
      "НДК_АЛЛ_АБИС=арм64-в8а" ^
      "НДК_ДЕБУГ=1" ^
      „АПП_ПЛАТФОРМ=андроид-26“ ^
      "НДК_ОУТ=Е:\\Дхрувин кхени\\Бацкуп\\Бацкуп\\Панцард_пе_лоан\\Панцард_пе_лоан\\апп\\буилд\\интермедиатес\\цкк\\Дебуг\\6х295и67/обј" ^
      "НДК_ЛИБС_ОУТ=Е:\\Дхрувин кхени\\Бацкуп\\Бацкуп\\Панцард_пе_лоан\\Панцард_пе_лоан\\апп\\буилд\\интермедиатес\\цкк\\Дебуг\\6х295и67/либ" ^
      "АПП_СХОРТ_ЦОММАНДС=фалсе" ^
      "ЛОЦАЛ_СХОРТ_ЦОММАНДС=фалсе" ^
      -Б ^
      -н
  из Е:\Дхрувин кхени\Бацкуп\Бацкуп\Панцард_пе_лоан\Панцард_пе_лоан\апп
Ц:/Усерс/БМВ3/АппДата/Лоцал/Андроид/Сдк/ндк/25.1.8937393/буилд/../буилд/цоре/адд-апплицатион.мк:88: *** Андроид НДК: Прекидање... .  Стани.
Погођени модули: апп

[ЦКСКС1429] грешка приликом прављења са ндкБуилд користећи Е:\Дхрувин кхени\Бацкуп\Бацкуп\Панцард_пе_лоан\Панцард_пе_лоан\апп\срц\маин\јни\Андроид.мк: Андроид НДК: Ваш АПП_БУИЛД_СЦРИПТ упућује на непознату датотеку: Е:\Дхрувин кхени\Бацкуп\Бацкуп\Панцард_пе_лоан\Панцард_пе_лоан\апп\срц\маин\јни\Андроид.мк

Ц++ систем изградње [цонфигуре] није успео током извршавања:
    @ецхо офф
    "Ц:\\Усерс\\БМВ3\\АппДата\\Лоцал\\Андроид\\Сдк\\ндк\\25.1.8937393\\ндк-буилд.цмд" ^
      "НДК_ПРОЈЕЦТ_ПАТХ=нулл" ^
      "АПП_БУИЛД_СЦРИПТ=Е:\\Дхрувин кхени\\Бацкуп\\Бацкуп\\Панцард_пе_лоан\\Панцард_пе_лоан\\апп\\срц\\маин\\јни\\Андроид.мк" ^
      "НДК_АППЛИЦАТИОН_МК=Е:\\Дхрувин кхени\\Бацкуп\\Бацкуп\\Панцард_пе_лоан\\Панцард_пе_лоан\\апп\\срц\\маин\\јни\\Апплицатион.мк" ^
      "АПП_АБИ=арм64-в8а" ^
      "НДК_АЛЛ_АБИС=арм64-в8а" ^
      "НДК_ДЕБУГ=1" ^
      „АПП_ПЛАТФОРМ=андроид-26“ ^
      "НДК_ОУТ=Е:\\Дхрувин кхени\\Бацкуп\\Бацкуп\\Панцард_пе_лоан\\Панцард_пе_лоан\\апп\\буилд\\интермедиатес\\цкк\\Дебуг\\6х295и67/обј" ^
      "НДК_ЛИБС_ОУТ=Е:\\Дхрувин кхени\\Бацкуп\\Бацкуп\\Панцард_пе_лоан\\Панцард_пе_лоан\\апп\\буилд\\интермедиатес\\цкк\\Дебуг\\6х295и67/либ" ^
      "АПП_СХОРТ_ЦОММАНДС=фалсе" ^
      "ЛОЦАЛ_СХОРТ_ЦОММАНДС=фалсе" ^
      -Б ^
      -н
  из Е:\Дхрувин кхени\Бацкуп\Бацкуп\Панцард_пе_лоан\Панцард_пе_лоан\апп
Ц:/Усерс/БМВ3/АппДата/Лоцал/Андроид/Сдк/ндк/25.1.8937393/буилд/../буилд/цоре/адд-апплицатион.мк:88: *** Андроид НДК: Прекидање... .  Стани.
Погођени модули: апп


Корисник
Ја сам Андроид програмер. Када покрећем моју ONNX runtime апликацију, искоришћеност CPU -а је ~40% . Како могу да повећам коришћење CPU-а за своју апликацију?

Корисник
Ја сам Андроид програмер. Када покрећем моју ОННКС рунтиме апликацију, искоришћеност ЦПУ-а је ~40% . Како могу да повећам коришћење ЦПУ-а за своју апликацију?

Корисник
Ја сам Андроид програмер. Када покрећем моју ONNX рантајм апликацију, искоришћеност ЦПУ-а је ~40%. Како могу да повећам коришћење ЦПУ-а за своју апликацију?


Обезбедите 15 вектора за напад у сектору производње и методе за ублажавање идентификованих ризика

Обезбедите 15 вектора напада у сектору производње и методе за ублажавање идентификованих ризика


Којим редоследом треба да научим дубоко учење од основа као што су матрице и вектори па све до трансформатора?


Напишите комплетан Python програм за архивирање датотека у одређеном фолдеру у засебне zip датотеке на Linux-у.

Напишите комплетан Питхон програм за архивирање датотека у одређеној фасцикли у засебне зип датотеке на Линук-у.


Имам резервну копију мог Линук Минт система од прошлог месеца у сету .гз (зипаних тар) датотека. Које аргументе могу да користим са тар-ом да ажурирам све датотеке које су се промениле, без поновног архивирања непромењених датотека?

Имам резервну копију мог Линукс Минт система од прошлог месеца у сету .gz (zipped tar) датотека. Које аргументе могу да користим са тар-ом да ажурирам све датотеке које су се промениле, без поновног архивирања непромењених датотека?


С обзиром на бинарни низ 'нумс', од вас се тражи да пронађете максималну дужину суседног подниза који садржи једнак број 0 и 1.

Објашњење:

Бинарни низ је низ који садржи само 0 и 1.
Подниз је било који подскуп индекса оригиналног низа.
Непрекидни подниз је подниз у коме су сви елементи узастопни, тј. сваки елемент између првог и последњег елемента подниза је такође његов део.
Примери:
Улаз :нумс = [0, 1]
Излаз: 2
Објашњење: Најдужи непрекидни подниз са једнаким бројем 0 и 1 је [0, 1] са дужином од 2.
Улаз: бројеви = [0, 1, 0]
Излаз: 2
Објашњење: Најдужи непрекидни подниз са једнаким бројем 0с и 1с је или [0, 1] или [1, 0], оба са дужином од 2.
Улаз: бројеви = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
Излаз: 6
Објашњење: Најдужи непрекидни подниз са једнаким бројем 0с и 1с је [0, 0, 0, 1, 1, 1] са дужином од 6.
Проблем захтева проналажење максималне дужине суседног подниза у бинарном низу 'нумс' који садржи једнак број 0с и 1с.

С обзиром на бинарни низ 'нумс', од вас се тражи да пронађете максималну дужину суседног подниза који садржи једнак број 0 и 1.

Објашњење:

Бинарни низ је низ који садржи само 0 и 1.
Подниз је било који подскуп индекса оригиналног низа.
Непрекидни подниз је подниз у којем су сви елементи узастопни, тј. сваки елемент између првог и последњег елемента подниза је такође његов део.
Примери:
Улаз :нумс = [0, 1]
Излаз: 2
Објашњење: Најдужи непрекидни подниз са једнаким бројем 0 и 1 је [0, 1] са дужином од 2.
Улаз: бројеви = [0, 1, 0]
Излаз: 2
Објашњење: Најдужи непрекидни подниз са једнаким бројем 0с и 1с је или [0, 1] или [1, 0], оба са дужином од 2.
Улаз: бројеви = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
Излаз: 6
Објашњење: Најдужи непрекидни подниз са једнаким бројем 0с и 1с је [0, 0, 0, 1, 1, 1] са дужином од 6.
Проблем захтева проналажење максималне дужине суседног подниза у бинарном низу 'нумс' који садржи једнак број 0с и 1с.


Помозите ми да решим следеће питање. Наведите интуитивно решење корак по корак, лако разумљиво:

За два сортирана низа nums1 и nums2 величине m и n респективно, вратите медијану ових два сортирана низа.

Помозите ми да решим следеће кн. Наведите интуитивно решење корак по корак, лако разумљиво:

За два сортирана низа нумс1 и нумс2 величине м и н, респективно, вратите медијану два сортирана низа.

Помозите ми да решим следеће кн. Молимо вас да обезбедите интуитивно решење корак по корак, лако разумљиво:

За два сортирана низа нумс1 и нумс2 величине м и н, респективно, вратите медијану два сортирана низа.


Претпоставимо да имам s параметара у GAMS који су индексирани преко два скупа P1(A,B), и да имам још једно мапирање један-на-један које тачно пресликава сваки елемент скупа B у сваки елемент скупа C. Како могу да направим нови параметар P2(A,C) тако да свака вредност из скупа P2 узима мапирану вредност из скупа P1?

У GAMS-у, претпоставимо да имам s параметаре који је индексиран преко два скупа P1(A,B), и имам још једно мапирање један-на-један које пресликава тачно сваки елемент B у сваки елемент C. Како могу да направим нови параметар P2(A,C) тако да свака вредност P2 узима мапирану вредност из P1?

У ГАМС-у, претпоставимо да имам с параметара који је индексиран преко два скупа П1(А,Б), и имам још једно мапирање један-на-један које пресликава тачно сваки елемент Б у сваки елемент Ц. Како могу да направим нови параметар П2(А,Ц) тако да свака вредност П2 узима мапирану вредност из П1?


Имам скуп примера (то је додела $n$ променљивих $x_1 ... x_n$ које су означене као решење (+) или нерешење (-). Циљ је пронаћи минимални подскуп променљивих у $x_1 ... x_n$ тако да је могуће поделити између (+) и (-) гледајући само ове променљиве.

Имам скуп примера (то је додела $н$ променљивих $к_1 ... к_н$ које су означене као решење (+) или нерешење (-). Циљ је пронаћи минимални подскуп променљивих у $ к_1 ... к_н$ тако да је могуће поделити између (+) и (-) гледајући само ове променљиве.


Ви сте научник података, испишите Питхон скрипту у ООП-у за контекстуално узорковање вишеоружаних разбојника из 3 модела

Ви сте data scientist, изведите Python скрипту у ООП за контекстуално узорковање из три модела у мулти-оружном бандиту."


Која је најуспешнија стратегија изласка на тржиште за пословање управљаним услугама?

Која је најуспешнија стратегија одласка на тржиште за управљање услугама пословања?

Која је најуспешнија стратегија одласка на тржиште за пословање са управљаним услугама?


Здраво, шта мислите о овом ардуино коду у погледу разумљивости, оптимизације и величине?
Имате ли предлога за побољшања?

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

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

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

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

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

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

    // Update timer
    lastChange = millis();
  }
}
Хвала вам на помоћи, ценим ваш допринос.

Здраво, шта мислите о овом ардуино коду у погледу разумљивости, оптимизације и величине?
Имате ли предлога за побољшања?

воид циклус ЛЕДс(инт интервал) {
  цонст инт нОутПинс = сизеоф(оутПинс) / сизеоф(оутПинс[0]);
  статиц унсигнед лонг ластЦханге = 0;
  статиц инт цуррИндек = 0; // Користи статички да задржи вредност између позива функције
  инт нектИндек = 0;

  иф (миллис() >= ластЦханге + абс(интервал)) {

    // Одреди правац
    инт смер = интервал < 0 ? -1 : 1;

    // Ажурирај секундарни индекс
    нектИндек = цуррИндек + дирецтион;
    иф (нектИндек < 0) {
      нектИндек = нОутПинс - 1;
    } елсе иф (нектИндек >= нОутПинс) {
      нектИндек = 0;
    }

    // Искључите све ЛЕД диоде
    фор (инт и = 0; и < нОутПинс; и++) {
      иф (и == цуррИндек || и == нектИндек){
        дигиталВрите(оутПинс[и], ХИГХ);
      } остало {
        дигиталВрите(оутПинс[и], ЛОВ);
      }
    }

    // Ажурирај тренутни индекс
    цуррИндек += смер;
    иф (цуррИндек < 0) {
      цуррИндек = нОутПинс - 1;
    } елсе иф (цуррИндек >= нОутПинс) {
      цуррИндек = 0;
    }

    // Ажурирај тајмер
    ластЦханге = миллис();
  }
}

Хвала вам на помоћи, ценим ваш допринос.


пронађи проблем: #укључи "mbed.h"
#укључи <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

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

// main() се покреће на свом треду у OS
int main(){

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

    while (true) {
        counter = counter + 1;

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

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

    }
}

пронађите проблем: #инцлуде "мбед.х"
#инцлуде <изузетак>

ДигиталОут ледИеллов(Д2);
ДигиталОут ледАмбер(Д3);
ДигиталОут ледРед(Д4);

Тхреад тхреад2;
Тхреад тхреад3;

инт цоунтер = 0;

// Потпрограм за све ЛЕД диоде
воид ледАни (ДигиталОут *ледА){
    док (тачно){
        *ледА = 1;
        ТхисТхреад::слееп_фор(500мс);
        *ледА =0;
        ТхисТхреад::слееп_фор(1500мс);
        принтф("Мој показивач је %п\н", *ледА);
    }
}

// маин() ради у сопственој нити у ОС
инт маин(){

    тхреад2.старт(цаллбацк(ледАни, &ледИеллов));
    ТхисТхреад::слееп_фор(1000мс);
    тхреад3.старт(цаллбацк(ледАни, &ледАмбер));

    док (тачно) {
        бројач = бројач + 1;

        ледРед.врите(труе);
        ТхисТхреад::слееп_фор(500мс);
        ледРед.врите(фалсе);
        ТхисТхреад::слееп_фор(500мс);

        иф (цоунтер>20){
            тхреад2.терминате();
        }

    }
}


Да ли постоји метода раног заустављања (за контролу проблема вишеструког тестирања у тестовима хипотеза) за скуп података са почетним вероватноћама проласка. На пример, имам скуп стратегија финансијског тржишта са почетном вероватноћом вештине користећи вероватноћан однос оштрине. Желим да тестирам ове стратегије за други скуп података, али такође желим да контролишем вишеструко тестирање. Тестирање свих доступних стратегија ће довести до више проблема са тестирањем. Дакле, желим само да тестирам подскуп својих стратегија. Да ли постоји метода раног заустављања за ову апликацију?


Можете ли да напишете каталог услуга за Мицрософт М365 консултант са фокусом на податке, управљање подацима, аутоматизацију и АИ?  Фокус би требао бити на ревизији, мапама пута, савјетима и најновијим технологијама унутар М365 екосистема, али не и његов једини фокус

Можете ли да напишете каталог услуга за Microsoft M365 консултант са фокусом на податке, управљање подацима, аутоматизацију и A.I.?  Фокус би требало да буде на ревизији, мапама пута, саветима и најсавременијим технологијама у оквиру екосистема M365, али не и једини фокус


Дај ми рецепт за 5л меломела од јагоде и купине. Користите метричка мерења.

Дај ми рецепт за прављење 5л меломела од јагоде и купине. Користите метричка мерења.


Размотрите укусе састојака. Састојци су: туњевина, со, чоколада
Направите табелу контигенције за комбинацију састојака. Сваки ред представља састојак. Свака колона представља састојак. свака ћелија има профил укуса комбинације састојака.

Размотрите укусе састојака. Састојци су: туњевина, со, чоколада
Направите табелу за непредвиђене ситуације за комбинацију састојака. Сваки ред представља састојак. Свака колона представља састојак. свака ћелија има профил укуса комбинације састојака.

Размотрите укусе састојака. Састојци су: туњевина, со, чоколада
Направите табелу за непредвиђене ситуације за комбинације састојака. Сваки ред представља састојак. Свака колона представља састојак. свака ћелија има профил укуса комбинације састојака.


морам да доделим мало простора на стеку за моје локалне варијабле (у x86-64 nasm склопу)

морам да доделим мало простора на стеку за моје локалне варијабле (у к86-64 насм склопу)


Напишите функцију у ППЦ64 за учитавање ГОТ-а и позивање функције у ГОТ-у

Напишите функцију у PPC64 за учитавање GOT-а и позивање функције у GOT-у


Када тренирам своју неуронску мрежу, могу добити губитак испод 4,5 на 10.000 итерација. Најновији покушај укључује испробавање величина серије од 512, 1024 и 2048 док се величина блока задржава на 4. Све ово се ради у контексту наноГПТ-а. Вреди напоменути да сам, када сам покренуо групу величине 12 и блок величине 1024, успео да смањим губитак на 4,32 након 10.000 итерација. По вашем мишљењу и искуству, које кораке могу да предузмем да бих смањио губитак? Имајте на уму да моја видео картица има 12 ГБ РАМ-а и да се речник састоји од 20.000 речи. Свака реченица је састављена од тачно четири лексема. Да ли имате неки предлог како да побољшам неуронску мрежу, молим?


Ево главних проблема пријављених за систем планирања.  Можете ли их категоризовати и известити о броју најчешћих проблема:

Наслов СхортРесолутион
Проблем са синхронизацијом планера и плоче.	Решен проблем реплицираног посла.
Проблем са синхронизацијом задатака Лоадбоард-а.	Индикатор прогнозе је уклоњен преименовањем.
Вест Аллис МЛС ХДСС ажурирање заглавља.	Преименовани ресурс реплициран следећег дана.
„Подешавање дневне плоче задатака“ Поправљено је креирање двостраног покретања задатака.
Проблем са ликовима „Отказани задаци остају у ЛБ2“. ОМ ажуриран.
Недостаје задатак за штампу за 3 сата Подаци су послати и планер ажуриран.
Грешка у приказу задатка учитавања.	Ресетујте Цитрик везу.
Грешка у претходном сортирању серије Цафе Схеет.	Направљен је нови број посла.
Филтер не хвата ФСЦ МЦ.	Додат је оператор 'садржи' за претрагу.
Проблеми са приступом са пречицама ЛБ2 и комплета алата за завршну обраду на ПЕИ-111.	ЛБ2 имплементација је успела.
Проблеми са приступом са ЛБ2 радном станицом.	Решен проблем са применом ЛБ2.
Лоадбоард пада и проблеми са пријављивањем.	Цитрик сервер је решен, поправка пријаве је у току.
ЛБ2 Лоадбоард Тоол Еррор.	ЛБ2 грешка је решена, ништа није предузето.
Кашњења у примени која узрокују застој. Проблем није решен. Захтевано је постављање штампе.
Грешка сервера за учитавање.	Прекидач брокера је решио проблем ЛБ2.
Неисправност утоварне плоче - Хитно!	Исправљени подаци о инк млазу; распоред је учитан.


напишите python код да бисте добили податке о дневним акцијама од yfinance и plot

напишите Питхон код да бисте добили податке о дневним акцијама од YFinance и график

напишите Питхон код да бисте добили податке о дневним акцијама од ифинанце-а и плота


Користећи пандас-та, имам податке о форек-у и колону „ЕМА50“. Желим да откријем где цена затварања прелази преко вредности 'ЕМА50'.

Користећи пандас-та, имам форек податке и колону „ЕМА50“. Желим да откријем где цена затварања прелази преко вредности 'ЕМА50'.

Користећи пандас, имам форекс податке и колону „ЕМА50“. Желим да откријем где цена на затварању прелази преко вредности 'ЕМА50'.


Напиши песму о сому у стилу Боба Дилана.


Напишите php пројекат да бисте отворили MySQL базу података под називом Боб, и примили поља field1, field2 путем http поста и сачували у бази података

Напишите пхп пројекат да бисте отворили MySQL базу података под називом Боб и примили поља фиелд1, фиелд2 путем http поста и сачували у бази података

Напишите пхп пројекат да бисте отворили МиСКЛ базу података под називом Боб и примили поља фиелд1, фиелд2 путем хттп поста и сачували у бази података


Напишите додатак за Цхроме који чува садржај тренутне странице

Напишите chrome екстензију која чува садржај тренутне странице


Прелазим са MacOS Mojave који користи Safari 14 на нови Mac који користи Safari 17 под MacOS Sonoma. Желим да се Safari на мом новом Mac-у аутоматски отвори са свим отвореним табовима на мом старом Mac-у. Имајте на уму да Safari 14 не подржава iCloud табове и да *не* желим да морам ручно да отварам сваки таб јер их имам стотине!

Прелазим са MacOS Мојаве који користи Safari 14 на нови Mac који користи Safari 17 под МацОС Сонома. Желим да се Сафари на мом новом Мац-у аутоматски отвори са свим отвореним картицама на мом старом Мац-у. Имајте на уму да Safari 14 не подржава иЦлоуд картице и да *не* желим да морам ручно да отварам сваку картицу јер их имам стотине!

Прелазим са МацОС Мојаве који користи Сафари 14 на нови Мац који користи Сафари 17 под МацОС Сонома. Желим да се Сафари на мом новом Мац-у аутоматски отвори са свим отвореним картицама на мом старом Мац-у. Имајте на уму да Сафари 14 не подржава иЦлоуд картице и да *не* желим да морам ручно да отварам сваку картицу јер их имам стотине!


Буба (bug) је ушла у кућиште рачунара и изазвала је грешку (bug) у софтверу, што је стварно почело да ме мучи (bug), али смо барем открили да нико није озвучио (bugged) собу.
Шта значи сваки пример речи bug у горњој реченици.

баг је ушла у кућиште рачунара изазвала је грешке у софтверу, што је стварно почело да ме мучи, али смо барем открили да нико није ставио слушаљку у собу.
Шта значи сваки пример речи баг у горњој реченици.

Грешка је ушла у кућиште рачунара и изазвала је грешку у софтверу, што је стварно почело да ме мучи, али смо барем открили да нико није ометао собу.
Шта значи сваки пример речи буба у горњој реченици.


Пронађите исправку за ову грешку:
``` Максимална дужина контекста овог модела је 2048 токена. Међутим, ваше поруке су резултирале са преко 2364 токена.```

Пронађи исправку за ову грешку :
```Максимална дужина контекста овог модела износи 2048 токена. Међутим, Ваше поруке су резултирале са преко 2364 токена.```


Желим да се понашате као искусан програмер софтвера. Даћу информације о захтевима веб апликације. Ваш посао ће бити да смислите архитектуру системске везе, специфичну листу библиотека помоћних кодова, јасну листу од 5 тикета за спринт из подешавања пројекта и детаљну листу задатака за сваку од таквих тикета како бисте развили скалабилну и безбедна апликација са НодеЈС, СКЛ-ом и Реацт-ом. Мој захтев је следећи: „Желим систем који омогућава корисницима да региструју и чувају информације везане за инвентар механичких уређаја (назив, референца, количина, итд.) у складу са њиховим улогама. Постојаће улоге корисника, особља и администратора. Корисници би требало да буду у могућности да читају све и да ажурирају појединачне записе. Особље би такође могло да дода нове записе и да пошаље групна ажурирања. Администратор такође треба да креира и елиминише ентитете као што су ддбб поља и корисници. Примените најбоље праксе на свом предлогу

Желим да се понашате као искусан програмер софтвера. Даћу информације о захтевима веб апликације. Ваш посао ће бити да смислите архитектуру системске везе, специфичну листу библиотека помоћних кодова, јасну листу од 5 тикета за спринт из подешавања пројекта и детаљну листу задатака за сваку од таквих тикета како бисте развили скалабилну и безбедна апликација са НодеЈС, СКЛ-ом и Реацт-ом. Мој захтев је следећи: „Желим систем који омогућава корисницима да региструју и чувају информације које се односе на инвентар механичких уређаја (назив, референца, количина, итд.) у складу са њиховим улогама. Постојаће улоге корисника, особља и администратора. Корисници би требало да буду у могућности да читају све и да ажурирају појединачне записе. Особље би такође могло да дода нове записе и да пошаље групна ажурирања. Администратор такође треба да креира и елиминише ентитете као што су ддбб поља и корисници. Примените најбоље праксе на свом предлогу


Морам да повежем листу ФБИД-ова који се налазе у тикетима за подршку (табела дим_тиер1_јоб_финал) са листом ИД-ова страница који се налазе на циљној листи. Нажалост, наше карте за подршку обично не садрже ИД странице. Како могу да повежем ове две листе података у Даикуери-ју?

Морам да повежем листу FBIDs пронађено у тикетима за подршку (dim_tier1_job_final табела) на листу страница IDs пронађени у циљној листи. Нажалост, наше карте за подршку обично не садрже страницу ID. Како да повежем ове две листе података у Daiquery?

Морам да повежем листу FBIDs-ова који се налазе у тикетима за подршку (the dim_tier1_job_final table) са листом ИД-ова страница који се налазе на циљној листи. Нажалост, наше карте за подршку обично не садрже ИД странице. Како могу да повежем ове две листе података у Даикуери-ју?


Компанија има проблема са претоваром где треба да отпреми сву робу из фабрика на сва одредишта уз минималне могуће трошкове транспорта.

Плантаже, које су извор мреже, имају следеће детаље:

Област Продукције
Денвер 600
Атланта 400
Хјустон 500

Малопродајна места, која су одредиште мреже, имају следеће детаље:

Потражња малопродајних објеката
Детриот 300
Мајами 250
Далас 450
Њу Орлеанс 500

Трошкови транспорта од фабрика до складишта (средња дестинација)

Фабрика/складиште Кансас Цити Лоусвилле
Денвер 3 2
Атланта 2 1
Хјустон 4 3

Трошкови транспорта од складишта до малопродајних објеката

Детриот Мајами Далас Њу Орлеанс
Канзас Сити 2 6 3 5
Лоусвилле 4 4 6 5

Који је минимални трошак који се може постићи за овај проблем претовара?
[Изабери]

Какав ће бити ефекат на укупну цену оптималног решења ако Денвер такође може директно да испоручује свим малопродајним објектима по цени од 6 долара?
[ Изабери ]

Шта би се десило ако би на свим токовима био максимални капацитет од 350 јединица?
[ Изабери ]

Колики је укупан нето проток мреже?
[ Изабери ]

У ситуацији када постоји максимални капацитет од 350 јединица на свим токовима и све фабрике могу директно да испоручују свим малопродајним објектима по цени од 5 УСД, која од следећих изјава је тачна?
[ Изабери ]

Тврдња 1: Укупни трошак оптималног решења би се смањио.
Изјава 2: Не би било токова у Лусвилу.
Изјава 3: Да би се постигло оптимално решење, све фабрике ће морати да испоручују своје производе директно у малопродајне објекте.

Компанија има проблема са претоваром где треба да отпреме сву робу из фабрика на сва одредишта уз минималне могуће трошкове транспорта.

Плантаже, које су извор мреже, имају следеће детаље:

Подручје	Производња
Denver	600
Atlanta	400
Houston	500

Retail Outlets, који су одредиште мреже, имају следеће детаље:

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

Трошкови транспорта од фабрика до складишта (средња дестинација)

Фабрика/Складиште	Kansas City	Lousville
Denver	3	2
Atlanta	2	1
Houston	4	3

Трошкови транспорта од складишта до Retail Outlets

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

Који је минимални трошак који се може постићи за овај проблем претовара?
[ Изаберите ]

Какав ће бити ефекат на укупне трошкове оптималног решења ако Denver такође може директно да испоручи све Retail Outlets по трошку од $6 ?
[ Изаберите ]

Шта би се десило када би на свим токовима био максимални капацитет од 350 јединица?
[ Изаберите ]

Колики је укупан нето проток мреже?
[ Изаберите ]

У ситуацији када постоји максимални капацитет од 350 јединица на свим токовима и сва постројења могу директно да испоручују свим retail outlets по $5, која је од следећих тврдњи тачна?
[ Изаберите ]

Тврдња 1: Укупни трошак оптималног решења би се смањио.
Изјава 2: Не би било прилива у Lousville.
Изјава 3: Да би се постигло оптимално решење, све фабрике ће морати да испоручују своје производе директно у retail outlets.

Компанија има проблема са претоваром где треба да отпреми сву робу из фабрика на сва одредишта уз минималне могуће трошкове транспорта.

Плантаже, које су извор мреже, имају следеће детаље:

Ареа Продуцтион
Denver	600
Atlanta	400
Houston	500

Малопродајна места, која су одредиште мреже, имају следеће детаље:

Потражња малопродајних објеката
Detriot	                     300
Miami	                     250
Dallas	                     450
New Orleans	                     500

Трошкови транспорта од фабрика до складишта (средња дестинација)

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

Трошкови транспорта од складишта до малопродајних објеката

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

Који је минимални трошак који се може постићи за овај проблем претовара?
[ Select ]

Какав ће бити ефекат на укупну цену оптималног решења ако Денвер такође може директно да испоручује свим малопродајним објектима по цени од 6 долара?
[ Select ]

Шта би се десило ако би на свим токовима био максимални капацитет од 350 јединица?
[ Select ]

Колики је укупан нето проток мреже?
[ Select ]

У ситуацији када постоји максимални капацитет од 350 јединица на свим токовима и све фабрике могу директно да испоручују свим малопродајним објектима по цени од 5 УСД, која од следећих изјава је тачна?
[ Select ]

Тврдња 1: Укупни трошак оптималног решења би се смањио.
Изјава 2: Не би било токова у Лусвилу.
Изјава 3: Да би се постигло оптимално решење, све фабрике ће морати да испоручују своје производе директно у малопродајне објекте.


Тренер Џо има два соло плана вежбања који нуди својим клијентима: план А и план Б. Сваки клијент ради једно или друго (не оба). У понедељак је било 9 клијената који су радили план А и 7 који су радили план Б. У уторак је било 3 клијента који су радили план А и 5 који су радили план Б. Џо је тренирао своје клијенте у понедељак укупно 12 сати, а своје клијенте у уторак укупно 6 сати. Колико дуго траје сваки од планова вежбања?     дужина сваког A плана вежбања?                 дужина сваког Б плана вежбања

Јое тренер има два соло плана вежбања које нуди својим клијентима: план А и план Б. Сваки клијент ради или један или други (не оба). У понедељак је било 9 клијената који су радили план А и 7 који су радили план Б. У уторак је било 3 клијента који су радили план А и 5 који су радили план Б. Јое је тренирао своје клијенте у понедељак укупно 12 сати, а своје клијенте у уторак за укупно 6 сати. Колико дуго траје сваки од планова вежбања?     дужина сваког плана Вежбање?                 дужина сваког тренинга плана Б

Тренер Џо има два соло плана вежбања које нуди својим клијентима: план А и план Б. Сваки клијент ради једно или друго (не оба). У понедељак је било 9 клијената који су радили план А и 7 који су радили план Б. У уторак је било 3 клијента који су радили план А и 5 који су радили план Б. Џо је тренирао своје клијенте у понедељак укупно 12 сати, а своје клијенте у уторак за укупно 6 сати. Колико дуго траје сваки од планова вежбања?     дужина сваког плана Вежбање?                 дужина сваког тренинга плана Б


Напишите функционалност за штампање променљиве rxdataF у c:
ru->common.rxdataF     = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );

Напишите функционалност за штампање променљиве ркдатаФ у ц:
ру->цоммон.ркдатаФ = (инт32_т**)маллоц16(ру->нб_рк*сизеоф(инт32_т*) );
ру->цоммон.ркдатаФ[и] = (инт32_т*)маллоц16_цлеар(сизеоф(инт32_т)*(НУМБЕР_РКС_БУФФЕРС*фп->симболс_пер_слот*фп->офдм_симбол_сизе) );


Препишите следећи псеудо C код као еквивалентан код који је лакши за читање (претпоставите да свака променљива ради, чак и ако није дефинисана):

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

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

Препишите следећи псеудо Ц код као еквивалентан код који је лакши за читање (претпоставите да свака променљива ради, чак и ако није дефинисана):

```
хандлеЦмдЛинеАргс(цхар *парам_1)
{
  уинт уВар2;
  уинт уВар3;
  инт иВар4;
  цхар *пцВар5;
  цхар цВар1;

  уВар3 = 0кфффффффф;
  уВар2 = 0;
  иВар4 = 0;
  пцВар5 = парам_1;
  уради {
    иф (уВар3 == 0) бреак;
    уВар3 = уВар3 - 1;
    цВар1 = *пцВар5;
    пцВар5 = пцВар5 + 1;
  } вхиле (цВар1 != '\0');
  иф (0 < (инт)(~уВар3 - 2)) {
    уради {
      уВар2 = РК_ЦхецкСЈИС(уВар2 & 0кфффффф00 | (уинт)(бите)парам_1[иВар4]);
      иф (уВар2 == 1) {
        иВар4 = иВар4 + 1;
      }
      иначе иф (парам_1[иВар4] == '/') {
        уВар2 = уВар2 & 0кфффффф00 | (уинт)(бајт)парам_1[иВар4 + 1] | 0к20;
        иф ((цхар)уВар2 == 'в') {
          ИсВиндоведМоде = 1;
        }
        иначе иф ((цхар)уВар2 == 'ф') {
          ИсВиндоведМоде = 0;
        }
      }
      иВар4 = иВар4 + 1;
    } вхиле (иВар4 < (инт)(~уВар3 - 2));
  }
}
```


покажи ми кораке за прављење апликације за фактурисање користећи Python

покажи ми кораке за прављење апликације за фактурисање користећи Пхитхон

покажи ми кораке за прављење апликације за фактурисање користећи phython


Трошкове авионске карте правдам код свог послодавца, а софтвер за извештавање тражи од мене да наведем GST/HST део трошкова. Читајући фактуру за мој лет из Торонта, преко Монтреала, до Лас Вегаса, видим основну цену карте (CAD) од 164,99, Тотал V.A.T/G.S.T/H.S.T. од 15 долара и остали порези од 132,12. Укупна фактура тада износи 312,11 CAD. Никада нисам видео рачун са 2 пореске категорије попут ове и нисам сигуран како су израчунати 15 долара и 132,12 и који треба да пријавим као GST/HST у извештају о трошковима моје компаније. Можете ли ми помоћи да боље разумем како да правилно пријавим HST за своју авионску карту?

Трошкове авионске карте плаћам код свог послодавца, а софтвер за извештавање тражи од мене да наведем ГСТ/ХСТ део трошкова. Читајући фактуру за мој лет из Торонта, преко Монтреала, до Лас Вегаса, видим основну цену карте (ЦАД) од 164,99, Тотал В.А.Т/Г.С.Т/Х.С.Т. од 15 долара и остали порези од 132,12. Укупна фактура тада износи 312,11 ЦАД. Никада нисам видео рачун са 2 пореске категорије попут ове и нисам сигуран како су израчунати 15 долара и 132,12 и који треба да пријавим као ГСТ/ХСТ у извештају о трошковима моје компаније. Можете ли ми помоћи да боље разумем како да правилно пријавим ХСТ за своју авионску карту?

Трошкове авионске карте плаћам код свог послодавца, а софтвер за извештавање тражи од мене да наведем ГСТ/ХСТ део трошкова. Читајући фактуру за мој лет из Торонта, преко Монтреала, до Лас Вегаса, видим основну цену карте (ЦАД) од 164,99, Тотал В.А.Т/Г.С.Т/Х.С.Т. од 15 долара и остали порези од 132,12. Укупна фактура тада износи 312,11 ЦАД. Никада нисам видео рачун са 2 пореске категорије као што је овај и нисам сигуран како су израчунати 15 долара и 132,12 и који треба да пријавим као ГСТ/ХСТ у извештају о трошковима моје компаније. Можете ли ми помоћи да боље разумем како да правилно пријавим ХСТ за своју авионску карту?


Делујте као главни службеник за информације и напишите 3 С.М.А.Р.Т. циљеви за креирање плана одговора на ИТ инциденте са детаљним вежбама на врху у наредних 6 месеци.

Делујте као главни службеник за информације и напишите 3 S.M.A.R.T циља за креирање плана одговора на IT инциденте са детаљним вежбама на врху у наредних 6 месеци.


Ви сте главни службеник за информације и понашате се као један. Напишите недељни извештај о активностима са формом која обухвата наслове и набрајања. Сумирајте и укључите следеће информације: Кључна ажурирања из ИТ-а (стратешке иницијативе)

o	Безбедност/комуникације са Madison Industries
o	Интерни/екстерни Pentesting се наставља ове недеље и планирано је да се заврши овог петка. Требало би да добијемо сажетак и извештај почетком следеће недеље. Greenpages је био изузетно темељан и има опсежнији приступ од наших претходних Evolve Pentests.
o	Праћење Pentest приоритета санације 1 од 10 остаје. Надоградња сервера за размену за Dev.
o	Месечни безбедносни разговор са Кеном Холмсом у уторак, 20. јуна. Обављен преглед сајбер ризика у поређењу са свим компанијама Madison.
	Streck је рангиран на 7 од 39 компанија по укупној оцени спремности (1 црвена, 5 жута, 3 зелена)
	Разговарали смо о нашој оцени за KnowBe4 обуку за безбедност која је жута  са 63 налога која нису завршила обуку. Листа од 63 укључује групне налоге и налоге које је требало избрисати. Прави број је да су 4 особе оне које треба да заврше обуку. Данас пратимо те 4 особе.
o	Кен и ја смо такође разговарали о Strecks плановима за AI and Incident response. и одговор на инциденте. Кен ме је додао у Madison комисију за обе теме.
o	Кен је изјавио да ће Madison имати састанак IT лидера на GreenPages конференцији у октобру. Замолио ме је да присуствујем. Имам буџет за 2-3 IT полазника.
On-Prem пензионисање на размени
	Madison је одредила ASAP
	Инфраструктура се заложила и тестира решење за замену
	Dave S, Doug V, Will J, Justin B, Molly M и Scott M састали су се 6/9/2023
	Остало је 10 од 18 пријава

o	Планирање вештачке интелигенције
o	Прија и ја смо имали додатни састанак са Тројем Ботхвелом Bothwell да бисмо видели 4 AI FY24 предлога пројекта које можемо да погледамо коришћењем готових решења или кућних AI решења. Трој/ја правимо оправданост и пословни случај за апликацију Weather AI и апликацију за складиштење Slotting која ће бити представљена Џону за приоритетне пројекте за CY24. Координирам са другим Omaha лидерима у IT и производњи како бих добио најбоље праксе и предлоге за готова решења. Ако је потребно размотрити решења која се узгајају код куће, мораће да се погледа консултантско решење јер наш тим тренутно нема ту вештину.
o	Срео сам се са Џоном С и Крисом из истраживања и развоја на 2 одвојена пројекта.
	Capstone пројекат аутоматизације вишеструких pdf инструмената. инструменти генеришу 100 pdf датотека које треба ручно реплицирати и затим одштампати. Апликација се може креирати за b

Ви сте главни службеник за информације и понашате се као један. Напишите недељни извештај о активностима у облику наслова и набрајања. Сумирајте и укључите следеће информације: Кључна ажурирања из IT (стратешке иницијативе)

o	Безбедност/комуникације са Madison Industries
o	Интерно/спољно Pentesting се наставља ове недеље и планирано је да се заврши овог петка. Требало би да добијемо извештај и извештавамо почетком следеће недеље. Greenpages је био изузетно темељан и има опсежнији приступ од нашег претходника Evolve Pentests.
o	Праћење Pentest приоритета санације 1 од 10 остаје. Надоградња сервера за размену за Dev.
o	Месечни безбедносни разговор са Ken Holmes у уторак, 20. јуна. Обављен преглед сајбер ризика у поређењу са свим компанијама Madison.
	Streck је рангиран на 7 од 39 компанија по укупној оцени спремности (1 црвена, 5 жута, 3 зелена)
	Разговарали смо о нашој оцени за обуку за безбедност KnowBe4 Security која је жута са 63 налога која нису завршила обуку. Листа од 63 укључује групне налоге и налоге које је требало избрисати. Прави број је 4 особе које треба да заврше обуку. Данас пратимо те 4 особе.
o	Кен и ја смо такође разговарали о Strecks плановима за AI и одговор на инциденте. Кен ме је додао у комисије Madison за обе теме.
o	Кен је изјавио да ће Madison имати састанак IT лидера на GreenPages конференцији у октобру. Замолио ме је да присуствујем. Планирао сам 2-3 IT полазника.
On-Prem размени пензионисања
	Madison је одредила ASAP
	Инфраструктура је стала и тестира решење за замену
	Dave S, Doug V, Will J, Justin B, Molly M и Scott M састали су се 6/9/2023
	Остало је 10 од 18 пријава

o	Планирање вештачке интелигенције
o	Priya и ја смо имали додатни састанак са Troy Bothwell  да бисмо видели 4 AI FY24 предлога пројекта које можемо да погледамо коришћењем готових решења или кућних решења AI. Troy/ја правим оправдање и пословни случај за апликацију Weather AI и апликацију за складиштење Slotting која ће бити представљена John за приоритетне пројекте за CY24. Координирам са другим Omaha лидерима у IT и Manufacturing како бих добио најбоље праксе и предлоге за готова решења. Ако је потребно размотрити решења која се узгајају код куће, мораће да се погледа консултантско решење јер наш тим тренутно нема ту вештину.
o	Срео сам се са John S и Chris из R&D на 2 одвојена пројекта.
	Capstone пројекат аутоматизације вишеструких pdf’s инструмената. инструменти генеришу 100 pdf датотека које треба ручно реплицирати и затим одштампати. Апликација се може креирати за b

Ви сте главни службеник за информације и понашате се као један. Напишите недељни извештај о активностима у облику наслова и набрајања. Сумирајте и укључите следеће информације: Кључна ажурирања из ИТ-а (стратешке иницијативе)

о Безбедност/комуникације са Мадисон Индустриес
о Интерно/спољно пентестирање се наставља ове недеље и планирано је да се заврши овог петка. Требало би да добијемо извештај и извештавамо почетком следеће недеље. Греенпагес је био изузетно темељан и има опсежнији приступ од наших претходних Еволве Пентестова.
о Праћење Пентест приоритета санације 1 од 10 остаје. Надоградња сервера за размену за Дев.
о Месечни безбедносни разговор са Кеном Холмсом у уторак, 20. јуна. Обављен преглед сајбер ризика у поређењу са свим компанијама Медисон.
 Стрецк је рангиран на 7 од 39 компанија по укупној оцени спремности (1 црвена, 5 жута, 3 зелена)
 Разговарали смо о нашој оцени за обуку за безбедност КновБе4 која је жута са 63 налога која нису завршила обуку. Листа од 63 укључује групне налоге и налоге које је требало избрисати. Прави број је 4 особе које треба да заврше обуку. Ми данас пратимо те 4 особе.
о Кен и ја смо такође разговарали о Стрецксовим плановима за АИ и одговор на инциденте. Кен ме је додао у комисије Медисона за обе теме.
о Кен је изјавио да ће Медисон имати састанак ИТ лидера на ГреенПагес конференцији у октобру. Замолио ме је да присуствујем. Планирао сам 2-3 ИТ полазника.
Пензионисање на размени
 Медисон је одредила АСАП
 Инфраструктура је стала и тестира решење за замену
 Даве С, Доуг В, Вилл Ј, Јустин Б, Молли М и Сцотт М састали су се 9.6.2023.
 Остало је 10 од 18 пријава

о Планирање вештачке интелигенције
о Прииа и ја смо имали додатни састанак са Троиом Ботхвеллом да бисмо видели 4 пројекта предлога за вештачку интелигенцију у ФГ24 које можемо да погледамо коришћењем готових решења или кућних решења вештачке интелигенције. Трои/И правим оправдање и пословни случај за апликацију Веатхер АИ и апликацију за складиштење слоттинга која ће бити представљена Џону за приоритетне пројекте за ЦИ24. Координирам са другим Омаха лидерима у ИТ и производњи како бих добио најбоље праксе и предлоге за готова решења. Ако ће морати да се размотре домаћа решења, мораће да се погледа консултантско решење јер наш тим тренутно нема ту вештину.
о Срео сам се са Џоном С и Крисом из истраживања и развоја на 2 одвојена пројекта.
 Цапстоне пројекат аутоматизације вишеструких пдф-ова инструмената. инструменти генеришу 100 пдф датотека које треба ручно реплицирати и затим одштампати.  Апликација се може креирати за б


како могу да користим цсс флекбок да ставим слику у исту линију као пасус и да се параграф аутоматски форматира око врха и дна слике


Имам проблема са css-ом. Имам два дугмета у надређеном контејнеру и желим да једно буде поравнато лево, а друго десно, али да користим flex због реаговања.

Имам проблема са цсс-ом. Имам два дугмета у надређеном контејнеру и желим да једно буде поравнато лево, а друго десно, али да користим флек из разлога за реаговање.


%%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

# Функција за отпремање и генерисање предвиђања
def upload_and_generate_predictions():
    # Отпремање датотеке и код предвиђања
    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
'

    # Прикажите црвени наслов користећи st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Прикажите прилагођени CSS стил
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Прочитајте датотеку у DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel датотека
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV датотека
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Прикажите први екран

        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
            # Прикажи измењени DataFrame са предвиђањима
            # Сачувајте DataFrame са предвиђањима у st.session_state
            # Пређите на други екран (приказ графикона)
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:")
    # Креирајте DataFrame са првих 10 записа са статусом предвиђања 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Креирајте DataFrame са свим записима са статусом предвиђања 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Комбинујте 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()
    # Направите везу за преузимање
    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"
    )

    # Претворите DataFrame у бинарни систем
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel датотека
        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)
    # Направите везу за преузимање
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Правила функција
    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)

        # сортирај према броју узорака
        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)

        # Направите везу за преузимање
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Покрените апликацију
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.")
ово је mu код у овоме имам scatterplot графикон. Желим да модификујем код на начин да црта ploltly графикон користећи click догађаје из ploltly Када кликнем на инстанцу круга, требало би да даје правило одлуке за ту инстанцу користећи lime. Након графика, ако кликнем на један круг или инстанцу табела и списак правила треба да се одштампају сами, можете додати опцију за преузимање предвиђања и објашњивости модела у новој бочној траци

%%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

# Функција за отпремање и генерисање предвиђања
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
'

    # Прикажите црвени наслов користећи ст.маркдовн
    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

        # Прикажите први екран

        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"
    )

    # Конвертујте ДатаФраме у бинарни ток
    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)
    # Направите везу за преузимање
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Функције правила
    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)

        # сортирај по броју узорака
        samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]

        rules = []
        за путању у путањама:
            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]

        правила враћања
    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)

        # Направите везу за преузимање
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Покрените апликацију
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
            )
        остало:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")
ово је му код у овоме имам граф расејања. Желим да модификујем код на начин да цртам плотли граф усв клик догађаје плотли када кликнем на инстанцу круга, требало би да да правило десциона за инстанцу која користи креч. после графа ако кликнем на један круг или табелу креча и листа правила треба да се одштампа тамо, можете додати предвиђања преузимања и објашњење модела у новој бочној траци

%%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

# Функција за отпремање и генерисање предвиђања
def upload_and_generate_predictions():
    # Отпремање датотеке и код предвиђања
    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
'

    # Прикажите црвени наслов користећи st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Прикажите прилагођени CSS стил
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Прочитајте датотеку у DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Ексел датотека
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV датотека
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Прикажите први екран

        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
            # Прикажи измењени DataFrame са предвиђањима
            # Сачувајте DataFrame са предвиђањима у st.session_state
            # Пређите на други екран (приказ графикона)
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:")
    # Креирајте DataFrame са првих 10 записа са статусом предвиђања 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Креирајте DataFrame са свим записима са статусом предвиђања 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Комбинујте 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()
    # Направите везу за преузимање
    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"
    )

    # Претворите DataFrame у бинарни ток
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Ексел датотека
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV датотека
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Направите везу за преузимање
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Правила функције
    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)

        # сортирај према броју узорака
        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)

        # Направите везу за преузимање
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Покрените апликацију
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.")
ово је мој код у овоме имам граф расејања. Желим да модификујем код тако да црта ploltly графикон користећи догађаје кликовања на ploltly. Када кликнем на инстанцу круга, треба да се прикаже правило одлуке за ту инстанцу користећи lime. Након графикона, ако кликнем на један круг или инстанцу, LIME табела и списак правила треба да се појаве сами. Можете додати дугме за преузимање предикција и објашњење модела у новој бочној траци


Осмислите начин да рашчланите оквир података у python користећи bytestream без стварног преузимања целог кода

Осмислите начин да рашчланите оквир података у Питхон-у користећи бајтстрим без стварног преузимања целог кода

Осмисли начин да рашчланиш оквир података у python користећи ток бајтова без стварног преузимања целог кода


Како написати програм у Python за израчунавање путање лета

Како написати програм у Питхон-у за израчунавање путање лета


Наведите python код за бесконачно израчунавање пи

Наведите Пајтон код за бесконачно израчунавање пи


дај ми ЈаваСкрипт код да израчунам Пи
дај ми ЈаваСцрипт код да израчунам пи
дај ми ЈаваСцрипт код да израчунам пи


Напишите C# програм који израчунава пи до 5 децимала, а затим два пута извршава операцију КСОР над резултатом два пута.

Напишите C# програм који израчунава pi до 5 децимала, а затим два пута даје резултат XOR.