Tumia nukuu ya ABC kuandika wimbo kwa mtindo wa wimbo wa watu.


TATUA HILI KATIKA C++ : Kuna kadi tatu zenye herufi a
, b
, c
 kuwekwa kwa safu kwa mpangilio fulani. Unaweza kufanya operesheni ifuatayo mara moja:

Chagua kadi mbili, na ubadilishe.
Je, inawezekana kwamba safu inakuwa abc
 baada ya upasuaji? Toa "NDIYO" ikiwa inawezekana, na "HAPANA" vinginevyo.
Ingizo
Mstari wa kwanza una nambari kamili t
 (1≤t≤6
) - idadi ya kesi za majaribio.

Mstari pekee wa kila kesi ya jaribio una mfuatano mmoja unaojumuisha kila herufi tatu a
, b
, na c
 mara moja, akiwakilisha kadi.

Pato
Kwa kila kesi ya jaribio, toa "NDIYO" ikiwa unaweza kufanya safu mlalo kuwa abc
 na angalau operesheni moja, au "HAPANA" vinginevyo.

Unaweza kutoa jibu kwa hali yoyote (kwa mfano, kamba "yEs", "ndiyo", "Ndiyo" na "NDIYO" zitatambuliwa kama jibu chanya).

Mfano
pembejeoCopy
6
abc
acb
bac
bca
teksi
cba
outputCopy
NDIYO
NDIYO
NDIYO
HAPANA
HAPANA
NDIYO
Kumbuka
Katika kesi ya kwanza ya jaribio, hatuhitaji kufanya shughuli zozote, kwa kuwa safu mlalo tayari ni abc
.

Katika kesi ya pili ya jaribio, tunaweza kubadilishana c
 na b
: acb→abc
.

Katika kesi ya tatu ya jaribio, tunaweza kubadilisha b
 na a
: bac→abc
.

Katika kesi ya nne ya mtihani, haiwezekani kufanya abc
 kutumia angalau operesheni moja.


Eleza kitabu Tatizo la Upatanishi na Brian Christian. Toa muhtasari wa mada na uchanganuzi. Pendekeza biblia ya usomaji unaohusiana.


Tengeneza upachikaji wa semikinematic kwa mche wa pembe ya kulia na upakiaji mapema unaotolewa na pedi iliyobanwa ya elastomeri. Ufungaji unapaswa kuundwa ili kuhakikisha usawa sahihi wa prism na uso wake unaowekwa na kutoa mvutano wa kutosha ili kudumisha uhamishaji sahihi wa mzigo.


Nina hifadhidata ambayo ina orodha ya picha za 2D, ikipewa picha mpya, jinsi ya kupata picha ya karibu kwenye hifadhidata.


Nina picha nyeusi na nyeupe zilizo na mistari nyeupe ya usawa ya upana wa pikseli 1 kupitia picha. Jinsi ya kugundua mistari na kuiondoa?

Nina picha nyeusi na nyeupe zenye upana wa pikseli 1 mistari nyeupe ya mlalo inayopitia picha. Jinsi ya kugundua mistari na kuiondoa?


kama ungekuwa sheria ya shirika iliyo na uzoefu wa miaka 15 wa muunganisho na upataji, ungebadilisha vipi ili kuzindua AI kuwezesha uanzishaji wa teknolojia hatua kwa hatua na kwa kina?

ikiwa ungekuwa sheria ya shirika yenye uzoefu wa miaka 15 wa muunganisho na upataji, ungeelekeza vipi kuzindua AI kuwezesha uanzishaji wa teknolojia hatua kwa hatua na kwa kina?


Elezea jinsi ya kujumuisha AI katika mchakato wa utafutaji wa mikataba ya hisa binafsi

Eleza jinsi ya kujumuisha AI katika Eleza mchakato wa kutafuta vifaa vya kibinafsi

Eleza jinsi ya kujumuisha AI katika mchakato wa kutafuta vifaa vya kibinafsi


kumbukumbu inaathirije utendaji wa aws lambda iliyoandikwa katika nodejs


Nina hati ya Python ambayo inafuta ukurasa wa wavuti kwa kutumia Playwright. Sasa nataka kuanza visa kumi vya hati hiyo sambamba kwenye mfano mmoja wa AWS EC2, lakini ili kila hati ifunge kwa anwani tofauti ya IP. Ninawezaje kufanya hivyo na Terraform?


Jinsi ya kuongeza mipaka ya kazi kwenye fragment?

Jinsi ya kuongeza mipaka kwenye fragment?

Jinsi ya kuongeza mipaka ya kazi kwenye sehemu ya kifupi?


Habari. Nina URL hii ambayo naweza kubandika kwenye kivinjari changu cha Microsoft Edge, na inapakua faili ya PDF kutoka kwenye ripoti yangu ya Power BI mtandaoni. URL ni: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

Bila shaka, kwanza inaniomba nijisajili kwenye akaunti yangu ya Power BI ninapoingiza URL mara ya kwanza, na kisha inaelekea moja kwa moja kwenye ripoti na kupakua PDF. Niliandika msimbo wa python kufanya hivyo kwa niaba yangu. Msimbo umeweza kupakua PDF. Hata hivyo, PDF inayozalishwa na msimbo wa python haiwezi kufunguliwa - inatoa kosa ninapojaribu kufungua "Adobe Acrobat Reader haikuweza kufungua 'AriaPark.pdf'...". Sina uhakika ni nini tatizo. Pengine, tatizo ni kwamba msimbo wa Python haujui maelezo ya kuingia kwa Power BI ili kufikia PDF, au labda ni kitu kingine? Tafadhali naomba msaada wako. Msimbo wa Python ninaotumia ni huu hapa chini:

maombi ya kuagiza
kuagiza os

URL kuu ya ripoti ya Power BI
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("Ripoti zimepakuliwa kwa mafanikio.")

Habari. Nina URL hii ambayo ninaweza kubandika kwenye kivinjari changu cha Microsoft Edge, na inanipakulia faili ya PDF kutoka kwa ripoti yangu ya mtandaoni ya Power BI. URL ni: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathcallrkARGEDIncogm%

Bila shaka, kwanza inaniuliza niingie kwenye akaunti yangu ya Power BI ninapoingiza URL kwanza, na kisha huenda moja kwa moja kwenye ripoti na kupakua PDF. Niliandika nambari ya python ili kunifanyia hivi. Msimbo umeweza kupakua PDF. Hata hivyo, PDF inayotolewa na msimbo wa chatu haitafunguka - inatoa hitilafu ninapojaribu kuifungua "Msomaji wa sarakasi wa Adobe hakuweza kufungua 'AriaPark.pdf'...". Sina hakika ni suala gani. Labda, suala ni kwamba nambari ya Python haijui maelezo yangu ya kuingia kwa Power-BI kupata PDF, au labda ni kitu kingine? Unaweza kusaidia tafadhali? Nambari ya Python ninayotumia iko hapa chini:

maombi ya kuagiza
kuagiza os
# URL kuu ya ripoti ya BI
full_url = "https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptAMERGEDIncoming=AMERGEDIcoming=AMERGEDIcoming=AMERGEDIcoming=Parp=AdviceDeathScript

majibu = requests.get(full_url)
jina la faili = f"AriaPark.pdf"
na open(filename, 'wb') kama faili:
    file.write(response.content)

print("Ripoti zimepakuliwa kwa ufanisi.")

Habari. Nina URL hii ambayo ninaweza kubandika kwenye kivinjari changu cha Microsoft Edge, na inanipakua faili ya PDF kutoka kwa ripoti yangu ya mtandaoni ya Power BI. URL ni: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

Bila shaka, kwanza inaniuliza niingie kwenye akaunti yangu ya Power BI ninapoingia URL kwa mara ya kwanza, na kisha huenda moja kwa moja kwenye ripoti na kupakua PDF. Niliandika msimbo wa chatu kunifanyia hivi. Nambari imeweza kupakua PDF. Hata hivyo, PDF inayozalishwa na msimbo wa chatu haitafunguliwa - inatoa hitilafu ninapojaribu kuifungua "Msomaji wa sarakasi wa Adobe hakuweza kufungua 'AriaPark.pdf'...". Sina hakika suala ni nini. Labda, suala ni kwamba msimbo wa Python haujui maelezo yangu ya kuingia ya Power-BI ili kufikia PDF, au labda ni kitu kingine? Je, unaweza kusaidia tafadhali? Nambari ya Python ninayotumia iko hapa chini:

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"

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

chapisha ("Ripoti zimepakuliwa kwa ufanisi.")


Fikiria hali:
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(a). Kokotoa matrix ya msongamano iliyopunguzwa ya qubit ya pili ya $\ket{\psi}$.


Thibitisha kwamba Q(sqrt(-11)) ni kikoa cha kiini kikuu.

Uthibitisho kwamba Q(sqrt(-11)) ni kikoa kikuu bora


Niandikie kuendelea kwa gumzo katika ufunguo wa C kuu. Ifanye isikike ya huzuni na polepole.


Je, unaweza kupata maendeleo ya chord 12 katika C ambayo inafanya kazi katika hali ya lydian?


Alice na Bob wana kete mbili.

Wanakunja kete pamoja, kumbuka jumla ya thamani mbili zilizoonyeshwa, na kurudia.

Ili Alice ashinde, zamu mbili mfululizo (ikimaanisha, hesabu mbili mfululizo) zinahitaji kusababisha 7. Ili Bob ashinde, anahitaji kuona nane ikifuatiwa na saba. Je, tunatarajia kushinda mchezo huu kwa nani?

Unahitajika kutoa uchanganuzi ambao unaambatana na matokeo ya uigaji. Unaweza kutoa majibu mengi kwa marudio mfululizo. Unaruhusiwa kuendesha simulation baada ya marudio 2. Baada ya kila uchanganuzi, toa tafakari juu ya usahihi na ukamilifu ili tuweze kuboresha katika marudio mengine.  Ikiwa ndivyo, malizia jibu kwa "CONTINUE TO ITERATION  [x]" na usubiri ingizo langu. Wakati hakuna suala la usahihi au ukamilifu zaidi lililosalia kutatuliwa na uchanganuzi wa hisabati unakubaliana na matokeo ya uigaji, tafadhali maliza kwa kuandika "SOLVED". Daima huisha na "CONTINUE TO ITERATION  [x]" au "SOLVED".

Alice na Bob wana kete mbili.

Wanakunja kete pamoja, kumbuka jumla ya maadili mawili yaliyoonyeshwa, na kurudia.

Ili Alice ashinde, zamu mbili mfululizo (maana yake, pesa mbili mfululizo) zinahitaji matokeo 7. Ili Bob ashinde, anahitaji kuona nane zikifuatiwa na saba. Je, tunatarajia nani kushinda mchezo huu?

Unatakiwa kutoa uchanganuzi unaoambatana na matokeo ya uigaji. Unaweza kutoa majibu mengi kwa marudio mfululizo. Unaruhusiwa kuendesha simulation baada ya marudio 2. Baada ya kila uchanganuzi, toa tafakari ya usahihi na ukamilifu ili tuboreshe katika marudio mengine.  Ikiwa ndivyo, malizia jibu kwa "ENDELEA KURUDISHA [x]" na usubiri maoni yangu. Wakati hakuna usahihi au suala la utimilifu lililosalia kusuluhishwa na uchanganuzi wa hisabati unakubaliana na matokeo ya uigaji, tafadhali malizia kwa kuandika "IMETULIWA". Maliza kila wakati kwa "ENDELEA KURUDISHA [x]" au "IMETATUMWA".


Michuano ya tenisi ya meza kwa wachezaji wa $2^n$ hupangwa kama mchuano wa mtoano kwa raundi ya $n$, raundi ya mwisho ikiwa fainali. Wachezaji wawili huchaguliwa bila mpangilio. Kokotoa uwezekano wa kukutana: (a) katika raundi ya kwanza, (b) katika fainali, (c) katika raundi yoyote.

Michuano ya tenisi ya meza kwa wachezaji wa $2^n$ hupangwa kama shindano la mtoano na raundi ya $n$, raundi ya mwisho ikiwa fainali. Wachezaji wawili wanachaguliwa bila mpangilio. Kokotoa uwezekano wa kukutana nao: (a) katika raundi ya kwanza, (b) katika fainali, (c) katika raundi yoyote.


Ninawezaje kutoa barplot ya baharini ambayo inajumuisha maadili ya urefu wa baa na vipindi vya kujiamini?


Je, unaweza kunipa msimbo wa Seaborn kwa ajili ya kuchora ECDF ya seti ya data iliyoimarishwa na KDE?

Unaweza kunipa msimbo wa Seaborn kwa kuchora ECDF ya dataset iliyoimarishwa na KDE?

Unaweza kunipa kanuni fulani ya Seaborn ya kupanga grafu ya ECDF ya hifadhidata iliyoongezwa ya KDE?


Andika kipengele cha kuzalisha nambari za nasibu zilizo salama kiusalama.

Andika chaguo za kukokotoa ili kutoa nambari nasibu zilizo salama kwa njia fiche.

Andika chaguo za kukokotoa ya kutengeneza nambari za kawaida zinazotengenezwa kwa usalama cryptographically


Jinsi ya kuweka mbegu kwa jenereta ya nasibu katika Python kwenye nyuzi?

Jinsi ya kuweka mbegu za jenereta bila mpangilio katika Python kwenye nyuzi?

Jinsi ya kuweka mbegu kwa jenereta ya random katika Python kwenye nyuzi?


Regex ili uondoe <g> vipengele vyote vilivyo na mfuatano `transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"` tafadhali. kunaweza kuwa na mapumziko ya mstari pia.


andika pcre regex kwa kutokuwa na C:\
andika pcre regex kwa kutokuwa na C:\
andika pcre regex kwa kutokuwa na C:\


Andika msimbo wa JavaScript wa kutafuta chombo kwa jina lake ndani ya chombo kilichopewa, hakikisha kuwa msimbo huu hautumii urejelezi na unaweza kurudisha njia iliyotumika kufikia chombo hicho.

nitengenezee kodi ya javascript kupata kitu kwa jina lake ndani ya kitu fulani, hakikisha kuwa kodi hii haitumii kujirudia na inaweza kurudisha njia inayotumiwa kufikia kitu hicho.

nitengenezee kodi ya javascript kupata kitu cha data kwa jina lake ndani ya kitu fulani, hakikisha kuwa kodi hii haitumii kujirudia na inaweza kurudisha njia inayotumiwa kufikia kitu hicho.


Ikiwa nina darasa la TypeScript:

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

Ninatoaje aina ya kitu cha mwanachama wa ReactProperties kutoka kwa aina ya Class?

Ikiwa nina darasa la TypeScript:

darasa Foo {
  ReactProperties: {
    a: kamba;
  }
}

Jinsi gani naweza kutoa aina ya kiungo cha ReactProperties kutoka kwa aina ya darasa?


Kwa kuzingatia Zana za Mawazo na mpangilio wa maarifa ya kibinafsi, tafadhali orodhesha baadhi ya mifumo bora ya utendaji ambayo inaelezea kwa undani mfumo wa taratibu na utendaji bora.  Tafadhali tengeneza orodha ya kina ya mifumo na ufupisho wa tatu bora kwa undani zaidi.

Zana za Kuzingatia za Mawazo na upangaji wa maarifa ya kibinafsi, tafadhali orodhesha mifumo bora ya utendaji inayoelezea kwa undani mfumo wa taratibu na utendaji bora.  Tafadhali tengeneza orodha ya kina ya mifumo na ufanye muhtasari wa tatu bora kwa undani zaidi.


Tambulisha Ethan, ikijumuisha kiwango chake cha uzoefu na mbinu za ukuzaji programu kama vile maporomoko ya maji na ukuzaji wa haraka. Eleza tofauti kuu kati ya maporomoko ya maji ya jadi na maendeleo ya programu agile. Kwa maoni yake, ni faida gani zinazojulikana zaidi na hasara za kila mbinu?

Mtabulishe Ethan, ikijumuisha kiwango chake cha uzoefu na mbinu za ukuzaji programu kama vile waterfall na ukuzaji wa haraka. Eleza tofauti kuu kati ya waterfall iliyozoeleka na ukuzaji wa programu wa haraka. Kwa maoni yake, ni faida gani zinazojulikana zaidi na hasara za kila mbinu?


Tatizo
Mama alinunua seti ya
 �
N toys kwa ajili yake
2
Watoto 2, Alice na Bob. Tayari ameamua ni toy gani inakwenda kwa nani, hata hivyo amesahau maadili ya fedha ya toys. Anakumbuka tu kwamba aliamuru toys kwa utaratibu wa kupanda wa thamani yao. Bei daima sio hasi.

Usambazaji unasemekana kuwa wa haki wakati haijalishi maadili halisi yalikuwa nini, tofauti kati ya maadili ya vifaa vya kuchezea Alice alipata, na vifaa vya kuchezea ambavyo Bob alipata, haizidi thamani ya juu ya toy yoyote.

Rasmi, wacha
 �
 �
v
i
.
  kuwa thamani ya
 �
i-th toy, na
 �
S kuwa kamba binary vile
 �
 �
=
1
S
i
.
 =1 ikiwa toy itatolewa kwa Alice, na
 �
 �
=
0
S
i
.
 =0 ikiwa toy itatolewa kwa Bob.
Kisha, usambazaji unaowakilishwa na
 �
S inasemekana kuwa sawa ikiwa, kwa safu zote zinazowezekana
 �
v kuridhisha
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
.

wapi
[
 �
]
[P] ni
1
1 ikiwa
 �
P ni kweli, na
0
0 vinginevyo.

Unapewa kamba ya binary
 �
S inayowakilisha usambazaji.
Chapisha NDIYO ikiwa usambazaji uliotolewa ni sawa, na HAPANA vinginevyo.

Umbizo la Ingizo
Mstari wa kwanza wa ingizo utakuwa na nambari kamili
 �
T, inayoashiria idadi ya kesi za majaribio.
Kila kesi ya jaribio ina mistari miwili ya ingizo.
Mstari wa kwanza wa kila kesi ya jaribio una nambari kamili
 �
N, idadi ya vinyago.
Mstari wa pili wa kila kesi ya jaribio una mfuatano wa binary
 �
S ya urefu
 �
N.
Umbizo la Pato
Kwa kila kisa cha jaribio, toa jibu kwenye mstari mpya: NDIYO au HAPANA kulingana na kama
 �
S inawakilisha usambazaji wa haki au la.

Kila herufi ya matokeo inaweza kuchapishwa kwa herufi ndogo au kubwa, yaani, mifuatano HAPANA, hapana, hapana, na Hapana itachukuliwa kuwa sawa.

Vikwazo
1
≤
 �
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
 �
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

Jumla ya
 �
N juu ya kesi zote za majaribio hazitazidi
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 .
 �
S ni mfuatano wa binary wa urefu
 �
N.
Sampuli ya 1:
Ingizo
Pato
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
NDIYO
HAPANA
NDIYO
HAPANA
NDIYO
HAPANA
Ufafanuzi:
Kesi ya mtihani
1
1: Fomula uliyopewa inapunguza hadi
∣
 �
1
∣
≤
 �
1
∣v
1
.
 ∣≤v
1
.
 , ambayo ni kweli tangu
 �
1
≥
0
v
1
.
 ≥0.

Kesi ya mtihani
2
2: Ugawaji sio sawa
 �
1
=
 �
2
=
1
v
1
.
 =v
2
.
 =1, kwa hivyo jibu ni HAPANA.
Kumbuka kuwa usambazaji ni sawa kwa
 �
1
=
 �
2
=
0
v
1
.
 =v
2
.
 =0, lakini tunahitaji kuangalia ikiwa ni sawa kwa yote yanayowezekana
 �
v kukidhi vikwazo.

Kesi ya mtihani
3
3: Inaweza kuthibitishwa kuwa usambazaji ni sawa kila wakati.

Kesi ya mtihani
4
4: Ugawaji sio sawa
 �
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].

kukubaliwa
Imekubaliwa
28
jumla-Mawasilisho
Mawasilisho
580
usahihi
Usahihi
5.17 toa programu fupi ya c kwake


Tatizo
Unaandaa mashindano ya chess na
2
 �
watu 2N. Hasa
 �
X kati yao ni wachezaji waliokadiriwa, na waliobaki
2
 �
−
 �
2N−X ni wachezaji ambao hawajakadiriwa.

Kazi yako ni kusambaza wachezaji ndani
 �
N jozi, ambapo kila mchezaji hucheza dhidi ya mtu aliyeoanishwa nao.

Kwa kuwa unataka wachezaji waliokadiriwa kupata faida, ungependa kuwaoanisha na wachezaji ambao hawajakadiriwa. Kwa hivyo, unataka kupunguza idadi ya wachezaji waliokadiriwa ambao mpinzani wao pia amekadiriwa.
Chapisha idadi ya chini kabisa ya wachezaji waliokadiriwa ambao wapinzani wao pia wamekadiriwa, kati ya jozi zote zinazowezekana.

Umbizo la Ingizo
Mstari wa kwanza wa ingizo utakuwa na nambari kamili
 �
T, inayoashiria idadi ya kesi za majaribio.
Kila kesi ya mtihani ina
1
Mstari 1 ulio na
2
Nambari kamili 2 zilizotenganishwa na nafasi
 �
N na
 �
X, maana zipo
2
 �
Wachezaji wa 2N, na
 �
X kati yao wamekadiriwa.
Umbizo la Pato
Kwa kila kesi ya jaribio, toa kwenye mstari mpya idadi ya chini kabisa ya wachezaji waliokadiriwa ambao watakuwa wamekadiria wapinzani.

Vikwazo
1
≤
 �
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
 �
≤
50
1≤N≤50
0
≤
 �
≤
2
⋅
 �
0≤X≤2⋅N
Sampuli ya 1:
Ingizo
Pato
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
Ufafanuzi:
Kesi ya mtihani
1
1: Hakuna mchezaji aliyekadiriwa na kwa hivyo hakuna mchezaji aliyekadiriwa aliye na mpinzani ambaye pia amekadiriwa. Hivyo jibu ni
0
0.

Kesi ya mtihani
2
2: Kuna mechi moja tu, ambayo ni kati ya mchezaji aliyekadiriwa na mchezaji ambaye hajakadiriwa. Hivyo jibu ni
0
0.

Kesi ya mtihani
3
3: Kuna mechi moja tu, ambayo ni kati
2
Wachezaji 2 waliokadiriwa. Hivyo jibu ni
2
2 kwani zote zinachangia hesabu ya wachezaji waliokadiriwa ambao wapinzani wao pia wamekadiriwa.

kukubaliwa
Imekubaliwa
630
jumla-Mawasilisho
Mawasilisho
1656
usahihi
Usahihi
45.65
Ulipenda taarifa ya tatizo?
Watumiaji 2 walipata hii kuwa muhimu
C
.

0:0
 toa programu ya c kwake

Tatizo
Unaandaa mashindano ya chess na
2
�
2N watu. Hasa
�
X kati yao ni wachezaji waliokadiriwa, na waliobaki
2
�
−
�
2N−X ni wachezaji ambao hawajakadiriwa.

Kazi yako ni kusambaza wachezaji ndani
�
N jozi, ambapo kila mchezaji hucheza dhidi ya mtu aliyeoanishwa nao.

Kwa kuwa unataka wachezaji waliokadiriwa wawe na faida, unataka kuwaoanisha na wachezaji ambao hawajakadiriwa. Kwa hivyo, unataka kupunguza idadi ya wachezaji waliokadiriwa ambao mpinzani wake pia amekadiriwa.
Chapisha idadi ya chini zaidi ya wachezaji waliokadiriwa ambao wapinzani wao pia wamekadiriwa, kati ya jozi zote zinazowezekana.

Umbizo la Kuingiza
Mstari wa kwanza wa ingizo utakuwa na nambari moja kamili
�
T, inayoashiria idadi ya kesi za mtihani.
Kila kesi ya mtihani ina
1
Mstari 1 ulio na
2
Nambari 2 zilizotenganishwa kwa nafasi
�
N na
�
X, ikimaanisha kuna
2
�
wachezaji 2N, na
�
X kati yao wamekadiriwa.
Umbizo la Pato
Kwa kila kesi ya jaribio, toa kwenye mstari mpya idadi ya chini zaidi ya wachezaji waliokadiriwa ambao watakuwa wamekadiria wapinzani.

Vikwazo
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
Sampuli 1:
Pembejeo
Pato
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
Maelezo:
Kesi ya mtihani
1
1: Hakuna mchezaji aliyekadiriwa na kwa hivyo hakuna mchezaji aliyekadiriwa aliye na mpinzani ambaye pia amekadiriwa. Hivyo jibu ni
0
0.

Kesi ya mtihani
2
2: Kuna mechi moja tu, ambayo ni kati ya mchezaji aliyekadiriwa na mchezaji ambaye hajakadiriwa. Hivyo jibu ni
0
0.

Kesi ya mtihani
3
3: Kuna mechi moja tu, ambayo ni kati
2
Wachezaji 2 waliokadiriwa. Hivyo jibu ni
2
2 kwani zote zinachangia hesabu ya wachezaji waliokadiriwa ambao wapinzani wao pia wamekadiriwa.

imekubaliwa
Kukubaliwa
630
jumla-Mawasilisho
Maoni
1656
usahihi
Usahihi
45.65
Je, ulipenda taarifa ya tatizo?
Watumiaji 2 walipata hii kuwa ya manufaa
C

0:0
 toa programu ya c kwake


[CXX1429] hitilafu wakati wa kujenga na ndkBuild kwa kutumia E:\Dhruvin
kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: Your APP_BUILD_SCRIPT points to an unknown file: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

mfumo  wa C++ wa kujenga [configure] umeshindwa wakati wa kutekeleza:
    @echo off
    "C:\\Users\\BMV3\\AppData\\Local\\Android\\Sdk\\ndk\\25.1.8937393\\ndk-build.cmd" ^
      "NDK_PROJECT_PATH=null" ^
      "APP_BUILD_SCRIPT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk" ^
      "NDK_APPLICATION_MK=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Application.mk" ^
      "APP_ABI=arm64-v8a" ^
      "NDK_ALL_ABIS=arm64-v8a" ^
      "NDK_DEBUG=1" ^
      "APP_PLATFORM=android-26" ^
      "NDK_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/obj" ^
      "NDK_LIBS_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/lib" ^
      "APP_SHORT_COMMANDS=false" ^
      "LOCAL_SHORT_COMMANDS=false" ^
      -B ^
      -n
  from E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: Aborting...    .  Stop.
Moduli Zilizoathiriwa: app
G
预览

[CXX1429] hitilafu wakati wa kujenga na ndkBuild kwa kutumia E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: Your APP_BUILD_SCRIPT yako inaelekeza kwenye faili isiyojulikanae: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

C++ mfumo wa kujenga [configure] umeshindwa wakati wa kutekeleza:
    @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
 kutoka kwa E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: Aborting...    .  Stop.
Affected Modules: app

[CXX1429] hitilafu wakati wa kujenga na ndkBuild kwa kutumia E:\Dhruvin kheni\Hifadhi nakala\Hifadhi nakala\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: APP_BUILD_SCRIPT yako inaelekeza kwenye faili isiyojulikana: E:\Dhruvin kheni\Hifadhi nakala\Hifadhi nakala\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

Mfumo wa kujenga C++ [configure] ulifeli wakati wa kutekeleza:
    @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\\Hifadhi nakala\\Hifadhi nakala\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk" ^
      "NDK_APPLICATION_MK=E:\\Dhruvin kheni\\Hifadhi nakala\\Hifadhi nakala\\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\\Hifadhi nakala\\Hifadhi nakala\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/obj" ^
      "NDK_LIBS_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Hifadhi nakala\\Hifadhi nakala\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/lib" ^
      "APP_SHORT_COMMANDS=false" ^
      "LOCAL_SHORT_COMMANDS=false" ^
      -B ^
      -n
  kutoka E:\Dhruvin kheni\Hifadhi nakala\Hifadhi nakala\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: Kusitisha... .  Acha.
Moduli Zilizoathiriwa: programu.


Mtumiaji
Mimi ni msanidi programu wa Android. Wakati wa kuendesha programu yangu ya ONNX runtime, matumizi ya CPU ni ~40%. Ninawezaje kuongeza matumizi ya CPU kwa programu yangu?

Mimi ni msanidi wa Android. Ninapoendesha programu yangu ya ONNX runtime, matumizi ya CPU ni takriban 40%. Ninawezaje kuongeza matumizi ya CPU kwa programu yangu?

User
Mimi ni msanidi programu wa Android. Wakati wa kuendesha programu yangu ya ONNX runtime, utumiaji wa CPU ni ~40%. Ninawezaje kuongeza matumizi ya CPU kwa programu yangu?


Kutoa vekta 15 za mashambulizi katika sekta ya Utengenezaji na mbinu za kupunguza hatari zilizotambuliwa.


Je, ni kwa utaratibu gani ninapaswa kujifunza Kujifunza kwa Kina kutoka kwa misingi kama vile matrisi na vekta hadi kwa transfoma?

Je, ni kwa utaratibu gani ninapaswa kujifunza Kujifunza kwa Kina kutoka kwa misingi kama vile matiti na veta hadi kwa transfoma?


Andika programu kamili ya Python kuhifadhi faili kwenye folda maalum katika faili tofauti za zip kwenye Linux.


Nina nakala rudufu ya mfumo wangu wa Linux Mint kutoka mwezi uliopita katika seti ya faili za .gz (zipped tar). Ninaweza kutumia hoja gani na tar kusasisha faili zozote ambazo zimebadilika, bila kuweka kumbukumbu tena faili ambazo hazijabadilika?


Kwa kuzingatia safu ya jozi 'nums', unahitajika kupata urefu wa juu zaidi wa safu ndogo inayoshikamana ambayo ina idadi sawa ya 0s na 1s.

Maelezo:

Safu ya binary ni safu ambayo ina 0s na 1 pekee.
Safu ndogo ni sehemu ndogo ya fahirisi za safu asili.
Subarray iliyounganishwa ni safu ndogo ambayo vipengele vyote vinafuatana, yaani, kipengele chochote kati ya kipengele cha kwanza na cha mwisho cha subarray pia ni sehemu yake.
Mifano:
Ingizo :nums = [0, 1]
Pato: 2
Ufafanuzi: Safu ndogo ndefu zaidi inayoshikamana yenye idadi sawa ya 0s na 1s ni [0, 1] yenye urefu wa 2.
Ingizo : nums = [0, 1, 0]
Pato: 2
Ufafanuzi: Safu ndogo ndefu zaidi inayoshikamana yenye idadi sawa ya 0s na 1s ni [0, 1] au [1, 0], zote zikiwa na urefu wa 2.
Ingizo : nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
Pato: 6
Ufafanuzi: Safu ndogo ndefu zaidi inayoshikamana yenye idadi sawa ya 0s na 1s ni [0, 0, 0, 1, 1, 1] yenye urefu wa 6.
Tatizo linahitaji kupata urefu wa juu zaidi wa safu ndogo inayopakana katika safu ya jozi 'num' ambayo ina idadi sawa ya 0s na 1s.

Kwa kuzingatia safu ya jozi 'nums', unatakiwa kupata urefu wa juu zaidi wa safu ndogo iliyo na idadi sawa ya sekunde 0 na 1.

Ufafanuzi:

Safu ya jozi ni safu ambayo ina sekunde 0 na 1 pekee.
Safu ndogo ni seti ndogo yoyote ya fahirisi za safu asili.
Subarray iliyounganishwa ni safu ndogo ambayo vipengele vyote vinafuatana, yaani, kipengele chochote kati ya kipengele cha kwanza na cha mwisho cha safu ndogo pia ni sehemu yake.
Mifano:
Ingizo :namba = [0, 1]
Pato : 2
Ufafanuzi: Safu ndogo ndefu zaidi iliyo na idadi sawa ya sekunde 0 na 1 ni [0, 1] yenye urefu wa 2.
Ingizo : nambari = [0, 1, 0]
Pato : 2
Ufafanuzi: Safu ndogo iliyoambatana ndefu zaidi yenye idadi sawa ya sekunde 0 na 1 ni [0, 1] au [1, 0], zote zikiwa na urefu wa 2.
Ingizo : nambari = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
Pato : 6
Ufafanuzi: Safu ndogo iliyoambatana ndefu zaidi yenye idadi sawa ya sekunde 0 na 1 ni [0, 0, 0, 1, 1, 1] yenye urefu wa 6.
Tatizo linahitaji kupata urefu wa juu zaidi wa safu ndogo iliyounganishwa katika safu ya jozi 'nums' ambayo ina idadi sawa ya sekunde 0 na 1.


Nisaidie kutatua qn ifuatayo. Tafadhali toa suluhisho rahisi kuelewa hatua kwa hatua:

Kwa kuzingatia safu mbili zilizopangwa nums1 na nums2 za ukubwa wa m na n kwa mtiririko huo, rudisha wastani wa safu mbili zilizopangwa.


Katika GAMS, chukulia nina vigezo vya s ambavyo vimeorodheshwa zaidi ya seti mbili P1(A,B), na nina ramani nyingine ya moja-kwa-moja ambayo inaweka ramani haswa kila kipengele cha B kwa kila kipengele cha C. Ninawezaje kuunda a parameta mpya P2(A,C) kiasi kwamba kila thamani ya P2 inachukua thamani iliyopangwa kutoka P1?


Nina seti ya mifano (hiyo ni mgawo wa anuwai $n$ $x_1 ... x_n$ ambayo yameandikwa kama suluhisho (+) au isiyo ya suluhu (-). Lengo ni kupata kitengo cha chini cha vigeuzo katika $ x_1 ... x_n$ hivi kwamba inawezekana kugawanyika kati ya (+) na (-) kwa kuona tu vigeu vya nadharia.

Nina seti ya mifano (hiyo ni kazi za vigeu vya $n$ $x_1 ... x_n$ ambazo zimetambulishwa kama suluhisho (+) au zisizo za suluhisho (-). Lengo ni kupata sehemu ndogo ya vigeu katika $x_1 ... x_n$ ili iwezekane kugawanyika kati ya (+) na (-) kwa kuona vigeu vya nadharia pekee.


Wewe ni mwanasayansi wa data, toa hati ya Python katika OOP kwa sampuli za majambazi wenye silaha nyingi kutoka kwa mifano 3.

Wewe ni mwanasayansi wa data, toa hati ya Python katika OOP kwa sampuli za majambazi wenye silaha nyingi kutoka kwa miundo 3


Je, ni mkakati gani wenye mafanikio zaidi wa kwenda kwenye soko kwa biashara ya huduma zinazosimamiwa?


Hujambo, unaonaje msimbo huu wa Arduino kuhusu uelewa, uboreshaji na ukubwa? Una mapendekezo yoyote ya kuboresha?

void cycleLEDs(int interval) { const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]); static unsigned long lastChange = 0; static int currIndex = 0; // Tumia static kuhifadhi thamani kati ya wito wa kazi int nextIndex = 0;

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

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

// Sasisha kielelezo cha sekondari nextIndex = currIndex + direction; if (nextIndex < 0) { nextIndex = nOutPins - 1; } else if (nextIndex >= nOutPins) { nextIndex = 0; }

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

// Sasisha kielelezo cha sasa currIndex += direction; if (currIndex < 0) { currIndex = nOutPins - 1; } else if (currIndex >= nOutPins) { currIndex = 0; }

// Sasisha kipima muda lastChange = millis(); } }

Asante kwa msaada wako, ninathamini maoni yako

Hujambo, unafikiria nini kuhusu msimbo huu wa arduino kuhusiana na kueleweka, uboreshaji na ukubwa?
Mapendekezo yoyote ya uboreshaji?

mzunguko tupu (int interval) {
  const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);
  static unsigned long lastChange = 0;
  static int currIndex = 0; // Tumia tuli ili kuhifadhi thamani kati ya simu za kukokotoa
  int nextIndex = 0;

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

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

    // Sasisha faharasa ya upili
    nextIndex = currIndex + mwelekeo;
    ikiwa (nextIndex < 0) {
      nextIndex = nOutPins - 1;
    } vinginevyo ikiwa (nextIndex >= nOutPins) {
      nextIndex = 0;
    }

    // Zima LED zote
    kwa (int i = 0; i < nOutPins; i++) {
      ikiwa (i == currIndex || i == nextIndex){
        digitalWrite(outPins[i], HIGH);
      } else {
        digitalWrite(outPins[i], LOW);
      }
    }

    // Sasisha faharasa ya sasa
    currIndex += direction;
    ikiwa (currIndex <0) {
      currIndex = nOutPins - 1;
    } vinginevyo ikiwa (currIndex >= nOutPins) {
      currIndex = 0;
    }

    // Kipima muda cha kusasisha
    lastChange = millis();
  }
}

Asante kwa usaidizi wako, ninathamini ingizo lako.

Hujambo, una maoni gani kuhusu msimbo huu wa arduino kuhusiana na kueleweka, uboreshaji na ukubwa?
Mapendekezo yoyote ya maboresho?

void cycleLEDs(int interval) {
  const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);
  tuli bila saini kwa muda mrefu lastChange = 0;
  tuli int currIndex = 0; // Tumia tuli ili kuhifadhi thamani kati ya simu za kukokotoa
  int nextIndex = 0;

  ikiwa (millis() >= lastChange + abs(muda)) {

    // Amua mwelekeo
    int direction = muda < 0 ? -1 : 1;

    // Sasisha index ya sekondari
    nextIndex = currIndex + mwelekeo;
    ikiwa (NextIndex < 0) {
      nextIndex = nOutPins - 1;
    } vinginevyo ikiwa (nextIndex >= nOutPins) {
      nextIndex = 0;
    }

    // Zima LED zote
    kwa (int i = 0; i < nOutPins; i++) {
      ikiwa (i == currIndex || i == nextIndex){
        digitalWrite(outPins[i], HIGH);
      } nyengine {
        digitalWrite(outPins[i], LOW);
      }
    }

    // Sasisha index ya sasa
    currIndex += mwelekeo;
    ikiwa (currIndex < 0) {
      currIndex = nOutPins - 1;
    } vinginevyo ikiwa (currIndex >= nOutPins) {
      currIndex = 0;
    }

    // Sasisha kipima saa
    LastChange = millis();
  }
}

Asante kwa msaada wako, nathamini mchango wako.


pata suala: #pamoja na "mbed.h"
#pamoja na <isipokuwa>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// Subroutine kwa LEDs yoyote
batili ledAny (DigitalOut *ledA){
    wakati (true){
        *ledA = 1;
        Uzi Huu::lala_kwa(milisekunde 500);
        *ledA =0;
        Uzi Huu::lala_kwa(1500ms);
        printf("Kielekezi changu ni %p\n", *ledA);
    }
}

// kuu () inaendesha kwa uzi wake kwenye OS
int main(){

    thread2.start(callback(ledAny, &ledYellow));
    Uzi Huu::lala_kwa(1000ms);
    thread3.start(callback(ledAny, &ledAmber));

    wakati (true) {
        counter = counter + 1;

        ledRed.write(true);
        Uzi Huu::lala_kwa(milisekunde 500);
        ledRed.write(uongo);
        Uzi Huu::lala_kwa(milisekunde 500);

        ikiwa (counter>20){
            thread2.komesha();
        }

    }
}

pata suala: #pamoja na "mbed.h"
#pamoja na <isipokuwa>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// Subroutine kwa LEDs yoyote
batili ledAny (DigitalOut *ledA){
    wakati (kweli){
        *ledA = 1;
        Uzi Huu::lala_kwa(milisekunde 500);
        *ledA =0;
        Uzi Huu::lala_kwa(1500ms);
        printf("Kiashiria changu ni %p\n", *ledA);
    }
}

// kuu () inaendesha kwa uzi wake kwenye OS
int main(){

    thread2.start(callback(ledAny, &ledYellow));
    Uzi Huu::lala_kwa(1000ms);
    thread3.start(callback(ledAny, &ledAmber));

    wakati (kweli) {
        counter = counter + 1;

        ledNyekundu.andika(kweli);
        Uzi Huu::lala_kwa(milisekunde 500);
        ledNyekundu.andika(si kweli);
        Uzi Huu::lala_kwa(milisekunde 500);

        ikiwa (counter>20){
            thread2.komesha();
        }

    }
}

pata suala: #pamoja na "mbed.h"
#pamoja na <isipokuwa>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// Subroutine kwa LEDs yoyote
batili ledAny (DigitalOut *ledA){
    wakati (kweli){
        *ledA = 1;
        Uzi Huu::lala_kwa(milisekunde 500);
        *ledA =0;
        HuuUzi::lala_kwa(1500ms);
        printf("Kielekezi changu ni %p\n", *ledA);
    }
}

// kuu () inaendesha kwa uzi wake kwenye OS
int main(){

    thread2.start(callback(ledAny, &ledYellow));
    Uzi Huu::lala_kwa(1000ms);
    thread3.start(callback(ledAny, &ledAmber));

    wakati (kweli) {
        counter = counter + 1;

        ledNyekundu.andika(kweli);
        Uzi Huu::lala_kwa(milisekunde 500);
        ledNyekundu.andika(uongo);
        Uzi Huu::lala_kwa(milisekunde 500);

        ikiwa (counter>20){
            thread2.komesha();
        }

    }
}


Kuna njia ya kusimamisha mapema (kudhibiti kwa shida nyingi za majaribio katika majaribio ya nadharia) kwa hifadhidata iliyo na uwezekano wa kufaulu. Kwa mfano, nina seti ya mikakati ya soko la fedha yenye uwezekano wa awali wa ujuzi wa kutumia uwiano wa ukali unaowezekana. Ninataka kujaribu mikakati hii kwa mkusanyiko tofauti wa data lakini pia ninataka kudhibiti kwa majaribio mengi. Kujaribu mikakati yote inayopatikana kutasababisha matatizo mengi ya majaribio. Kwa hivyo, ninataka tu kujaribu sehemu ndogo ya mikakati yangu. Je, kuna mbinu ya kukomesha mapema kwa programu hii?

Kuna njia ya kuacha mapema (kudhibiti shida nyingi za majaribio katika majaribio ya nadharia) kwa mkusanyiko wa data wenye uwezekano wa awali wa kupita. Kwa mfano, nina seti ya mikakati ya soko la fedha na uwezekano wa awali wa ujuzi kwa kutumia uwiano wa sharpe unaowezekana. Ninataka kujaribu mikakati hii kwa mkusanyiko tofauti wa data lakini pia nataka kudhibiti kwa majaribio mengi. Kujaribu mikakati yote inayopatikana itasababisha shida nyingi za upimaji. Kwa hivyo, nataka tu kujaribu sehemu ndogo ya mikakati yangu. Je, kuna njia ya kuacha mapema kwa programu hii?


Je, unaweza kuandika katalogi ya huduma kwa mshauri wa Microsoft M365 inayolenga Data, Usimamizi wa Data, Uendeshaji Kiotomatiki na A.I.  Lengo linapaswa kuwa kwenye ukaguzi, ramani za barabara, ushauri na teknolojia ya kisasa ndani ya mfumo ikolojia wa M365 lakini isiwe lengo lake pekee.


Nipe kichocheo cha kutengeneza lita 5 za strawberry na blackberry melomel. Tumia vipimo vya metriki.

Nipe kichocheo cha kutengeneza lita 5 za strawberry na blackberry melomel. Tumia vipimo vya vipimo.

Nipe kichocheo cha kutengeneza lita 5 za strawberry na blackberry melomel. Tumia vipimo vya metric.


Fikiria ladha ya viungo. Viungo ni: tuna, chumvi, chokoleti
Tengeneza jedwali la dharura kwa michanganyiko ya viambato. Kila safu inawakilisha kiungo. Kila safu inawakilisha kiungo. kila seli ina wasifu wa ladha ya mchanganyiko wa viungo.

Fikiria ladha ya viungo. Viungo ni: tuna, chumvi, chokoleti
Tengeneza jedwali la dharura kwa michanganyiko ya viambato. Kila safu inawakilisha kiungo. Kila safu inawakilisha kiungo. kila seli ina wasifu wa ladha ya mchanganyiko wa kiungo.


Nahitaji kutenga nafasi kwenye stack kwa ajili ya anuwai zangu za ndani (katika mkutano wa x86-64 nasm).

ninahitaji kutenga nafasi kwenye stack kwa athari ya makazi (katika mkutano wa x86-64 nasm)

ninahitaji kutenga nafasi kwenye stack kwa anuwai ya ndani (katika mkutano wa x86-64 nasm)


Andika kipengele katika PPC64 ili kupakia GOT na kupiga kipengele katika GOT.

Andika fungo za kukokotoa katika PPC64 ili kupakia GOT na kujitambua fungo katika GOT

Andika funtazi za kukokotoa katika PPC64 ili kupakia GOT na kuita kitendakazi katika GOT


Wakati wa kufunza mtandao wangu wa neva, ninaweza kupata hasara chini ya 4.5 kwa marudio 10,000. Jaribio la hivi karibuni linajumuisha kujaribu ukubwa wa kundi la 512, 1024, na 2048 huku ukiweka ukubwa wa kuzuia katika 4. Yote hii inafanywa katika muktadha wa nanoGPT. Inafaa kumbuka kuwa nilipoendesha ukubwa wa kundi la 12 na saizi ya block ya 1024, nilifanikiwa kupata hasara hadi 4.32 baada ya marudio 10,000. Kwa maoni na uzoefu wako, ni hatua gani ninaweza kuchukua ili kupunguza hasara? Tafadhali kumbuka kuwa kadi yangu ya video ina 12GB ya RAM na msamiati huundwa na maneno 20,000. Kila sentensi imeundwa na ishara nne haswa. Je! una maoni yoyote jinsi ninavyoweza kuboresha mtandao wa neva, tafadhali?


Haya hapa ni masual makuu yaliyoripotiwa kwa ajili ya mfumo wa Uratibu.  Je, unaweza kuziainisha na kuripoti hesabu za masuala yanayojulikana zaidi:

Title	ShortResolution
Planner-Loadboard Sync Issue.	Replicated job fixed issue.
Loadboard-Planner Task Sync Issue.	Forecast indicator removed by renaming.
West Allis MLS HDSS Header Update.	Renamed resource replicated next day.
"Daily Task Board Setup"	Duplex task run creation fixed.
"Cancelled jobs tasks remain in LB2"	Characters issue fixed. OM updated.
Missing Task for Press in 3 Hours	Data resent and planner updated.
Loadboard job display error.	Reset Citrix connection.
Presort error for Cafe Sheet batch.	New job number created.
Filter not catching FSC MC.	Added 'contains' operator for search.
Access issues with LB2 & Finishing Toolset shortcuts at PEI-111.	LB2 deployment successful.
Access issues with LB2 workstation.	Resolved LB2 deployment issue.
Loadboard crashes and login issues.	Citrix server resolved, login fix in progress.
LB2 Loadboard Tool Error.	LB2 error resolved, no action taken.
Deployment delays causing downtime	Problem not solved. Presses deploy requested.
Loadboard server error.	Broker switch resolved LB2 issue.
Loadboard Malfunction - Urgent!	Ink jet data corrected; schedule loaded.

Haya hapa ni masuala makuu yaliyoripotiwa kwa mfumo wa Kuratibu.  Je, unaweza kuziainisha na kuripoti hesabu za masuala yanayojulikana zaidi:

Kichwa cha Azimio Fupi
Suala la Usawazishaji wa Ubao wa Kipangaji.	Suala lililorekebishwa la kazi iliyorudiwa.
Suala la Usawazishaji wa Kazi ya Ubao-Mpangaji.	Kiashiria cha utabiri kimeondolewa kwa kubadilisha jina.
Sasisho la Kichwa cha West Allis MLS HDSS.	Nyenzo iliyobadilishwa jina itaigwa siku inayofuata.
"Usanidi wa Bodi ya Kazi ya Kila Siku" Uundaji wa kazi ya Duplex umerekebishwa.
"Kazi za kazi zilizoghairiwa zinasalia katika LB2" Suala la herufi limerekebishwa. OM imesasishwa.
Jukumu Lililokosekana la Kubofya ndani ya Saa 3 Data imetumwa tena na kipangaji kusasishwa.
Hitilafu ya kuonyesha kazi ya Loadboard.	Weka upya muunganisho wa Citrix.
Hitilafu ya awali ya kundi la Laha ya Mgahawa.	Nambari mpya ya kazi imeundwa.
Kichujio hakishiki FSC MC.	Imeongezwa 'ina' opereta kwa utafutaji.
Fikia matatizo kwa LB2 & Finishing Toolset mikato katika PEI-111.	Usambazaji wa LB2 umefaulu.
Fikia masuala na kituo cha kazi cha LB2.	Suala la uwekaji la LB2 limetatuliwa.
Hitilafu za ubao wa kupakia na masuala ya kuingia.	Seva ya Citrix imetatuliwa, urekebishaji wa kuingia unaendelea.
Hitilafu ya Zana ya Ubao wa Kupakia ya LB2.	Hitilafu ya LB2 imetatuliwa, hakuna hatua iliyochukuliwa.
Ucheleweshaji wa uwekaji na kusababisha kutokuwepo kwa wakati Tatizo halijatatuliwa. Imeomba kutuma ombi.
Hitilafu ya seva ya Loadboard.	Swichi ya wakala ilitatua suala la LB2.
Hitilafu kwenye Ubao wa Kupakia - Haraka!	Data ya jet ya wino imesahihishwa; ratiba imepakiwa.


andika msimbo wa python ili kupata data ya hisa ya kila siku kutoka kwa yfinance na plot

andika kodi ya python ili kupata data ya sahamu ya kila siku kutoka kwa yfinance na soga

andika kodi ya python ili kupata data ya soko ya kila siku kutoka kwa yfinance na soga


Kwa kutumia pandas-ta, nina data ya forex na safu wima ya 'EMA50'. Ninataka kugundua ambapo bei ya karibu inavuka thamani ya 'EMA50'.


Andika wimbo kuhusu kambare kwa mtindo wa Bob Dylan.


Andika mradi wa php kufungua hifadhidata ya MySQL inayoitwa Bob, na upokee uwanja1, shamba2 kupitia chapisho la http na uhifadhi kwenye hifadhidata.

Andika mradi wa php ili kufungua hifadhidata ya MySQL inayoitwa Bob, na upokee sehemu za 1, sehemu ya 2 kupitia chapisho la http na uhifadhi kwenye hifadhidata


Andika programu-jalizi ya chrome ambayo huhifadhi yaliyomo kwenye ukurasa wa sasa


Ninahama kutoka MacOS Mojave inayoendesha Safari 14 hadi Mac mpya inayoendesha Safari 17 chini ya MacOS Sonoma. Ninataka Safari kwenye Mac yangu mpya ifungue kiotomatiki na tabo zote zimefunguliwa kwenye Mac yangu ya zamani. Kumbuka kuwa Safari 14 haitumii vichupo vya iCloud, na kwamba *sitaki* kulazimika kufungua kila kichupo kwa kuwa nina mamia yao!


Hitilafu iliingia kwenye kisanduku cha kompyuta na kusababisha programu kuwa na hitilafu ambayo ilikuwa inaanza kunisumbua lakini angalau tuligundua kuwa hakuna mtu ambaye alikuwa ameharibu chumba.
Kila mfano wa neno hitilafu unamaanisha nini katika sentensi hapo juu.

Hitilafu iliingia kwenye kisanduku cha kompyuta na kusababisha programu kuwa na hitilafu ambayo ilikuwa inaanza kunisumbua lakini angalau tuligundua kuwa hakuna mtu ambaye alikuwa ameongeza chumba.
Kila mfano wa neno sumbua unamaanisha nini katika sentensi hapo juu.

Hitilafu iliingia kwenye kisanduku cha kompyuta na kusababisha programu hitilafu ambayo ilikuwa inaanza kunisumbua lakini angalau tuligundua kuwa hakuna mtu ambaye alikuwa ameharibu chumba.
Kila mfano wa neno hitilafu unamaanisha nini katika sentensi hapo juu.


Tafuta marekebisho ya mdudu huu:
```Urefu wa juu zaidi wa muktadha wa muundo huu ni tokeni 2048. Hata hivyo, ujumbe wako ulisababisha zaidi ya tokeni 2364.```


Ninataka ufanye kama msanidi programu mwenye uzoefu. Nitatoa maelezo kuhusu mahitaji ya programu ya wavuti. Itakuwa kazi yako kuja na usanifu wa muunganisho wa mfumo, orodha mahususi ya maktaba ya msimbo wa msaidizi, orodha ya wazi ya tikiti 5 za sprint kutoka kwa usanidi wa mradi, na orodha ya kina ya kazi kwa kila moja ya tikiti kama hizo ili kutengeneza tikiti inayoweza kupunguzwa na. programu salama na NodeJS, SQL na React. Ombi langu ni hili: 'Natamani mfumo unaoruhusu watumiaji kusajili na kuhifadhi taarifa zinazohusiana na orodha ya vifaa vya mitambo (jina, marejeleo, kiasi, n.k) kulingana na majukumu yao. Kutakuwa na majukumu ya mtumiaji, wafanyakazi na msimamizi. Watumiaji wanapaswa kuwa na uwezo wa kusoma wote na kusasisha rekodi za kibinafsi. Wafanyakazi wanaweza pia kuongeza rekodi mpya na kuwasilisha masasisho mengi. Msimamizi pia anapaswa kuunda na kuondoa huluki kama sehemu za ddbb na watumiaji'. Tekeleza mazoea bora kwenye pendekezo lako


Ninahitaji kuunganisha orodha ya FBID zinazopatikana katika tikiti za usaidizi (jedwali la dim_tier1_job_final) kwenye orodha ya vitambulisho vya ukurasa vinavyopatikana katika orodha inayolengwa. Kwa bahati mbaya, tikiti zetu za usaidizi kwa kawaida hazijumuishi kitambulisho cha ukurasa. Ninawezaje kuunganisha orodha hizi mbili za data kwenye Daiquery?


Kampuni ina matatizo ya usafirishaji ambapo wanahitaji kusafirisha bidhaa zote kutoka kiwandani hadi maeneo yote kwa gharama ya chini iwezekanavyo ya usafiri.

Mashamba, ambayo ndio mwanzo wa mtandao, yana maelezo yafuatayo:

Uzalishaji wa eneo
Denver 600
Atlanta 400
Houston 500

Maduka ya Rejareja, ambayo ndio mwisho wa mtandao, yana maelezo yafuatayo:

Mahitaji ya maduka ya rejareja
Detriot 300
Miami 250
Dallas 450
New Orleans 500

Gharama za usafirishaji kutoka Mitambo hadi Maghala (mahali pa kati)

Kiwanda/Ghala Kansas City Lousville
Denver 3 2
Atlanta 2 1
Houston 4 3

Gharama za Usafiri kutoka Maghala hadi Maduka ya Rejareja

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

Je, ni gharama gani ya chini zaidi inayoweza kupatikana kwa tatizo hili la usafirishaji?
[Chagua]

Kutakuwa na athari gani kwa gharama ya jumla ya suluhisho bora ikiwa Denver inaweza pia kusafirisha moja kwa moja kwa Maduka yote ya Rejareja kwa gharama ya $6?
[Chagua]

Nini kitatokea ikiwa kuna uwezo wa juu wa vitengo 350 kwenye mtiririko wote?
[Chagua]

Je, mtiririko mzima wa mtandao ni upi?
[Chagua]

Katika hali ambapo kuna uwezo wa juu wa vitengo 350 kwenye mtiririko wote na mimea yote inaweza kusafirisha moja kwa moja kwa maduka yote ya rejareja kwa $ 5, ni nini kati ya taarifa zifuatazo ni kweli?
[Chagua]

Taarifa ya 1: Gharama ya jumla ya suluhisho bora itapungua.
Taarifa ya 2: Hakutakuwa na mtiririko huko Lousville.
Taarifa ya 3: Ili kufikia suluhisho bora, viwanda vyote vitalazimika kusafirisha bidhaa zao moja kwa moja kwenye maduka ya rejareja.

Kampuni ina matatizo ya usafirishaji ambapo wanahitaji kusafirisha bidhaa zote kutoka kwa mimea hadi maeneo yote kwa gharama ya chini iwezekanavyo ya usafiri.

Mashamba, ambayo ni asili ya mtandao, yana maelezo yafuatayo:

Uzalishaji wa eneo
Denver 600
Atlanta 400
Houston 500

Maduka ya Rejareja, ambayo ni mwisho wa mtandao, yana maelezo yafuatayo:

Mahitaji ya maduka ya reja reja
Detriot 300
Miami 250
Dallas 450
New Orleans 500

Gharama za usafirishaji kutoka Mitambo hadi Maghala (mahali pa kati)

Kiwanda/Ghala Kansas City Lousville
Denver 3 2
Atlanta 2 1
Houston 4 3

Gharama za Usafiri kutoka Maghala hadi Maduka ya Rejareja

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

Je, ni gharama gani ya chini zaidi inayoweza kupatikana kwa tatizo hili la usafirishaji?
[Chagua]

Kutakuwa na athari gani kwa gharama ya jumla ya suluhisho bora ikiwa Denver inaweza pia kusafirisha moja kwa moja kwa Maduka yote ya Rejareja kwa gharama ya $6?
[Chagua]

Nini kitatokea ikiwa kuna uwezo wa juu wa vitengo 350 kwenye mtiririko wote?
[Chagua]

Je, mtiririko mzima wa mtandao ni upi?
[Chagua]

Katika hali ambapo kuna uwezo wa juu wa vitengo 350 kwenye mtiririko wote na mimea yote inaweza kusafirisha moja kwa moja kwa maduka yote ya rejareja kwa $ 5, ni nini kati ya taarifa zifuatazo ni kweli?
[Chagua]

Taarifa ya 1: Gharama ya jumla ya suluhisho bora itapungua.
Taarifa ya 2: Hakutakuwa na mtiririko huko Lousville.
Taarifa ya 3: Ili kufikia suluhisho bora, mimea yote italazimika kusafirisha bidhaa zao moja kwa moja kwenye maduka ya reja reja.


Joe mkufunzi ana mipango miwili ya mazoezi ya pekee ambayo huwapa wateja wake: Panga A na Mpango B. Kila mteja hufanya moja au nyingine (siyo zote mbili). Siku ya Jumatatu kulikuwa na wateja 9 waliofanya Plan A na 7 waliofanya Plan B. Jumanne kulikuwa na wateja 3 waliofanya Plan A na 5 waliofanya Plan B. Joe aliwafunza wateja wake wa Jumatatu kwa jumla ya saa 12 na wateja wake Jumanne kwa jumla ya masaa 6. Kila moja ya mipango ya mazoezi hudumu kwa muda gani?     urefu wa kila mpango A mazoezi?                 urefu wa kila mpango B Mazoezi

Joe mkufunzi ana mipango miwili ya mazoezi ya pekee ambayo huwapa wateja wake: Panga A na Mpango B. Kila mteja hufanya moja au nyingine (siyo zote mbili). Siku ya Jumatatu kulikuwa na wateja 9 waliofanya Plan A na 7 waliofanya Plan B. Jumanne kulikuwa na wateja 3 waliofanya Plan A na 5 waliofanya Plan B. Joe aliwafunza wateja wake wa Jumatatu kwa jumla ya saa 12 na wateja wake Jumanne kwa jumla ya masaa 6. Kila moja ya mipango ya mazoezi hudumu kwa muda gani?     urefu wa kila mpango A Workout?                 urefu wa kila mpango B Workout


Andika utendakazi ili kuchapisha utofauti wa rxdataF katika 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) );


Tafadhali andika upya msimbo wa uwongo wa C kama msimbo sawa na ambao ni rahisi kusoma (chukulia kwamba kila kigezo kinafanya kazi, hata kama hakijafafanuliwa):

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

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

Tafadhali andika upya msimbo wa uwongo wa C kama msimbo sawa na ambao ni rahisi kusoma (chukulia kwamba kila kigezo kinafanya kazi, hata kama hakijafafanuliwa):

```
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));
  }
}
```

Tamadhali Andika upya msimbo WA uwcongo WA C Kama msimbo Wara na ambao ni rahisi kusoma (chukulia Kwamba Kila Kigezo kinafanya Kazi, Kama Kama hakijafuliwa):

```
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));
  }
}
```


nionyeshe hatua za kuunda programu ya fatura kwa kutumia Python.

nionyeshe hatua za kuunda programu ya fatura kwa kutumia phython


Ninatumia gharama za nauli ya ndege na mwajiri wangu, na programu ya kuripoti inaniuliza nibainishe sehemu ya GST/HST ya gharama. Nikisoma ankara ya safari yangu ya ndege kutoka Toronto, kupitia Montreal, hadi Las Vegas, naona nauli ya msingi (CAD) ya 164.99, Total V.A.T/G.S.T/H.S.T. ya $15, na Ushuru Nyingine za 132.12. Ankara jumla basi inajumlisha 312.11 CAD. Sijawahi kuona bili iliyo na kategoria 2 za ushuru kama hizi na sina uhakika jinsi $15 na 132.12 zilikokotolewa, na ambazo ninapaswa kuripoti kama GST/HST katika ripoti ya gharama ya kampuni yangu. Je, unaweza kunisaidia kuelewa vyema jinsi ya kuripoti HST kwa usahihi kwenye nauli yangu ya ndege?


Fanya kama Afisa Mkuu wa Habari na uandike 3 S.M.A.R.T. malengo ya kuunda mpango wa kukabiliana na Matukio ya IT na mazoezi ya kina ya juu ya jedwali katika muda wa miezi 6 ijayo.


Wewe ni Afisa Mkuu wa Habari na unafanya kama mmoja. Andika ripoti ya shughuli ya kila wiki kwa namna ya mada na taarifa za vitone. Fupisha na ujumuishe taarifa ifuatayo: Masasisho Muhimu kutoka kwa IT (mipango ya kimkakati)

o Usalama/Mawasiliano na Madison Industries
o Penteste ya ndani/nje inaendelea wiki hii na imepangwa kumalizika Ijumaa hii. Tunapaswa kupata muhtasari na kuripoti mapema wiki ijayo. Greenpages imekuwa ya kina sana na ina mtazamo mpana zaidi kuliko Evolve Pentest zetu za awali.
o Kufuatilia vipaumbele vya kurekebisha Pentest 1 kati ya 10 vimesalia. Inaboresha seva za kubadilishana za Dev.
o Simu ya Usalama ya Mwezi na Ken Holmes mnamo Jumanne, Juni 20. Ilifanya ukaguzi wa hatari ya mtandao ikilinganishwa na kampuni zote za Madison.
 Streck imeorodheshwa ya 7 kati ya kampuni 39 kwa alama za utayari wa jumla (1 Nyekundu, 5 Njano, 3 Kijani)
 Tulijadili ukadiriaji wetu kuhusu mafunzo ya Usalama ya KnowBe4 kuwa ya Njano huku akaunti 63 hazijakamilisha mafunzo. Orodha ya 63 ilijumuisha akaunti za kikundi na akaunti ambazo zilihitaji kufutwa. Idadi halisi ni watu 4 wanaohitaji kukamilisha mafunzo. Tunafuatilia watu hao 4 leo.
o Ken na mimi pia tulijadili mipango ya Strecks ya AI na majibu ya Tukio. Ken ameniongeza kwa kamati za Madison kwa mada zote mbili.
o Ken alisema kuwa Madison atakuwa na mkutano wa Viongozi wa IT katika mkutano wa GreenPages mnamo OCTober. Ameniomba nihudhurie. Nilikuwa nimeweka bajeti kwa wahudhuriaji 2-3 wa IT.
Kustaafu kwa On-Prem Exchange
 Madison ameamua ASAP
 Miundombinu imesimama na inajaribu suluhisho la uingizwaji
 Dave S, Doug V, Will J, Justin B, Molly M na Scott M walikutana tarehe 6/9/2023
 Maombi 10 kati ya 18 yamesalia

o Mipango ya Ujasusi Bandia
o Priya na mimi tulikuwa na mkutano wa kufuatilia na Troy Bothwell ili kuona miradi 4 ya mapendekezo ya AI FY24 ambayo tunaweza kuangalia kwa kutumia rafu au suluhu za AI zinazokuzwa nyumbani. Troy/I wanaunda uhalalishaji na kesi ya biashara kwa programu ya Hali ya Hewa AI na programu ya Kuweka ghala itakayowasilishwa kwa John kwa miradi ya kipaumbele ya CY24. Ninashirikiana na viongozi wengine wa Omaha katika IT na Utengenezaji ili kupata mbinu bora za matumizi na mapendekezo ya suluhu za Off the rafu. Iwapo masuluhisho ya watu wa nyumbani yatahitaji kuzingatiwa, italazimika kuangalia suluhisho la ushauri kwani timu yetu haina ujuzi huo kwa sasa.
o Nilikutana na John S na Chris kutoka R&D kwenye miradi 2 tofauti.
 Mradi wa Capstone wa kutengeneza pdf za ala nyingi. vyombo hutoa faili 100 za pdf ambazo zinahitaji kuigwa kwa mikono na kisha kuchapishwa.  Programu inaweza kuundwa kwa b

Wewe ni Afisa Mkuu wa Habari na unafanya kama mmoja. Andika ripoti ya shughuli ya kila wiki kwa njia ya mada na taarifa za risasi. Fupisha na ujumuishe maelezo yafuatayo: Masasisho Muhimu kutoka kwa IT (iniatives za kimkakati)

o Usalama/Mawasiliano na Madison Industries
o Pentesting ya ndani/nje inaendelea wiki hii na imepangwa kumalizika Ijumaa hii. Tunapaswa kupata muhtasari na kuripoti mapema wiki ijayo. Greenpages imekuwa ya kina sana na ina mbinu pana zaidi kuliko Pentests zetu za awali za Evolve.
o Vipaumbele vya kurekebisha Pentest ya Ufuatiliaji 1 kati ya 10 vimesalia. Kuboresha seva za kubadilishana kwa Dev.
simu ya Usalama ya Mwezi na Ken Holmes mnamo Jumanne, Juni 20. Ilifanya ukaguzi wa hatari ya mtandao ikilinganishwa na kampuni zote za Madison.
 ⁇  Streck imeorodheshwa ya 7 kati ya kampuni 39 kwa alama ya utayari wa jumla (1 Nyekundu, 5 Njano, 3 Kijani)
 ⁇  Ilijadili ukadiriaji wetu kuhusu mafunzo ya Usalama ya KnowBe4 kuwa ya Njano na akaunti 63 hazijamaliza mafunzo. Orodha ya 63 ilijumuisha akaunti za kikundi na akaunti ambazo zilihitaji kufutwa. Idadi halisi ni watu 4 wanaohitaji kukamilisha mafunzo. Tunafuatilia watu hao 4 leo.
o Ken na mimi pia tulijadili mipango ya Strecks ya AI na majibu ya Tukio. Ken ameniongeza kwenye kamati za Madison kwa mada zote mbili.
o Ken alisema kuwa Madison atakuwa na mkutano wa Viongozi wa IT katika mkutano wa GreenPages huko OCTober. Ameniomba nihudhurie. Nilikuwa nimepanga bajeti ya wahudhuriaji 2-3 wa IT.
Kustaafu kwa Kubadilishana kwa Prem
 ⁇  Madison ameamua ASAP
 ⁇  Miundombinu imesimama na inajaribu suluhisho la uingizwaji
 ⁇  Dave S, Doug V, Will J, Justin B, Molly M na Scott M walikutana tarehe 6/9/2023
 ⁇  10 kati ya maombi 18 yamesalia

o Mipango Bandia ya Akili
o Priya na mimi tulikuwa na mkutano wa kufuatilia na Troy Bothwell kutazama miradi 4 ya pendekezo la AI FY24 ambayo tunaweza kuangalia kwa kutumia rafu au suluhisho za AI zilizokuzwa nyumbani. Troy/Ninaunda kesi ya uhalalishaji na biashara kwa programu ya AI ya Hali ya Hewa na programu ya Kuweka Nafasi ya ghala itakayowasilishwa kwa John kwa miradi ya kipaumbele ya CY24. Ninaratibu na viongozi wengine wa Omaha katika IT na Utengenezaji ili kupata mbinu bora na mapendekezo ya Kuzima rafu. Ikiwa masuluhisho ya watu wazima nyumbani yatahitaji kuzingatiwa, Itabidi itazame suluhisho la ushauri kwani timu yetu haina ujuzi huo kwa sasa.
nilikutana na John S na Chris kutoka R&D kwenye miradi 2 tofauti.
 ⁇  Mradi wa Capstone wa kuweka kiotomatiki vyombo vingi vya pdf’s. vyombo huzalisha 100’ za faili za pdf ambazo zinahitaji kuigwa kwa mikono na kisha kuchapishwa.  Programu inaweza kuundwa hadi b


nawezaje kutumia css flexbox kuweka picha kwenye mstari sawa na aya na kuifanya aya ijiumbie kiotomatiki juu na chini ya picha

nawezaje kutumia css flexbox kuweka picha kwenye mstari sawa na aya na kuwa na aya ijiumbie kiotomatiki juu na chini ya picha


Ninapata shida na CSS. Nina vifungo viwili kwenye kontena kuu na ninataka kimoja kiwe kushoto na kingine kiwe kulia lakini kutumia flex kwa sababu za kujibu.

Nina shida na CSS. Nina viungo viwili kwenye kontena la mzazi na nataka moja ikiwa imeunganishwa kushoto na nyingine kulia lakini kwa kutumia flex kwa sababu za kujibu.

Nina shida na css. Nina vifungo viwili kwenye kontena la mzazi na ninataka moja iachwe ikiwa fungamanifu na nyingine ikiwa sawa lakini kwa kutumia flex kwa sababu za kujibu.


%%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

# Kazi ya kupakia na kutoa utabiri
def upload_and_generate_predictions():
    # Upakiaji wa faili na nambari ya utabiri
    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
'

    # Onyesha kichwa chekundu kwa kutumia st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Onyesha mtindo maalum wa CSS
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Soma faili kwenye DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Faili ya Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # Faili ya CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Onyesha skrini ya kwanza

        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
            # Onyesha DataFrame iliyorekebishwa na utabiri
            # Hifadhi DataFrame na utabiri wa st.session_state
            # Nenda kwenye skrini ya pili (onyesho la grafu)
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:")
    # Unda DataFrame na rekodi 10 za kwanza zilizo na hali ya utabiri 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Unda DataFrame na rekodi zote zilizo na hali ya utabiri 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Changanya 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()
   # Unda kiunga cha kupakua
    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"
    )

    # Badilisha DataFrame kuwa mkondo wa binary
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Faili ya Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # Faili ya CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Unda kiunga cha kupakua
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Kazi za sheria
    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)

        # panga kulingana na idadi ya sampuli
        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)

        # Unda kiunga cha kupakua
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Endesha programu
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.")
huu ni msimbo katika hii nina grafu ya scatterplot ninataka kurekebisha msimbo kwa njia ambayo kuchora grafu ya ploltly usw bonyeza matukio ya ploltly ninapobofya mfano wa mduara inapaswa kutoa kanuni ya uamuzi kwa mfano kwa kutumia lime.after graph ikiwa ninabofya mduara mmoja au mfano wa jedwali la chokaa na orodha ya sheria inapaswa kuchapishwa hapo mwenyewe unaweza kuongeza utabiri wa upakuaji na ufafanuzi wa mfano kwenye upau mpya wa upande.

%%andika faili app.py
kuagiza kuhuisha kama st
ingiza panda kama pd
kuagiza io
kuagiza joblib
kuagiza msingi64
agiza matplotlib.pyplot kama plt
agiza seaborn kama sns
kuagiza tarehe
kutoka kwa mti wa kuagiza wa sklearn
kutoka kwa sklearn.tree import _tree
ingiza numpy kama np

# Kazi ya kupakia na kutoa utabiri
def upload_and_generate_predictions():
    # Upakiaji wa faili na nambari ya utabiri
    def get_base64(bin_file):
        na open(bin_file, "rb") kama f:
            data = f.soma()
        rudisha base64.b64encode(data).decode()

    def set_background(png_file):
        bin_str = get_base64(png_file)
        page_bg_img = (
            """
        <mtindo>
        .stApp {
        picha ya mandharinyuma: url("data:image/png;base64,%s");
        saizi ya asili: kifuniko;
        }
        </ style>
        """
            % bin_str
        )
        st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=Kweli)

    set_background("Picha ya skrini (29).png")
    red_title = '
Utabiri wa Kushindwa kwa Vifaa
'

    # Onyesha kichwa chekundu kwa kutumia st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=Kweli)
    # Onyesha mtindo maalum wa CSS
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Pakia faili ya Excel au CSV", type="xlsx", "csv"]
    )
    ikiwa uploaded_file sio Hakuna:
        # Soma faili kwenye DataFrame
        ikiwa (
            uploaded_file.aina
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ): # Faili ya Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_faili, injini="openpyxl")
        lingine: faili # CSV
            df = pd.read_csv(faili_iliyopakiwa)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_faili

        # Onyesha skrini ya kwanza

        if st.button("Toa utabiri"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            utabiri = ""
            ikiwa "machine_status" katika df.columns.to_list():
                ubashiri = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            kwingine:
                ubashiri = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = utabiri
            st.success("Utabiri umefaulu!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # Onyesha DataFrame iliyorekebishwa na utabiri
            # Hifadhi DataFrame na utabiri wa st.session_state
            # Nenda kwenye skrini ya pili (onyesho la grafu)
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        na open(bin_file, "rb") kama f:
            data = f.soma()
        rudisha base64.b64encode(data).decode()

    def set_background(png_file):
        bin_str = get_base64(png_file)
        page_bg_img = (
            """
          <mtindo>
          .stApp {
          picha ya mandharinyuma: url("data:image/png;base64,%s");
          saizi ya asili: kifuniko;
          }
          </ style>
          """
            % bin_str
        )
        st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=Kweli)

    set_background("Picha ya skrini (32).png")
    st.markdown('

', unsafe_allow_html=True)
    st.subheader("Ishara ya Mapema:")
    # Unda DataFrame na rekodi 10 za kwanza zilizo na hali ya utabiri 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].kichwa(10)
    # Unda DataFrame na rekodi zote zilizo na hali ya utabiri 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].kichwa(10)
    # Changanya 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="Hali_Iliyotabiriwa",
        hue="Hali_Iliyotabiriwa",
        alama="o",
        s=200,
        data=df_pamoja,
        palette={1: "nyekundu", 0: "kijani"},
    )
    plt.xticks(mzunguko=45, ha="kulia")
    # plt.title("Utabiri wa Hali ya Mashine - Imechanganywa")
    plt.xlabel("Muhuri wa saa")
    plt.ylabel("Thamani")
st.pyplot()
    # Unda kiunga cha kupakua
    st.subheader("Pakua Faili na Utabiri:")
    st.write("Pakua Faili na Utabiri:")
    # st.markdown(title1, isiyo salama_ruhusu_html=Kweli)
    modified_file_name = (
        f"file_with_predictions_{uploaded_file.name}"
        ikiwa uploaded_file.name
        mwingine "file_with_predictions.xlsx"
    )

    # Badilisha DataFrame kuwa mkondo wa binary
    modified_file = io.BytesIO()
    ikiwa (
        uploaded_file.aina
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ): # Faili ya Excel
        ubashiri_df.to_excel(faili_iliyobadilishwa, index=Uongo, injini="xlsxwriter")
    lingine: faili # CSV
        predictions_df.to_csv(faili_iliyobadilishwa, index=Uongo)
    modified_file.seek(0)
    # Unda kiunga cha kupakua
    st.download_button(
        lebo="Pakua Faili na Utabiri",
        data=faili_lililobadilishwa,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Kazi za sheria
    def get_rules(mti, sifa_majina, majina_ya_darasa):
        mti_ = mti. mti_
        kipengele_jina = [
            feature_names[i] kama i != _tree.TREE_UNDEFINED mwingine "haijafafanuliwa!"
            kwa mimi katika mti_.kipengele
        ]

        njia = []
        njia = []

        def recurse (nodi, njia, njia):

            if tree_.feature[nodi] != _tree.TREE_UNDEFINED:
                jina = kipengele_jina[nodi]
                kizingiti = mti_.kizingiti[nodi]
                p1, p2 = orodha(njia), orodha(njia)
                p1 += [f"({jina} <= {np.round(kizingiti, 3)})"]
                recurse(mti_.children_left[nodi], p1, njia)
                p2 += [f"({jina} > {np.round(kizingiti, 3)})"]
                recurse(mti_.children_right[nodi], p2, njia)
            kwingine:
                njia += [(tree_.value[nodi], tree_.n_nodi_samples[nodi])]
                njia += [njia]

        recurse(0, njia, njia)

        # panga kulingana na idadi ya sampuli
        samples_count = [p[-1][1] kwa p katika njia]
        ii = orodha(np.argsort(samples_count))
        njia = [njia[i] kwa i katika kinyume(ii)]

        sheria = []
        kwa njia katika njia:
            kanuni = "ikiwa"

            kwa p katika njia[:-1]:
                ikiwa kanuni != "ikiwa":
                    kanuni += "na"
                kanuni += str(p)
            kanuni += "kisha"
            ikiwa class_names is None:
                rule += "jibu: " + str(np.round(njia[-1][0][0][0], 3))
            kwingine:
                madarasa = njia[-1][0][0]
                l = np.argmax(madarasa)
                rule += f"class: {class_names[l]} (proba: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)"
            rule += f" | kulingana na {path[-1][1]:,} sampuli"
            kanuni += [kanuni]

        kanuni za kurudi
    st.subheader("Ufafanuzi wa Mfano:")
    model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
    kanuni = get_rules(mfano, predictions_df.columns, range(2))
    table_list = []
    kwa r katika sheria:
            colon_split = r.split(":")
            col_1 = colon_split[0]
            pipe_split = str(colon_split[1] + colon_split[2]). mgawanyiko("|")
            # chapa(mgawanyiko_wa_koloni)
            # chapisha(mgawanyiko_wa_bomba)
            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=["maelezo_ya_kanuni", "uwezekano_wa_darasa", "hesabu_ya_sampuli"]
        )
    rules_data_file = io.BytesIO()
    table_df.to_csv(rules_data_file, index=False)
    sheria_data_file.seek(0)

        # Unda kiunga cha kupakua
    st.download_button(
            lebo="Ufafanuzi wa Mfano",
            data=rules_data_faili,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Endesha programu
kama __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", Uongo)
    st.set_page_config(page_title="Utabiri wa Kushindwa kwa Vifaa", page_icon="📈")
    kurasa = ["Pakia na Bashiri", "Grafu na Upakue"]
    page = st.sidebar.selectbox("Chagua ukurasa", kurasa)
    ikiwa ukurasa == "Pakia na Utabiri":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Grafu na Pakua":
        ikiwa hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            kuonyesha_grafu(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_faili
            )
        kwingine:
            st.warning("Tafadhali pakia faili kwenye ukurasa wa 'Pakia na Kubashiri' kwanza.")
huu ni msimbo katika hii nina grafu ya scatterplot ninataka kurekebisha msimbo kwa njia ambayo kuchora grafu ya ploltly usw bonyeza matukio ya ploltly ninapobofya mfano wa mduara inapaswa kutoa kanuni ya uamuzi kwa mfano kwa kutumia lime.after graph ikiwa ninabofya mduara mmoja au mfano wa jedwali la chokaa na orodha ya sheria inapaswa kuchapishwa hapo mwenyewe unaweza kuongeza utabiri wa upakuaji na ufafanuzi wa mfano kwenye upau mpya wa upande.

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

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

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

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

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

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

        # Display the first screen

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

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

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

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

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

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

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

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

        recurse(0, path, paths)

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

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

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

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

        # Create a download link
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Run the app
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Tafadhali pakia faili kwenye ukurasa wa 'Pakia na Kubashiri' kwanza.")
huu ni msimbo katika hii nina grafu ya scatterplot ninataka kurekebisha msimbo kwa njia ambayo kuchora grafu ya ploltly usw bonyeza matukio ya ploltly ninapobofya mfano wa mduara inapaswa kutoa kanuni ya uamuzi kwa mfano kwa kutumia lime.after graph ikiwa ninabofya mduara mmoja au mfano wa jedwali la chokaa na orodha ya sheria inapaswa kuchapishwa hapo mwenyewe unaweza kuongeza utabiri wa upakuaji na ufafanuzi wa mfano kwenye upau mpya wa upande.


Buni njia ya kuchambua dataframe katika Python kwa kutumia mtiririko wa bytes bila kupakua msimbo mzima.

Buni njia ya kuchambua dataframe kwenye python kwa kutumia bytestream bila kupakua kodi nzima.


Jinsi ya kuandika programu katika Python kukokotoa njia ya ndege

Jinsi ya kuandika programu katika Python kuhesabu njia ya ndege


Toa msimbo wa Python kuhesabu pie bila kikomo

Toa kodi ya python ili kuhesabu pai bila kikomo

Toa kodi ya python ili kuhesabu pai isyo na kikomo


nipe kodi ya JavaScript kuhesabu pi
nipe kodi ya JavaScript kuhesabu pi
nipe kodi ya JavaScript kuhesabu pi


Andika programu ya C # ambayo huhesabu pi hadi desimali 5 na kisha matokeo ya XOR mara mbili.


Ninawezaje kuorodhesha msingi mkubwa wa msimbo ili niweze kupitia kwenye kiolesura cha pato kupata vigezo vyote vya kati vilivyotumika kuhesabu kiolesura hicho cha pato maalum.

ninawezaje kujumuisha codebase kubwa ili niweze kupita kwenye athari ya pato ili kupata anuwai zote za kati zinazotumika kuhesabu utofauti huo wa pato.

ninawezaje kuorodhesha codebase kubwa ili niweze kupita kwenye utofauti wa pato ili kupata anuwai zote za kati zinazotumika kuhesabu utofauti huo wa pato.


Ni ipi njia nzuri ya kuhesabu kiwango cha nukleo kwa mpito wa awamu ya ulimwengu?


niandikie skripti ya chatu ambayo itafanya nembo ya hifadhi ya skrini ya DVD kurukaruka kote na kila wakati inapogusa kona ya skrini kuonyesha alama na kuonyesha alama kwenye skrini.

niandikie hifadhi ya Python ambayo itafanya nembo ya kuhifadhi skrini ya DVD kuzunguka na kila wakati inapogusa kona ya skrini itaweka sehemu na kuonyesha sehemu kwenye skrini.

niandikie msimulizi wa python ambayo itafanya nembo ya kiokoa skrini ya DVD kuzunguka na kila wakati inapogusa kona ya skrini itaweka sehemu na kuonyesha alama na kuonyesha namba kwenye skrini.


Ninawezaje kuendesha programu ya gui kwenye linux wakati sina skrini. Nahitaji kujaribu programu lakini haikuanza


ni schema gani ya hifadhidata inaweza kutumika kwa ajili ya kuhifadhi viungo vya grafu ya kijamii


Nina mizani ya 1 hadi 7. 1 ikiwa bora na 7 mbaya zaidi. Ninawezaje kuunda faharisi kati ya 0 na 1 ambapo 1 ndio bora zaidi. Unaweza kuandika kazi ya python ambayo inachukua nambari na kurudisha faharisi?

Nina mzani wa 1 hadi 7. 1 ikiwa nzuri zaidi na 7 mbaya zaidi. Ninawezaje kuunda fahirisi kati ya 0 na 1 ambapo 1 ndio nzuri zaidi. Unaweza kuandika kanuni ya python ambayo inachukua namba na kurudisha fahirisi?


andika programu ya Python kwa fastchat ili usikilize kwenye bandari na ujibu swali lililochapwa na pia kufuatilia maswali

andika kodi ya python kwa fastchat ili usikilize kwenye mtandao na ujibu swali lililochapwa na pia na pia ujibu maswali yanayofuata

andika kodi ya python ya fastchat ili usikilize kwenye mtandao na ujibu swali lililochapwa na pia ujibu maswali yanayofuata


tafadhali niandikie bot ya matrix ya python ambayo inaweza kujibu kutajwa

tafadhali niandikie bot ya matriki ya python ambayo inaweza kujibu kutajwa


Ninawezaje kuunda programu ya gumzo kwa kutumia transformers.js na facebook/blenderbot-400m-distill javascript kwenye javascript safi ya vanilla

Ninawezaje kuunda programu ya gumzo kwa kutumia transformers.js na facebook/blenderbot-400m-distill javascript katika javascript safi ya vanilla


ninawezaje kuendesha mfano wa ai chatbot kwa kutumia python kwenye mifumo ya rasilimali chini, nionyeshe kodi fulani


Ninatoa maelezo ya makosa ya chess kufundisha zana ya programu, ni sawa na ni muhimu kusema makosa yote ya chess yanaruhusu kitu au kukosa kitu? Hii inawezaje kutumika kama muundo wa msingi wa algorithm?


Mimi ni mwandishi wa programu ya Ptyhon. Ningependa unipe msimbo wa programu ya chess. Ninahitaji tu kuwa na uwezo wa kucheza dhidi yangu mwenyewe.

Mimi ni programu ya Ptyhon. Ningependa unipe msimbo wa programu ya chess. Ninahitaji tu kuwa na uwezo wa kucheza dhidi yangu mwenyewe.


Ninataka kuunda kitelezi cha tovuti. tofauti na kitelezi cha jadi cha mstari, mtumiaji huongeza au kupunguza radius ya mduara. kutakuwa na alama za mduara makini ili kumjulisha mtumiaji ukubwa wa duara alilochagua

Ninataka kuunda kitelezi cha tovuti. tofauti na kitelezi cha kawaida cha mstari, mtumiaji huongeza au kupunguza radius ya duara. kutakuwa na alama za mduara makini ili kumjulisha mtumiaji jinsi mduara aliochagua ni mkubwa


Andika darasa la python "Mduara" ambao hurithi kutoka kwa darasa "Sura"


ungetatuaje tatizo la mabadiliko ya tabia nchi. Toa mkakati wa kina kwa miaka 20 ijayo

Jinsi gani ungeweza kutatua tatizo la mabadiliko ya tabia nchi? Toa mkakati kina kwa miaka 20 ijayo.

je, utatatuaje shida ya mabadiliko ya hali ya hewa. Kutoa mkakati wa kina kwa miaka 20 ya zima


Nisaidie kuandaa utangulizi wa utafiti wa mada hii "Maarifa Yanayoendeshwa na Data katika Athari za Hali ya Hewa na Hali ya Udongo kwenye Uingizaji wa Maua ya Durian"


Unaweza kutengeneza flowchart kwa nambari ifuatayo: badilisha (Jimbo la sasa) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

Unaweza kutengeneza chati ya mtiririko kwa nambari ifuatayo: badilisha (Jimbo la sasa) {
   kesi IDLE:

       mapumziko;
    kesi START:

       mapumziko;

    kesi CHANGE_SPEED:

       mapumziko;

    kesi STOP:

       mapumziko;
}

Unaweza kutengeneza chati ya mtiririko kwa nambari ifuatayo: badilisha (Hali ya sasa) {
   kesi IDLE:

       mapumziko;
    kesi ANZA:

       Break;

    kesi CHANGE_SPEED:

       Break;

    kesi STOP:

       Break;
}


nibadilishie kazi hii:

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

nibatilishe kazi hii:

kazi minion
{
    $ooo = '16:3'
    $hr = $null
    wakati ($hr -lt $ooo +""+ $ran) {
        $wsh = Kitu Kipya -ComObject WScript.shell
        $wsh.sendkeys('+{F15}')
        $hr = (Pata-Tarehe).ToString('HH:mm')
        $ran = (Pata-Nasibu -Kiwango cha chini 1 -Upeo wa 9)
        Wazi-mwenyeji
        Andika-mwenyeshi Uwiano wa Kuangalia: $ran":"$hr":"$ran
        Anza-Kulala -Sekunde 58
    }
}


Tengeneza misimbo ya hati inayosawazisha aina zote za maudhui ya folda mbili tofauti zilizoshirikiwa kwenye kompyuta mbili za mtandao kwenye kikoa.


Lengo lako ni kuja na mpango wa kuunganisha HCl! Je, ni hatua gani?

Lengo lako ni kuja na mpango wa kuunganisha HCl! Hatua ni zipi?


Nimemfundisha mtabiri kwa kutumia GluonTS kwenye hifadhidata nyingi zinazohusiana. Nina orodha ya utabiri na safu za nyakati ambazo nimeunda kama hii:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds, seti # ya data ya majaribio
        mtabiri=mtabiri, # mtabiri
        num_samples=100, # idadi ya sampuli za njia tunazotaka kwa tathmini
    )

    utabiri = orodha(forecast_it)
    mfululizo wa nyakati = orodha(ts_it)

Ninawezaje kukokotoa wastani wa kosa la mraba na mkengeuko wa kawaida na vipimo vingine muhimu vya kutathminiwa.


Tuseme tuna programu ya ufuatiliaji wa kazi na tunataka kutekeleza moduli inayotuma arifa za barua pepe ikiwa kazi inachukua muda mrefu sana kutekelezwa. Moduli inapaswa kuamua ni nini "ndefu sana" kwa uhuru, kulingana na historia ya utekelezaji.

Tunaweza kukokotoa wastani wa hesabu na mkengeuko wa kawaida, na kuonya ikiwa muda wa utekelezaji ni k.m. katika 1% ya juu, lakini:
1) muda wa utekelezaji unaweza kutegemea k.m. siku ya wiki (k.m. siku ya kazi/mwishoni mwa wiki)
2) wakati wa utekelezaji unaweza kuwa na mwelekeo wa kimataifa (juu).
3) muda wa utekelezaji unaweza kuwa na miruko ya ghafla kwa sababu ya mabadiliko ya kimsingi ("kuanzia Januari 1, tutashughulikia miamala ya pesa taslimu na kadi, na sauti itaruka mara 5 kwa ghafla")

Je, unaweza kuelezea baadhi ya mawazo kuhusu jinsi ya kutekeleza mfumo kama huu na kushughulikia pointi zilizo na vitone hapo juu?


Nipe mfano wa kuzuia usomaji uliokatizwa na ishara, na utunzaji wa EINTR


Tafadhali andika msimbo wa C++ ili kusoma pakiti za mtandao kutoka kwenye soketi kwenye bandari 888


matokeo yangu ya roboti ya gumzo " ### Maelekezo: <maagizo yake yote>" mwishoni mwa kila jibu. hii inaonekana tu kutokea baada ya kurekebisha kumbukumbu ya muktadha wake. ni nini sababu inayowezekana ya matokeo haya mabaya na ninawezaje kuirekebisha?

matokeo yangu ya mazungumzo na roboti " ### Maelekezo: <maagizo yake yote>" mwishoni mwa kila jibu. hii inaonekana kutokea tu baada ya kurekebisha kumbukumbu ya muktadha wake. ni nini sababu inayowezekana ya matokeo haya mabaya na ninawezaje kuyarekebisha?


Toa maagizo ya hatua kwa hatua ya jinsi ya kukabiliana na kujibu maswali ya maadili

Toa maagizo ya hatua kwa hatua ya jinsi ya kushughulikia na kujibu maswali ya maadili


Kuna mchezo ambapo mchezaji hupewa orodha ya nambari za kipekee za N kutoka 1 hadi T. Kisha, kila raundi nambari huchorwa kati ya nambari T, bila kujumuisha zile ambazo zilichorwa katika raundi za awali. Mchezo unaisha wakati nambari zote zilizopewa mchezaji zinatolewa. Andika fomula ya kujirudi kwa idadi inayotarajiwa ya raundi ili kumaliza mchezo (yaani E(N,M))


Baada ya athari, andika usemi wa kuongeza kwenye mali ya njia ya safu ya umbo ili kuchora mraba wa 500x500 PX na kona ya juu kulia imezungushwa.


Nipe syntax ya cron ili nifanye kazi siku za wiki saa 19:00 katika ukanda wa saa wa New York. pls eleza jibu lako


Andika hati ya bash ya kuhifadhi nakala rudufu za rclone kiotomatiki kwenye Arch Linux kwa kutumia saa za systemctl, sio kazi za cron

Andika mswada wa bash ya kuhifadhi nakala rudufu za rclone kiotomatiki kwenye Arch Linux kwa kutumia saa systemctl timers, sio cron jobs


Nina shida ya kufurahisha: Nina mtu ambaye ananitumia kazi ya kriptografia kama ifuatavyo:

- Kuna HSM ambayo ina siri k ninayoijua
- HSM huunda kitufe kilichotolewa kwa kutumia HKDF
- Ufunguo unaotokana unaweza kutumika kwa mawasiliano

Operesheni zilizo juu ni za kuamua. Walakini, ninataka kuwa nasibu fulani inajumuishwa ili kuwa na usalama kamili wa mbele. Wazo la sasa ni kuchukua ufunguo unaotokana na uamuzi wa HKDF na kuharakisha pamoja na nambari fulani ya nasibu ili kupata kitufe cha kikao kama ifuatavyo: session_key = sha(ufunguo unaotokana, nasibu)

Lakini sasa nina shida tofauti: Kwenye mfumo unaoendesha siwezi kuthibitisha ikiwa ufunguo wa kikao ni bidhaa ya nasibu au ikiwa mlango wa nyuma umetekelezwa. Kuna utaratibu unaoniruhusu kufanya utaratibu uthibitishwe?


1.Vigezo vya Kuingiza Data: HMAC inachukua ingizo mbili: ufunguo wa siri (K) na ujumbe au data (M) ambayo inahitaji kuthibitishwa. Zaidi ya hayo, inahitaji kazi ya kukokotoa ya heshi ya kriptografia (H), kama vile SHA-256 au SHA-3.
2.Ufungaji wa Ufunguo: Ikihitajika, ufunguo wa siri (K) unafungwa au kupunguzwa ili kuendana na ukubwa wa kizuizi cha chaguo za kukokotoa za heshi (kawaida biti 512 za SHA-2).
3.Ufungaji wa Ndani: Uendeshaji wa XOR (kipekee AU) hufanywa kwa ufunguo uliowekwa (K) wenye thamani mbili zisizobadilika zinazojulikana kama viunga vya ndani na nje vya pedi (ipad na opad). Vipengele hivi ni maalum kwa algorithm ya HMAC.
ipad hutumika XOR na ufunguo kabla ya hashing.
opadi hutumika kwa XOR na ufunguo baada ya hashing.
4.Hashi ya Ndani: Upeo wa ndani (ipad XOR K) umeshikamana na ujumbe (M), na thamani hii iliyounganishwa huharakishwa kwa kutumia kitendakazi cha heshi kilichochaguliwa (H). Hii hutoa matokeo ya kati ya heshi, yanayoashiria kama H(ipad XOR K || M).
5.Hashi ya Nje: Uwekaji wa nje (opadi XOR K) umeshikamana na matokeo ya heshi ya kati kutoka kwa hatua ya awali (H(ipad XOR K || M)), na thamani hii iliyounganishwa inaharakishwa tena kwa kutumia kitendakazi sawa cha heshi (H. ) Operesheni hii ya mwisho ya heshi inatoa HMAC, inayowakilishwa kama H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
Pato la HMAC: Matokeo ya utendakazi wa pili wa heshi ni HMAC, ambayo ni thamani ya saizi isiyobadilika ambayo inaweza kuongezwa kwa ujumbe ili kuunda MAC.  Kulingana na hapo juu " Eleza kuhusu Hmac "


hujambo, ninahitaji msimbo wa rubi kutumia sketchup api kuchora mchemraba.

hujambo, ninahitaji msimbo wa rubi kutumia sketchup api kuchora kambo.