జానపద ట్యూన్ శైలిలో మెలోడీని వ్రాయడానికి ABC సంజ్ఞామానాన్ని ఉపయోగించండి.

జానపద ట్యూన్ శైలిలో శ్రావ్యతను వ్రాయడానికి ABC సంజ్ఞామానాన్ని ఉపయోగించండి.

ABC సంకేతం ఉపయోగించి ఒక ప్రజాసంగిత పాట శైలిలో ఒక స్వరాన్ని వ్రాయండి.


దీన్ని C++లో పరిష్కరించండి: a అక్షరాలతో మూడు కార్డ్‌లు ఉన్నాయి
, b
,c
 ఏదో ఒక వరుసలో ఉంచబడింది, మీరు ఈ క్రింది ఆపరేషన్‌ను ఒకేసారి చేయవచ్చు:

రెండు కార్డులను ఎంచుకుని, వాటిని మార్చుకోండి.
అడ్డు వరుస abc అయ్యే అవకాశం ఉందా
 ఆపరేషన్ తర్వాత అది సాధ్యమైతే "YES" మరియు లేకపోతే "NO".
ఇన్పుట్
మొదటి పంక్తిలో ఒకే పూర్ణాంకం t ఉంటుంది
 (1≤t≤6
) - పరీక్ష కేసుల సంఖ్య.

ప్రతి టెస్ట్ కేస్‌లోని ఏకైక పంక్తి మూడు అక్షరాల్లో ఒక్కో స్ట్రింగ్‌ను కలిగి ఉంటుంది a
, b
, మరియు c
 సరిగ్గా ఒకసారి, కార్డులను సూచిస్తుంది.

అవుట్‌పుట్
ప్రతి టెస్ట్ కేస్ కోసం, మీరు అడ్డు వరుస abcని చేయగలిగితే "YES" అని అవుట్‌పుట్ చేయండి
 గరిష్టంగా ఒక ఆపరేషన్ లేదా "NO" లేకపోతే.

మీరు ఏ సందర్భంలోనైనా సమాధానాన్ని అవుట్‌పుట్ చేయవచ్చు (ఉదాహరణకు, "yEs", "yes", "Yes" మరియు "YES" అనే స్ట్రింగ్‌లు సానుకూల సమాధానంగా గుర్తించబడతాయి).

ఉదాహరణ
ఇన్పుట్ కాపీ
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
అవుట్‌పుట్ కాపీ
YES
YES
YES
NO
NO
YES
గమనిక
మొదటి పరీక్ష సందర్భంలో, అడ్డు వరుస ఇప్పటికే abc అయినందున మేము ఎటువంటి ఆపరేషన్లు చేయవలసిన అవసరం లేదు
.

రెండవ పరీక్ష సందర్భంలో, మనం cని మార్చుకోవచ్చు
 మరియు b
: acb→abc
.

మూడవ పరీక్ష సందర్భంలో, మేము bని మార్చుకోవచ్చు
 మరియు a
: bac→abc
.

నాల్గవ పరీక్ష సందర్భంలో, abc చేయడం అసాధ్యం
 గరిష్టంగా ఒక ఆపరేషన్ ఉపయోగించి.

దీన్ని C++లో పరిష్కరించండి: a అక్షరాలతో మూడు కార్డ్‌లు ఉన్నాయి
, బి
, సి
 కొన్ని క్రమంలో వరుసగా ఉంచుతారు. మీరు కింది ఆపరేషన్‌ను గరిష్టంగా ఒకసారి చేయవచ్చు:

రెండు కార్డులను ఎంచుకుని, వాటిని మార్చుకోండి.
అడ్డు వరుస abc అయ్యే అవకాశం ఉందా
 ఆపరేషన్ తర్వాత? సాధ్యమైతే "అవును" మరియు లేకపోతే "లేదు" అని అవుట్పుట్ చేయండి.
ఇన్పుట్
మొదటి పంక్తిలో ఒకే పూర్ణాంకం t ఉంటుంది
 (1≤t≤6
) - పరీక్ష కేసుల సంఖ్య.

ప్రతి టెస్ట్ కేస్‌లోని ఏకైక పంక్తి మూడు అక్షరాల్లో ఒక్కో స్ట్రింగ్‌ను కలిగి ఉంటుంది a
, బి
, మరియు సి
 సరిగ్గా ఒకసారి, కార్డులను సూచిస్తుంది.

అవుట్‌పుట్
ప్రతి పరీక్ష సందర్భంలో, మీరు అడ్డు వరుస abcని చేయగలిగితే "అవును" అని అవుట్‌పుట్ చేయండి
 గరిష్టంగా ఒక ఆపరేషన్ లేదా "NO" లేకపోతే.

మీరు ఏ సందర్భంలోనైనా సమాధానాన్ని అవుట్‌పుట్ చేయవచ్చు (ఉదాహరణకు, "yEs", "అవును", "అవును" మరియు "అవును" అనే స్ట్రింగ్‌లు సానుకూల సమాధానంగా గుర్తించబడతాయి).

ఉదాహరణ
ఇన్పుట్ కాపీ
6
abc
acb
bac
bca
క్యాబ్
cba
అవుట్‌పుట్ కాపీ
అవును
అవును
అవును
నం
నం
అవును
గమనిక
మొదటి పరీక్ష సందర్భంలో, అడ్డు వరుస ఇప్పటికే abc అయినందున మేము ఎటువంటి ఆపరేషన్లు చేయవలసిన అవసరం లేదు
.

రెండవ పరీక్ష సందర్భంలో, మేము cని మార్చుకోవచ్చు
 మరియు బి
: acb→abc
.

మూడవ పరీక్ష సందర్భంలో, మేము bని మార్చుకోవచ్చు
 మరియు ఎ
: bac→abc
.

నాల్గవ పరీక్ష సందర్భంలో, abc చేయడం అసాధ్యం
 గరిష్టంగా ఒక ఆపరేషన్ ఉపయోగించి.

దీన్ని C++లో పరిష్కరించండి: a అక్షరాలతో మూడు కార్డ్‌లు ఉన్నాయి
, b
, c
 కొన్ని క్రమంలో వరుసగా ఉంచుతారు. మీరు కింది ఆపరేషన్‌ను గరిష్టంగా ఒకసారి చేయవచ్చు:

రెండు కార్డులను ఎంచుకుని, వాటిని మార్చుకోండి.
అడ్డు వరుస abc అయ్యే అవకాశం ఉందా
 ఆపరేషన్ తర్వాత? సాధ్యమైతే "అవును" మరియు లేకపోతే "YES" అని అవుట్పుట్ చేయండి.
ఇన్పుట్
మొదటి పంక్తిలో ఒకే పూర్ణాంకం t ఉంటుంది
 (1≤t≤6
) - పరీక్ష కేసుల సంఖ్య.

ప్రతి టెస్ట్ కేస్‌లోని ఏకైక పంక్తి మూడు అక్షరాలు aతో కూడిన ఒకే స్ట్రింగ్‌ను కలిగి ఉంటుంది
, b
, and c
 సరిగ్గా ఒకసారి, కార్డులను సూచిస్తుంది.

అవుట్‌పుట్
ప్రతి టెస్ట్ కేస్ కోసం, మీరు అడ్డు వరుస abcని చేయగలిగితే "అవును" అని అవుట్‌పుట్ చేయండి
 గరిష్టంగా ఒక ఆపరేషన్ లేదా "NO" లేకపోతే.

మీరు ఏ సందర్భంలోనైనా సమాధానాన్ని అవుట్‌పుట్ చేయవచ్చు (ఉదాహరణకు, "yEs", "అవును", "అవును" మరియు "అవును" అనే స్ట్రింగ్‌లు సానుకూల సమాధానంగా గుర్తించబడతాయి).

ఉదాహరణ
ఇన్పుట్ కాపీ
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
అవుట్‌పుట్ కాపీ
YES
YES
YES
NO
NO
YES
Note
మొదటి పరీక్ష సందర్భంలో, అడ్డు వరుస ఇప్పటికే abc అయినందున మేము ఎటువంటి ఆపరేషన్లు చేయవలసిన అవసరం లేదు
.

రెండవ పరీక్ష సందర్భంలో, మేము cని మార్చుకోవచ్చు
 and b
: acb→abc
.

మూడవ పరీక్ష సందర్భంలో, మేము bని మార్చుకోవచ్చు
 and a
: bac→abc
.

నాల్గవ పరీక్ష సందర్భంలో, abc చేయడం అసాధ్యం
 గరిష్టంగా ఒక ఆపరేషన్ ఉపయోగించి.


బ్రియాన్ క్రిస్టియన్ రచించిన అమరిక సమస్య పుస్తకాన్ని వివరించండి. ఇతివృత్తాలు మరియు విశ్లేషణల సారాంశాన్ని అందించండి. సంబంధిత పఠనం యొక్క గ్రంథ పట్టికను సిఫార్సు చేయండి.


కంప్రెస్డ్ ఎలాస్టోమెరిక్ ప్యాడ్ అందించిన ప్రీలోడ్‌తో లంబ కోణం ప్రిజం కోసం సెమీకినిమాటిక్ మౌంటును డిజైన్ చేయండి. మౌంటు దాని మౌంటు ఉపరితలంతో ప్రిజం యొక్క సరైన అమరికను నిర్ధారించడానికి మరియు సరైన లోడ్ బదిలీని నిర్వహించడానికి తగిన ఉద్రిక్తతను అందించడానికి మౌంటు రూపొందించబడాలి.

కంప్రెస్డ్ ఎలాస్టోమెరిక్ ప్యాడ్ అందించిన ప్రీలోడ్‌తో లంబ కోణం ప్రిజం కోసం సెమీకినిమాటిక్ మౌంటును డిజైన్ చేయండి. మౌంటు అనేది దాని మౌంటు ఉపరితలంతో ప్రిజం యొక్క సరైన అమరికను నిర్ధారించడానికి మరియు సరైన లోడ్ బదిలీని నిర్వహించడానికి తగిన ఒత్తిడిని అందించడానికి రూపొందించబడాలి.

కాంప్రెస్డ్ ఎలాస్టోమెరిక్ ప్యాడ్ అందించిన ప్రీలోడ్‌తో లంబ కోణం ప్రిజం కోసం సెమీకినిమాటిక్ మౌంటును డిజైన్ చేయండి. మౌంటు దాని మౌంటుతో ప్రిజం యొక్క సరైన అమరికను నిర్ధారించడానికి మరియు లోడ్ బదిలీకి తగిన ఉద్రిక్తతను అందించడానికి మౌంటు రూపొందించబడాలి.


నా వద్ద ఒక డేటాసెట్ ఉంది, ఇందులో 2D చిత్రాల జాబితా ఉంది, ఒక కొత్త చిత్రం ఇవ్వబడినప్పుడు, డేటాసెట్‌లో అత్యంత సమీపమైన చిత్రాన్ని ఎలా కనుగొనాలి?

నా దగ్గర 2D ఇమేజ్‌ల జాబితా ఉన్న డేటాసెట్ ఉంది, కొత్త ఇమేజ్ ఇవ్వబడింది, డేటాసెట్‌లో దగ్గరగా ఉన్న ఇమేజ్‌ని ఎలా కనుగొనాలి


నేను చిత్రంలో 1 పిక్సెల్ వెడల్పు తెలుపు క్షితిజ రేఖలతో నలుపు-తెలుపు చిత్రాలు కలిగి ఉన్నాను. ఆ పంక్తులను గుర్తించి ఎలా తొలగించాలి?

నేను చిత్రం గుండా వెళుతున్న 1 పిక్సెల్ వెడల్పు తెలుపు క్షితిజ సమాంతర రేఖలతో నలుపు మరియు తెలుపు చిత్రాలను కలిగి ఉన్నాను. పంక్తులను గుర్తించి దాన్ని ఎలా తొలగించాలి?

నేను 1 పిక్సెల్ వెడల్పు తెలుపు హారిజంటల్ రేఖలు గుండా వెళ్ళే నలుపు మరియు తెలుపు చిత్రాలు కలిగి ఉన్నాను. ఈ రేఖలను గుర్తించి వాటిని ఎలా తొలగించాలి?


మీరు 15 సంవత్సరాల విలీనాలు మరియు సముపార్జనల అనుభవాన్ని కలిగి ఉన్న కార్పొరేట్ చట్టం అయితే, మీరు దశలవారీగా మరియు వివరంగా టెక్ స్టార్టప్‌ను ప్రారంభించే AIని ఎలా ప్రారంభించాలి?


ప్రైవేట్ ఈక్విటీ డీల్ సోర్సింగ్ ప్రక్రియలో AIని ఎలా చేర్చాలో వివరించండి


నోడెజ్‌లలో వ్రాసిన aws లాంబ్డా పనితీరును మెమరీ ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది

నోడెజ్‌లలో వ్రాసిన aws lambda పనితీరును మెమరీ ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది


ప్లేరైట్‌ని ఉపయోగించి వెబ్‌పేజీని స్క్రాప్ చేసే పైథాన్ స్క్రిప్ట్ నా వద్ద ఉంది. ఇప్పుడు నేను ఒక AWS EC2 ఉదంతానికి సమాంతరంగా ఆ స్క్రిప్ట్ యొక్క పది ఉదంతాలను ప్రారంభించాలనుకుంటున్నాను, అయితే ప్రతి స్క్రిప్ట్ వేరే IP చిరునామాకు కట్టుబడి ఉంటుంది. నేను టెర్రాఫార్మ్‌తో ఎలా చేయగలను?

ప్లేరైట్‌ని ఉపయోగించి వెబ్‌పేజీని స్క్రాప్ చేసే పైథాన్ స్క్రిప్ట్ నా వద్ద ఉంది. ఇప్పుడు నేను ఒక AWS EC2 ఉదంతానికి సమాంతరంగా ఆ స్క్రిప్ట్ యొక్క పది ఉదంతాలను ప్రారంభించాలనుకుంటున్నాను, కానీ ప్రతి స్క్రిప్ట్ వేరే IP చిరునామాకు కట్టుబడి ఉంటుంది. నేను టెర్రాఫార్మ్‌తో ఎలా చేయగలను?


ఫ్రాగ్మెంట్‌లో టూల్‌బార్‌ని ఎలా జోడించాలి?

ఫ్రాగ్‌మెంట్‌లో టూల్‌బార్‌ను ఎలా జోడించాలి?

ఫ్రాగ్మెంట్‌లో టూల్‌బార్‌ను ఎలా జోడించాలి?


హాయ్. నేను నా Microsoft Edge బ్రౌజర్‌లో అతికించగల ఈ URLని కలిగి ఉన్నాను మరియు ఇది నా Power BI ఆన్‌లైన్ నివేదిక నుండి నా కోసం PDF ఫైల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేస్తుంది. URL: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathSc riptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

వాస్తవానికి, నేను మొదట URLని నమోదు చేసినప్పుడు అది మొదట నా Power BI ఖాతాకు లాగిన్ చేయమని అడుగుతుంది, ఆపై అది నేరుగా నివేదికకు వెళ్లి PDFని డౌన్‌లోడ్ చేస్తుంది. నా కోసం దీన్ని చేయడానికి నేను పైథాన్ కోడ్‌ను వ్రాసాను. కోడ్ PDFని డౌన్‌లోడ్ చేయగలదు. అయితే, పైథాన్ కోడ్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన PDF తెరవబడదు - నేను దానిని తెరవడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు అది ఎర్రర్‌ను ఇస్తుంది "Adobe acrobat reader 'AriaPark.pdf'ని తెరవలేకపోయింది...". సమస్య ఏమిటో నాకు తెలియదు. బహుశా, సమస్య ఏమిటంటే, PDFని యాక్సెస్ చేయడానికి పైథాన్ కోడ్‌కి నా పవర్-బిఐ లాగిన్ వివరాలు తెలియకపోవడమేనా లేదా అది మరేదైనా కావచ్చు? దయచేసి సహాయం చేయగలరా? నేను ఉపయోగిస్తున్న పైథాన్ కోడ్ క్రింద ఉంది:

దిగుమతి అభ్యర్థనలు
దిగుమతి os
# ప్రధాన పవర్ BI నివేదిక URL
full_url = "https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathSc riptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF"

ప్రతిస్పందన = requests.get(full_url)
ఫైల్ పేరు = f"AriaPark.pdf"
ఓపెన్ (ఫైల్ పేరు, 'wb') ఫైల్‌గా:
   file.write(response.content)

ప్రింట్ ("నివేదికలు విజయవంతంగా డౌన్‌లోడ్ చేయబడ్డాయి.")


రాష్ట్రాన్ని పరిగణించండి:
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(ఎ) $\ket{\psi}$ యొక్క రెండవ క్విట్ యొక్క తగ్గిన సాంద్రత మాతృకను లెక్కించండి.


Q(sqrt(-11)) ఒక ప్రధాన ఆదర్శ డొమైన్ అని రుజువు


C మేజర్ కీలో నాకు అకార్డు ప్రగతిని వ్రాయండి. అది విచారంగా మరియు నెమ్మదిగా ధ్వనిస్తుంది.

నా కోసం C మేజర్ కీ లో ఒక కార్డ్ ప్రోగ్రెషన్ రాయండి. దాన్ని దుఃఖంగా మరియు నెమ్మదిగా అనిపించండి.

C మేజర్ కీలో నాకు కార్డ్ ప్రోగ్రెషన్ వ్రాయండి. అది విచారంగా మరియు నెమ్మదిగా ధ్వనిస్తుంది.


మీరు లిడియన్ మోడ్‌లో పనిచేసే Cలో 12 బార్ తీగ పురోగతితో రాగలరా?

మీరు లిడియన్ మోడ్‌లో పనిచేసే Cలో 12 బార్ తీగ పురోగతిని అందించగలరా?


అలీస్ మరియు బాబ్ ఇద్దరూ రెండు పాచికలు కలిగి ఉన్నారు.

వారు పాచికలు వేస్తారు, రెండు విలువల మొత్తం గమనిస్తారు, మరియు మళ్లీ పునరావృతం చేస్తారు.

అలీస్ గెలవడానికి, రెండు వరుస మారులు (అంటే, రెండు వరుస మొత్తాలు) 7 రావాలి. బాబ్ గెలవడానికి, అతనికి 8 వచ్చిన వెంటనే 7 రావాలి. ఈ ఆటను గెలిచే అవకాశం ఎవరికుంది?

మీరు అనాలిసిస్ ఇవ్వాలి, ఇది సిమ్యులేషన్ ఫలితాలతో అనుసంధానంగా ఉండాలి. మీరు వరుసలో రెండవ విడత తర్వాత సిమ్యులేషన్ నిర్వహించవచ్చు. ప్రతి అనాలిసిస్ తర్వాత, ఖచ్చితత్వం మరియు సంపూర్ణతపై ప్రతిబింబన ఇవ్వండి, తద్వారా మేము తదుపరి విడతలో మెరుగుపరచగలము. ఈ విధంగా, ప్రతిసారి ప్రతిస్పందన "CONTINUE TO ITERATION [x]" తో ముగించండి మరియు నా సూచన కోసం వేచి ఉండండి. ఖచ్చితత్వం లేదా సంపూర్ణతపై సమస్యలేమీ మిగలకుండా, గణిత అనాలిసిస్ మరియు సిమ్యులేషన్ ఫలితాలు సరిపోలినప్పుడు, "SOLVED" తో ముగించండి. ఎల్లప్పుడూ "CONTINUE TO ITERATION [x]" లేదా "SOLVED" తో ముగించండి

ఆలిస్ మరియు బాబ్‌కి రెండు పాచికలు ఉన్నాయి.

వారు కలిసి పాచికలను చుట్టి, చూపిన రెండు విలువల మొత్తాన్ని గమనించండి మరియు పునరావృతం చేస్తారు.

ఆలిస్ గెలవాలంటే, రెండు వరుస మలుపులు (అంటే, రెండు వరుస మొత్తాలు) 7ని పొందాలి. బాబ్ గెలవాలంటే, అతను ఎనిమిది తర్వాత ఏడుని చూడాలి. ఈ గేమ్‌లో ఎవరు గెలుస్తారని మేము ఆశిస్తున్నాము?

మీరు అనుకరణ ఫలితాలతో సమానమైన విశ్లేషణను అందించాలి. మీరు వరుస పునరావృతాలలో బహుళ సమాధానాలను అందించవచ్చు. మీరు 2 పునరావృతాల తర్వాత అనుకరణను అమలు చేయడానికి అనుమతించబడ్డారు. ప్రతి విశ్లేషణ తర్వాత, ఖచ్చితత్వం మరియు సంపూర్ణతపై ప్రతిబింబాన్ని అందించండి, తద్వారా మేము మరొక పునరావృతంలో మెరుగుపరచవచ్చు. అలా అయితే, "కొనసాగింపు [x]"తో ప్రత్యుత్తరాన్ని ముగించి, నా ఇన్‌పుట్ కోసం వేచి ఉండండి. పరిష్కరించడానికి మరింత ఖచ్చితత్వం లేదా సంపూర్ణత సమస్య లేనప్పుడు మరియు గణిత విశ్లేషణ అనుకరణ ఫలితాలతో ఏకీభవించినప్పుడు, దయచేసి "SOLVED" అని టైప్ చేయడం ద్వారా ముగించండి. ఎల్లప్పుడూ "కొనసాగింపు [x]" లేదా "పరిష్కరించబడింది"తో ముగించండి.


$2^n$ ఆటగాళ్ల కోసం టేబుల్-టెన్నిస్ ఛాంపియన్‌షిప్ $n$ రౌండ్‌లతో నాకౌట్ టోర్నమెంట్‌గా నిర్వహించబడుతుంది, చివరి రౌండ్ ఫైనల్. ఇద్దరు ఆటగాళ్లను యాదృచ్ఛికంగా ఎంపిక చేస్తారు. వారు కలిసే సంభావ్యతను లెక్కించండి: (ఎ) మొదటి రౌండ్‌లో, (బి) ఫైనల్‌లో, (సి) ఏదైనా రౌండ్‌లో.


బార్ ఎత్తులు మరియు కాన్ఫిడెన్స్ ఇంటర్వెల్‌ల విలువలతో కూడిన సీబోర్న్ బార్‌ప్లాట్‌ను నేను ఎలా రూపొందించగలను?

బార్ ఎత్తులు మరియు విశ్వాస విరామాల విలువలను కలిగి ఉన్న సీబోర్న్ బార్‌ప్లాట్‌ను నేను ఎలా రూపొందించగలను?


KDE-అగ్మెంటెడ్ డేటాసెట్ యొక్క ECDFని ప్లాట్ చేయడం కోసం మీరు నాకు కొంత సీబోర్న్ కోడ్ ఇవ్వగలరా?


క్రిప్టోగ్రాఫికల్‌గా సురక్షితమైన యాదృచ్ఛిక సంఖ్యలను రూపొందించడానికి ఒక ఫంక్షన్‌ను వ్రాయండి.


థ్రెడ్‌లలో పైథాన్‌లో యాదృచ్ఛిక జనరేటర్ కోసం విత్తనాలను ఎలా సెట్ చేయాలి?


దయచేసి transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)" అనే స్ట్రింగ్‌ను కలిగి ఉన్న అన్ని <g> అంశాలను తొలగించడానికి రెగ్యులర్ ఎక్స్‌ప్రెషన్ రాయండి. అప్పుడు లైన్ బ్రేకులు కూడా ఉండవచ్చు.

దయచేసి `transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"` స్ట్రింగ్‌ని కలిగి ఉన్న అన్ని <g> మూలకాలను చేర్చుకోవాలి Regex. లైన్ బ్రేక్‌లు కూడా ఉండవచ్చు.

దయచేసి, స్ట్రింగ్‌ని కలిగి ఉన్న అన్ని <g> మూలకాలను తీసివేయడానికి
`transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"`  ఇందులో లైన్ బ్రేక్‌లు కూడా ఉండవచ్చు.


C:\ని కలిగి ఉండనందుకు pcre regexని వ్రాయండి


ఇచ్చిన ఆబ్జెక్ట్‌లో లోతుగా దాని పేరుతో ఒక వస్తువుని కనుగొనడానికి నన్ను జావాస్క్రిప్ట్ కోడ్‌గా మార్చండి, ఈ కోడ్ పునరావృత్తాన్ని ఉపయోగించలేదని మరియు ఆబ్జెక్ట్‌ను చేరుకోవడానికి ఉపయోగించిన మార్గాన్ని తిరిగి ఇవ్వగలదని నిర్ధారించుకోండి

ఇచ్చిన ఆబ్జెక్ట్‌లో లోతుగా దాని పేరుతో ఒక వస్తువుని కనుగొనడానికి నన్ను javascript కోడ్‌గా మార్చండి, ఈ కోడ్ పునరావృత్తాన్ని ఉపయోగించలేదని మరియు ఆబ్జెక్ట్‌ను చేరుకోవడానికి ఉపయోగించిన మార్గాన్ని తిరిగి ఇవ్వగలదని నిర్ధారించుకోండి


నాకు టైప్‌స్క్రిప్ట్ క్లాస్ ఉంటే:

క్లాస్ ఫూ {
  ప్రతిచర్య లక్షణాలు: {
    a: స్ట్రింగ్;
  }
}

క్లాస్ రకం నుండి రియాక్ట్ ప్రాపర్టీస్ మెంబర్ ఆబ్జెక్ట్ రకాన్ని నేను ఎలా సంగ్రహించాలి?

నా దగ్గర TypeScript తరగతి ఉన్నప్పుడు:

class Foo {
  ReactProperties: {
    a: string;
  }
}
నేను Class యొక్క రకాన్ని ReactProperties సభ్య వస్తువులో నుండి ఎలా తొలగించగలను?


ఆలోచనల కోసం సాధనాలు మరియు వ్యక్తిగత జ్ఞానం యొక్క సంస్థను పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, దయచేసి విధానాలు మరియు ఉత్తమ అభ్యాసాల వ్యవస్థను వివరించే కొన్ని ఉత్తమ అభ్యాస ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను జాబితా చేయండి మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల యొక్క సమగ్ర జాబితాను రూపొందించండి మరియు మొదటి మూడు వాటిని మరింత వివరంగా సంగ్రహించండి.

ఆలోచన కోసం సాధనాలు మరియు వ్యక్తిగత జ్ఞానం యొక్క సంస్థను పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, దయచేసి విధానాలు మరియు ఉత్తమ అభ్యాసాల వ్యవస్థను వివరించే కొన్ని ఉత్తమ అభ్యాస ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను జాబితా చేయండి. దయచేసి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల యొక్క సమగ్ర జాబితాను రూపొందించండి మరియు మొదటి మూడింటిని మరింత వివరంగా సంగ్రహించండి.


జలపాతం మరియు చురుకైన అభివృద్ధి వంటి సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ మెథడాలజీలతో అతని అనుభవ-స్థాయితో సహా ఈతాన్‌ను పరిచయం చేయండి. సాంప్రదాయ జలపాతం మరియు చురుకైన సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిల మధ్య ప్రధాన వ్యత్యాసాలను వివరించండి. అతని అభిప్రాయం ప్రకారం, ప్రతి పద్దతి యొక్క అత్యంత ముఖ్యమైన ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు ఏమిటి?


సమస్య
ఒక తల్లి ఒక సెట్ కొన్నది
�
ఆమె కోసం N బొమ్మలు
2
2 పిల్లలు, ఆలిస్ మరియు బాబ్. ఏ బొమ్మ ఎవరికి వెళుతుందో ఆమె ఇప్పటికే నిర్ణయించుకుంది, అయితే ఆమె బొమ్మల ద్రవ్య విలువలను మరచిపోయింది. ఆమె బొమ్మలను వాటి విలువను ఆరోహణ క్రమంలో ఆర్డర్ చేసినట్లు మాత్రమే ఆమెకు గుర్తుంది. ధరలు ఎల్లప్పుడూ ప్రతికూలంగా ఉంటాయి.

అసలు విలువలు ఎలా ఉన్నా, ఆలిస్‌కి లభించిన బొమ్మల మరియు బాబ్‌కి లభించిన బొమ్మల విలువల మధ్య వ్యత్యాసం ఏ బొమ్మ యొక్క గరిష్ట విలువను మించనప్పుడు పంపిణీ న్యాయమైనదిగా చెప్పబడుతుంది.

అధికారికంగా, వీలు
�
�
v
i
,
యొక్క విలువ ఉంటుంది
�
i-వ బొమ్మ, మరియు
�
S ఒక బైనరీ స్ట్రింగ్ అలాంటిది
�
�
1
ఎస్
i
,
=1 ఆలిస్‌కి బొమ్మ ఇవ్వాలంటే, మరియు
�
�
0
ఎస్
i
,
బొమ్మను బాబ్‌కి ఇవ్వాలంటే =0.
అప్పుడు, పంపిణీ ప్రాతినిధ్యం
�
S అనేది అన్ని సాధ్యమైన శ్రేణుల కోసం న్యాయమైనదిగా చెప్పబడుతుంది
�
v సంతృప్తికరంగా
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1
,
≤v
2
,
≤....≤v
ఎన్
,
,

∣
∑
�
1
�
�
�
⋅
[
�
�
1
]
∑
�
1
�
�
�
⋅
[
�
�
0
]
∣
≤
�
�
∣
∣
,

i=1
∑
ఎన్
,
v
i
,
⋅[లు
i
,
=1]-
i=1
∑
ఎన్
,
v
i
,
⋅[లు
i
,
=0]
∣
∣
,
≤v
ఎన్
,

ఎక్కడ
[
�
]
[P] ఉంది
1
1 IF
�
పి నిజం, మరియు
0
0 లేకపోతే.

మీకు బైనరీ స్ట్రింగ్ ఇవ్వబడింది
�
S పంపిణీని సూచిస్తుంది.
ఇచ్చిన పంపిణీ న్యాయమైనదైతే అవును మరియు లేకపోతే NO అని ముద్రించండి.

ఇన్‌పుట్ ఫార్మాట్
ఇన్‌పుట్ యొక్క మొదటి పంక్తి ఒకే పూర్ణాంకాన్ని కలిగి ఉంటుంది
�
T, పరీక్ష కేసుల సంఖ్యను సూచిస్తుంది.
ప్రతి పరీక్ష కేసు ఇన్‌పుట్ యొక్క రెండు లైన్లను కలిగి ఉంటుంది.
ప్రతి పరీక్ష కేసు యొక్క మొదటి పంక్తిలో ఒకే పూర్ణాంకం ఉంటుంది
�
N, బొమ్మల సంఖ్య.
ప్రతి పరీక్ష కేసు యొక్క రెండవ పంక్తిలో బైనరీ స్ట్రింగ్ ఉంటుంది
�
S పొడవు
�
ఎన్.
అవుట్‌పుట్ ఫార్మాట్
ప్రతి పరీక్ష సందర్భంలో, కొత్త లైన్‌లో సమాధానాన్ని అవుట్‌పుట్ చేయండి: అవును లేదా కాదా అనేదానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది
�
S న్యాయమైన పంపిణీని సూచిస్తుంది లేదా కాదు.

అవుట్‌పుట్‌లోని ప్రతి అక్షరం చిన్న అక్షరం లేదా పెద్ద అక్షరాలతో ముద్రించబడవచ్చు, అనగా NO, no, nO మరియు No అనే స్ట్రింగ్‌లు అన్నీ సమానంగా పరిగణించబడతాయి.

పరిమితులు
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

మొత్తం
�
అన్ని పరీక్ష కేసుల కంటే N మించకూడదు
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
.
�
S అనేది పొడవు యొక్క బైనరీ స్ట్రింగ్
�
ఎన్.
నమూనా 1:
ఇన్పుట్
అవుట్‌పుట్
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
అవును
నం
అవును
నం
అవును
నం
వివరణ:
పరీక్ష కేసు
1
1: ఇచ్చిన ఫార్ములా తగ్గుతుంది
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1
,
∣≤v
1
,
, ఇది నుండి నిజం
�
1
≥
0
v
1
,
≥0.

పరీక్ష కేసు
2
2: పంపిణీ సరైంది కాదు
�
1
�
2
1
v
1
,
= వి
2
,
=1, అందుకే సమాధానం NO.
పంపిణీ న్యాయమైనదని గమనించండి
�
1
�
2
0
v
1
,
= వి
2
,
=0, అయితే ఇది సాధ్యమయ్యే అన్నింటికీ న్యాయమైనదో కాదో మనం తనిఖీ చేయాలి
�
v పరిమితులను సంతృప్తి పరచడం.

పరీక్ష కేసు
3
3: పంపిణీ ఎల్లప్పుడూ న్యాయంగా ఉంటుందని నిరూపించవచ్చు.

పరీక్ష కేసు
4
4: పంపిణీ సరైంది కాదు
�
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].

అంగీకరించారు
అంగీకరించబడింది
28
మొత్తం-సమర్పణలు
సమర్పణలు
580
ఖచ్చితత్వం
ఖచ్చితత్వం
5.17 దానికి షార్ట్ సి ప్రోగ్రామ్ ఇవ్వండి

Vసమస్య
ఒక తల్లి ఒక సెట్ కొన్నది
 �
ఆమె కోసం N బొమ్మలు
2
2 పిల్లలు, ఆలిస్ మరియు బాబ్. ఏ బొమ్మ ఎవరికి వెళుతుందో ఆమె ఇప్పటికే నిర్ణయించుకుంది, అయితే ఆమె బొమ్మల ద్రవ్య విలువలను మరచిపోయింది. ఆమె బొమ్మలను వాటి విలువను ఆరోహణ క్రమంలో ఆర్డర్ చేసినట్లు మాత్రమే ఆమెకు గుర్తుంది. ధరలు ఎల్లప్పుడూ ప్రతికూలంగా ఉంటాయి.

అసలు విలువలు ఎలా ఉన్నా, ఆలిస్‌కి లభించిన బొమ్మల మరియు బాబ్‌కి లభించిన బొమ్మల విలువల మధ్య వ్యత్యాసం ఏ బొమ్మ యొక్క గరిష్ట విలువను మించనప్పుడు పంపిణీ న్యాయమైనదిగా చెప్పబడుతుంది.

అధికారికంగా, వీలు
 �
 �
v
i
,
  యొక్క విలువ ఉంటుంది
 �
i-వ బొమ్మ, మరియు
 �
S ఒక బైనరీ స్ట్రింగ్ అలాంటిది
 �
 �
=
1
ఎస్
i
,
 =1 ఆలిస్‌కి బొమ్మ ఇవ్వాలంటే, మరియు
 �
 �
=
0
ఎస్
i
,
 బొమ్మను బాబ్‌కి ఇవ్వాలంటే =0.
అప్పుడు, పంపిణీ ప్రాతినిధ్యం
 �
S అనేది అన్ని సాధ్యమైన శ్రేణుల కోసం న్యాయమైనదిగా చెప్పబడుతుంది
 �
v సంతృప్తికరంగా
0
≤
 �
1
≤
 �
2
≤
.
.
.
.
≤
 �
 �
0≤v
1
,
 ≤v
2
,
 ≤....≤v
ఎన్
,
 ,

∣
∑
 �
=
1
 �
 �
 �
⋅
[
 �
 �
=
1
]
-
∑
 �
=
1
 �
 �
 �
⋅
[
 �
 �
=
0
]
∣
≤
 �
 �
∣
∣
,

i=1
∑
ఎన్
,
 v
i
,
 ⋅[లు
i
,
 =1]-
i=1
∑
ఎన్
,
 v
i
,
 ⋅[లు
i
,
 =0]
∣
∣
,
 ≤v
ఎన్
,

ఎక్కడ
[
 �
]
[P] ఉంది
1
1 IF
 �
పి నిజం, మరియు
0
0 లేకపోతే.

మీకు బైనరీ స్ట్రింగ్ ఇవ్వబడింది
 �
S పంపిణీని సూచిస్తుంది.
ఇచ్చిన పంపిణీ న్యాయమైనదైతే అవును మరియు లేకపోతే NO అని ముద్రించండి.

ఇన్‌పుట్ ఫార్మాట్
ఇన్‌పుట్ యొక్క మొదటి పంక్తి ఒకే పూర్ణాంకాన్ని కలిగి ఉంటుంది
 �
T, పరీక్ష కేసుల సంఖ్యను సూచిస్తుంది.
ప్రతి పరీక్ష కేసు ఇన్‌పుట్ యొక్క రెండు లైన్లను కలిగి ఉంటుంది.
ప్రతి పరీక్ష కేసు యొక్క మొదటి పంక్తిలో ఒకే పూర్ణాంకం ఉంటుంది
 �
N, బొమ్మల సంఖ్య.
ప్రతి పరీక్ష కేసు యొక్క రెండవ పంక్తిలో బైనరీ స్ట్రింగ్ ఉంటుంది
 �
S పొడవు
 �
ఎన్.
అవుట్‌పుట్ ఫార్మాట్
ప్రతి పరీక్ష సందర్భంలో, కొత్త లైన్‌లో సమాధానాన్ని అవుట్‌పుట్ చేయండి: అవును లేదా కాదా అనేదానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది
 �
S న్యాయమైన పంపిణీని సూచిస్తుంది లేదా కాదు.

అవుట్‌పుట్‌లోని ప్రతి అక్షరం చిన్న అక్షరం లేదా పెద్ద అక్షరాలతో ముద్రించబడవచ్చు, అనగా NO, no, nO మరియు No అనే స్ట్రింగ్‌లు అన్నీ సమానంగా పరిగణించబడతాయి.

పరిమితులు
1
≤
 �
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
 �
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

మొత్తం
 �
అన్ని పరీక్ష కేసుల కంటే N మించకూడదు
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 .
 �
S అనేది పొడవు యొక్క బైనరీ స్ట్రింగ్
 �
ఎన్.
నమూనా 1:
ఇన్పుట్
అవుట్‌పుట్
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
అవును
నం
అవును
నం
అవును
నం
వివరణ:
పరీక్ష కేసు
1
1: ఇచ్చిన ఫార్ములా తగ్గుతుంది
∣
 �
1
∣
≤
 �
1
∣v
1
,
 ∣≤v
1
,
 , ఇది నుండి నిజం
 �
1
≥
0
v
1
,
 ≥0.

పరీక్ష కేసు
2
2: పంపిణీ సరైంది కాదు
 �
1
=
 �
2
=
1
v
1
,
 = వి
2
,
 =1, అందుకే సమాధానం NO.
పంపిణీ న్యాయమైనదని గమనించండి
 �
1
=
 �
2
=
0
v
1
,
 = వి
2
,
 =0, అయితే ఇది సాధ్యమయ్యే అన్నింటికీ న్యాయమైనదో కాదో మనం తనిఖీ చేయాలి
 �
v పరిమితులను సంతృప్తి పరచడం.

పరీక్ష కేసు
3
3: పంపిణీ ఎల్లప్పుడూ న్యాయంగా ఉంటుందని నిరూపించవచ్చు.

పరీక్ష కేసు
4
4: పంపిణీ సరైంది కాదు
 �
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].

అంగీకరించారు
అంగీకరించబడింది
28
మొత్తం-సమర్పణలు
సమర్పణలు
580

ఖచ్చితత్వం
ఖచ్చితత్వం

5.17 దానికి షార్ట్ సి ప్రోగ్రామ్ ఇవ్వండి


Problem
మీరు 2 � 2N మంది ప్రజలతో ఒక చెస్ టోర్నమెంట్ నిర్వహిస్తున్నారు. అందులో కచ్చితంగా � X మంది rated players, మరియు మిగిలిన 2 � − � 2N−X మంది unrated players.

మీ పని ఆటగాళ్లను � N జంటలుగా విభజించడం, అక్కడ ప్రతి ఆటగాడు తనతో జతకట్టిన వ్యక్తితో ఆడతారు.

మీరు rated players కి ఒక advantage ఇవ్వాలని కోరుకుంటున్నారు, కాబట్టి మీరు వారిని unrated players తో జత చేయాలి. కాబట్టి, rated players గరిష్టంగా rated players తో ఆడే సంఖ్యను తగ్గించాలని మీరు కోరుకుంటున్నారు.
అన్ని సంభావ్య జంటలలో, rated players ఎవరెవరు rated opponents తో ఉంటారు అనే కనిష్ట సంఖ్యను ప్రింట్ చేయండి.

Input Format
ప్రవేశపు మొదటి లైన్ లో ఒకే integer
� T ఉంటుంది, ఇది test cases సంఖ్యను సూచిస్తుంది.
ప్రతి test case లో
1 1 లైన్ ఉంటుంది, ఇందులో
2 2 space-separated integers
� N మరియు
� X ఉంటాయి, అంటే
2 � 2N ఆటగాళ్లు ఉంటారు, మరియు అందులో
� X rated ఉంటారు.

Output Format
ప్రతి test case కోసం, కొత్త లైన్ లో rated opponents కలిగిన rated players కనిష్ట సంఖ్యను ప్రింట్ చేయండి.

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

Sample 1:
Input

Copy code
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
Output

Copy code
0
0
2
0
4
20
Explanation:
Test case 1: Rated player లేవు, కాబట్టి rated player కి rated opponent ఉండదు. కాబట్టి సమాధానం
0
0.

Test case 2: ఒకే match ఉంది, ఇది ఒక rated player మరియు ఒక unrated player మధ్య జరుగుతుంది. కాబట్టి సమాధానం
0
0.

Test case 3: ఒకే match ఉంది, ఇది
2
2 rated players మధ్య జరుగుతుంది. కాబట్టి సమాధానం
2
2, ఎందుకంటే ఇద్దరూ rated opponents తో ఉంటారు.

Accepted
Accepted
630
Total Submissions
Submissions
1656
Accuracy
Accuracy
45.65

మీకు ఈ problem statement నచ్చిందా?
2 మంది దీనిని ఉపయోగకరంగా గుర్తించారు.

సమస్య
మీరు వీరితో చెస్ టోర్నమెంట్‌ని నిర్వహిస్తున్నారు
2
 �
2N వ్యక్తులు. సరిగ్గా
 �
వాటిలో X రేట్ చేయబడిన ఆటగాళ్ళు మరియు మిగిలినవి
2
 �
-
 �
2N−X రేట్ చేయని ప్లేయర్‌లు.

మీ పని ఆటగాళ్లను పంపిణీ చేయడం
 �
N జతల, ఇక్కడ ప్రతి క్రీడాకారుడు వారితో జత చేసిన వ్యక్తికి వ్యతిరేకంగా ఆడతారు.

మీరు రేట్ చేయబడిన ప్లేయర్‌లు ప్రయోజనం పొందాలని కోరుకుంటున్నందున, మీరు వారిని రేటెడ్ ప్లేయర్‌లతో జత చేయాలనుకుంటున్నారు. అందువల్ల, మీరు ప్రత్యర్థి కూడా రేట్ చేయబడిన రేటింగ్ పొందిన ఆటగాళ్ల సంఖ్యను తగ్గించాలనుకుంటున్నారు.
సాధ్యమయ్యే అన్ని జతలలో ప్రత్యర్థులు కూడా రేట్ చేయబడిన కనీస రేటింగ్ పొందిన ఆటగాళ్ల సంఖ్యను ముద్రించండి.

ఇన్‌పుట్ ఫార్మాట్
ఇన్‌పుట్ యొక్క మొదటి పంక్తి ఒకే పూర్ణాంకాన్ని కలిగి ఉంటుంది
 �
T, పరీక్ష కేసుల సంఖ్యను సూచిస్తుంది.
ప్రతి పరీక్ష కేసు వీటిని కలిగి ఉంటుంది
1
1 లైన్ కలిగి ఉంది
2
2 స్పేస్-వేరు చేయబడిన పూర్ణాంకాలు
 �
ఎన్ మరియు
 �
X, అంటే ఉన్నాయి
2
 �
2N ప్లేయర్లు, మరియు
 �
వాటిలో X రేట్ చేయబడింది.
అవుట్‌పుట్ ఫార్మాట్
ప్రతి టెస్ట్ కేస్ కోసం, ప్రత్యర్థులను రేట్ చేసే కనీస రేటింగ్ పొందిన ఆటగాళ్ల సంఖ్యను కొత్త లైన్‌లో అవుట్‌పుట్ చేయండి.

పరిమితులు
1
≤
 �
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
 �
≤
50
1≤N≤50
0
≤
 �
≤
2
⋅
 �
0≤X≤2⋅N
నమూనా 1:
ఇన్పుట్
అవుట్‌పుట్
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
వివరణ:
పరీక్ష కేసు
1
1: రేట్ చేయబడిన ఆటగాడు లేడు మరియు రేట్ చేయబడిన ఏ ఆటగాడికి కూడా రేట్ చేయబడిన ప్రత్యర్థి లేరు. కాబట్టి సమాధానం
0
0.

పరీక్ష కేసు
2
2: రేట్ చేయబడిన ఆటగాడు మరియు రేట్ చేయని ఆటగాడికి మధ్య ఒకే ఒక మ్యాచ్ ఉంది. కాబట్టి సమాధానం
0
0.

పరీక్ష కేసు
3
3: మధ్య ఒకే ఒక మ్యాచ్ ఉంది
2
2 రేటింగ్ పొందిన ఆటగాళ్ళు. కాబట్టి సమాధానం
2
2 ప్రత్యర్థులు కూడా రేట్ చేయబడిన రేట్ చేయబడిన ఆటగాళ్ల గణనకు రెండూ దోహదం చేస్తాయి.

అంగీకరించారు
అంగీకరించబడింది
630
మొత్తం-సమర్పణలు
సమర్పణలు
1656
ఖచ్చితత్వం
ఖచ్చితత్వం
45.65
మీకు సమస్య ప్రకటన నచ్చిందా?
2 వినియోగదారులు దీన్ని సహాయకరంగా కనుగొన్నారు
సి
,

0:0
 దానికి సి ప్రోగ్రాం ఇవ్వండి

సమస్య
మీరు
2
�
2N వ్యక్తులతో చెస్ పోటీని నిర్వహిస్తున్నారు. ఖచ్చితంగా
�
X వీరిలో రేటెడ్ ఆటగాళ్ళు, మరియు మిగతా
2
�
−
�
2N−X రేటింగ్ లేని ఆటగాళ్ళు.

మీ పని ఆటగాళ్లను
�
N జంటల్లో పంపిణీ చేయడం, ప్రతి ఆటగాడు తనతో జత చేసుకున్న వ్యక్తితో పోటీ చేస్తాడు.

మీరు రేటెడ్ ఆటగాళ్లకు లాభాన్ని కల్పించాలనుకుంటే, మీరు వారిని రేటింగ్ లేని ఆటగాళ్లతో జత చేయాలనుకుంటున్నారు. కాబట్టి, మీరు రేటెడ్ ఆటగాళ్ళు కూడా రేటెడ్ అయిన ప్రత్యర్థి ఉన్న సంఖ్యను కనిష్టీకరించాలనుకుంటున్నారు.
మీరు అన్ని సమ్మిళితాల మధ్య రేటెడ్ ప్రత్యర్థులు ఉన్న రేటెడ్ ఆటగాళ్ళ కనిష్ట సంఖ్యను ముద్రించండి.

ఇన్‌పుట్ ఫార్మాట్
ఇన్‌పుట్ యొక్క మొదటి లైన్ ఒక పద్ధతి మొత్తం సంఖ్య
�
T ని సూచిస్తుంది, పరీక్షా కేసుల సంఖ్యను సూచిస్తుంది.
ప్రతి పరీక్షా కేసు
1
1 లైన్‌లో
2
2 ఖాళీగా విడిపోయిన అంకెలను కలిగి ఉంటుంది
�
N మరియు
�
X, అంటే
2
�
2N ఆటగాళ్లు ఉన్నారు, మరియు
�
X వీరిలో రేటెడ్.
ఔట్‌పుట్ ఫార్మాట్
ప్రతి పరీక్షా కేసుకు, కొత్త పంక్తిలో రేటెడ్ ప్రత్యర్థులు ఉన్న రేటెడ్ ఆటగాళ్ల కనిష్ట సంఖ్యను ముద్రించండి.

నిబంధనలు
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
ఉదాహరణ 1:
ఇన్‌పుట్
ఔట్‌పుట్
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
వివరణ:
పరీక్షా కేసు
1
1: ఎటువంటి రేటెడ్ ఆటగాడు లేదు కాబట్టి ఎటువంటి రేటెడ్ ఆటగాడు కూడా రేటెడ్ అయిన ప్రత్యర్థి కలిగి ఉండదు. కాబట్టి సమాధానం
0
0.

పరీక్షా కేసు
2
2: రేటెడ్ ఆటగాడు మరియు రేటింగ్ లేని ఆటగాడి మధ్య ఒకే ఒక్క మ్యాచ్ ఉంది. కాబట్టి సమాధానం
0
0.

పరీక్షా కేసు
3
3:
2
2 రేటెడ్ ఆటగాళ్ళ మధ్య మాత్రమే ఒక మ్యాచ్ ఉంది. కాబట్టి సమాధానం
2
2, ఎందుకంటే రెండు కూడా రేటెడ్ ఆటగాళ్ళకు రేటెడ్ ప్రత్యర్థులు ఉన్న సంఖ్యలో భాగంగా contrib చేస్తాయి.

మనకు స్వీకరించబడింది
స్వీకరించబడింది
630
మొత్తం-సమర్పణలు
సమర్పణలు
1656
అవగాహన
అవగాహన
45.65
మీకు సమస్య వివరణ నచ్చిందా?
2 వినియోగదారులు దీనిని సహాయంగా భావించారు
సి
,

0:0
దానికి సి ప్రోగ్రాం ఇవ్వండి


E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mkని ఉపయోగించి ndkBuildతో నిర్మిస్తున్నప్పుడు [CXX1429] లోపం: Android NDK: మీ APP_BUILD_SCRIPTకి తెలియని ఫైల్ kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

C++ బిల్డ్ సిస్టమ్ [కాన్ఫిగర్] అమలు చేస్తున్నప్పుడు విఫలమైంది:
    @echo off
    "C:\\Users\\BMV3\\AppData\\Local\\Android\\Sdk\\ndk\\25.1.8937393\\ndk-build.cmd" ^
      "NDK_PROJECT_PATH=null" ^
      "APP_BUILD_SCRIPT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk" ^
      "NDK_APPLICATION_MK=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Application.mk" ^
      "APP_ABI=arm64-v8a" ^
      "NDK_ALL_ABIS=arm64-v8a" ^
      "NDK_DEBUG=1" ^
      "APP_PLATFORM=android-26" ^
      "NDK_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/obj" ^
      "NDK_LIBS_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/lib" ^
      "APP_SHORT_COMMANDS=false" ^
      "LOCAL_SHORT_COMMANDS=false" ^
      -B ^
      -n
   E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app నుండి
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: రద్దు చేస్తోంది... . ఆపు.
ప్రభావిత మాడ్యూల్స్: యాప్

E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mkని ఉపయోగించి ndkBuildతో నిర్మిస్తున్నప్పుడు [CXX1429] లోపం: Android NDK: మీ APP_BUILD_SCRIPTకి తెలియని ఫైల్ kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

C++ బిల్డ్ సిస్టమ్ [కాన్ఫిగర్] అమలు చేస్తున్నప్పుడు విఫలమైంది:
    @echo ఆఫ్
    "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" ^
      -బి ^
      -ఎన్
  E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app నుండి
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: రద్దు చేస్తోంది... .  ఆపు.
ప్రభావిత మాడ్యూల్స్: యాప్


వినియోగదారు
నేను ఆండ్రాయిడ్ డెవలపర్‌ని. నా ONNX రన్‌టైమ్ అప్లికేషన్‌ను అమలు చేస్తున్నప్పుడు, CPU వినియోగం ~40% . నేను నా యాప్ కోసం CPU వినియోగాన్ని ఎలా పెంచగలను?


తయారీ రంగంలో 15 దాడి వెక్టర్‌లను అందించండి మరియు గుర్తించబడిన నష్టాలను తగ్గించడానికి పద్ధతులను అందించండి

తయారీ రంగంలో 15 దాడి వెక్టర్లను అందించండి మరియు గుర్తించిన నష్టాలను తగ్గించడానికి పద్ధతులను అందించండి


మాత్రికలు మరియు వెక్టర్స్ వంటి పునాదుల నుండి ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ల వరకు నేను డీప్ లెర్నింగ్‌ను ఏ క్రమంలో నేర్చుకోవాలి?


పేర్కొన్న ఫోల్డర్‌లోని ఫైల్‌లను Linuxలో ప్రత్యేక జిప్ ఫైల్‌లుగా ఆర్కైవ్ చేయడానికి పూర్తి పైథాన్ ప్రోగ్రామ్‌ను వ్రాయండి.


నేను .gz (జిప్డ్ టార్) ఫైల్‌ల సెట్‌లో గత నెల నుండి నా Linux Mint సిస్టమ్ బ్యాకప్‌ని కలిగి ఉన్నాను. మారని ఫైల్‌లను మళ్లీ ఆర్కైవ్ చేయకుండా, మారిన ఫైల్‌లను అప్‌డేట్ చేయడానికి నేను టార్‌తో ఏ ఆర్గ్యుమెంట్‌లను ఉపయోగించగలను?


బైనరీ శ్రేణి 'సంఖ్యలు' ఇచ్చినట్లయితే, మీరు 0లు మరియు 1ల సమాన సంఖ్యను కలిగి ఉండే సబరే యొక్క గరిష్ట పొడవును కనుగొనవలసి ఉంటుంది.

వివరణ:

బైనరీ శ్రేణి అనేది 0లు మరియు 1లను మాత్రమే కలిగి ఉండే శ్రేణి.
సబ్‌రే అనేది అసలైన శ్రేణి యొక్క సూచికల యొక్క ఏదైనా ఉపసమితి.
ప్రక్కనే ఉన్న సబ్‌రే అనేది సబ్‌రే, దీనిలో అన్ని మూలకాలు వరుసగా ఉంటాయి, అనగా, సబ్‌రే యొక్క మొదటి మరియు చివరి మూలకం మధ్య ఏదైనా మూలకం కూడా దానిలో భాగమే.
ఉదాహరణలు:
ఇన్‌పుట్: nums = [0, 1]
అవుట్‌పుట్: 2
వివరణ: 0సె మరియు 1ల సమాన సంఖ్యతో అతి పొడవైన ప్రక్కనే ఉన్న సబ్‌రే 2 పొడవుతో [0, 1] ఉంటుంది.
ఇన్‌పుట్: nums = [0, 1, 0]
అవుట్‌పుట్: 2
వివరణ: 0సె మరియు 1ల సమాన సంఖ్యతో అతి పొడవైన ప్రక్కనే ఉన్న సబ్‌రే [0, 1] లేదా [1, 0], రెండూ 2 పొడవుతో ఉంటాయి.
ఇన్‌పుట్: nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
అవుట్‌పుట్: 6
వివరణ: 0సె మరియు 1ల సమాన సంఖ్యతో పొడవాటి ప్రక్కనే ఉన్న సబ్‌రే [0, 0, 0, 1, 1, 1] పొడవు 6.
సమస్యకు సమాన సంఖ్యలో 0లు మరియు 1లను కలిగి ఉన్న బైనరీ శ్రేణి 'నమ్స్'లో ప్రక్కనే ఉన్న సబ్‌రే యొక్క గరిష్ట పొడవును కనుగొనడం అవసరం.

బైనరీ శ్రేణి 'nums' ఇచ్చినట్లయితే, మీరు 0లు మరియు 1ల సమాన సంఖ్యను కలిగి ఉండే సబరే యొక్క గరిష్ట పొడవును కనుగొనవలసి ఉంటుంది.

వివరణ:

బైనరీ శ్రేణి అనేది 0లు మరియు 1లను మాత్రమే కలిగి ఉండే శ్రేణి.
సబ్‌రే అనేది అసలైన శ్రేణి యొక్క సూచికల యొక్క ఏదైనా ఉపసమితి.
ప్రక్కనే ఉన్న సబ్‌రే అనేది సబ్‌రే, దీనిలో అన్ని మూలకాలు వరుసగా ఉంటాయి, అనగా, సబ్‌రే యొక్క మొదటి మరియు చివరి మూలకం మధ్య ఏదైనా మూలకం కూడా దానిలో భాగమే.
ఉదాహరణలు:
ఇన్‌పుట్: nums = [0, 1]
అవుట్‌పుట్: 2
వివరణ: 0సె మరియు 1ల సమాన సంఖ్యతో అతి పొడవైన ప్రక్కనే ఉన్న సబ్‌రే 2 పొడవుతో [0, 1] ఉంటుంది.
ఇన్‌పుట్:  nums = [0, 1, 0]
అవుట్‌పుట్: 2
వివరణ: 0సె మరియు 1ల సమాన సంఖ్యతో అతి పొడవైన ప్రక్కనే ఉన్న సబ్‌రే [0, 1] లేదా [1, 0], రెండూ 2 పొడవుతో ఉంటాయి.
ఇన్‌పుట్:  nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
అవుట్‌పుట్: 6
వివరణ: 0సె మరియు 1ల సమాన సంఖ్యతో పొడవాటి ప్రక్కనే ఉన్న సబ్‌రే [0, 0, 0, 1, 1, 1] పొడవు 6.
సమస్యకు సమాన సంఖ్యలో 0లు మరియు 1లను కలిగి ఉన్న బైనరీ శ్రేణి 'నమ్స్'లో ప్రక్కనే ఉన్న సబ్‌రే యొక్క గరిష్ట పొడవును కనుగొనడం అవసరం.

బైనరీ అర్రే 'nums' ఇవ్వబడినప్పుడు, 0ల మరియు 1ల సమాన సంఖ్యను కలిగిన పొరపాటు లేకుండా ఉండే subarray యొక్క గరిష్ఠ పొడవును కనుగొనాలి.

వివరణ

బైనరీ అర్రే అనేది కేవలం 0లు మరియు 1లు మాత్రమే కలిగిన అర్రే.
సుబర్రే అనేది అసలు అర్రే యొక్క సూచికలలో ఏదైనా ఉపసెట్.
ప్రక్కనే సుబర్రే అనేది అన్ని మూలకాలు వరుసగా ఉన్న సుబర్రే, అంటే సుబర్రే యొక్క మొదటి మరియు చివరి మూలకం మధ్య ఉన్న ఏదైనా మూలకం కూడా దానిలో భాగం.

ఉదాహరణలు:
ఇన్పుట్ :nums = [0, 1]
అవుట్పుట్ : 2
వ్యాఖ్య: 0ల మరియు 1ల సమాన సంఖ్య ఉన్న పొడవైన పక్కపక్కనే ఉన్న సబ్‌రే  [0, 1] మరియు దాని పొడవు 2.

ఇన్పుట్ : nums = [0, 1, 0]
అవుట్పుట్ : 2
వ్యాఖ్య: 0ల మరియు 1ల సమాన సంఖ్య ఉన్న పొడవైన పక్కపక్కనే ఉన్న సబ్‌రే either [0, 1] లేదా [1, 0], రెండింటి పొడవు 2.
ఇన్పుట్ : nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
అవుట్పుట్ : 6
వ్యాఖ్య: 0ల మరియు 1ల సమాన సంఖ్య ఉన్న పొడవైన పక్కపక్కనే ఉన్న సబ్‌రే [0, 0, 0, 1, 1, 1] మరియు దాని పొడవు 6.

సమస్యకు సమాన సంఖ్యలో 0లు మరియు 1లను కలిగి ఉన్న బైనరీ శ్రేణి 'నమ్స్'లో ప్రక్కనే ఉన్న సబ్‌రే యొక్క గరిష్ట పొడవును కనుగొనడం అవసరం.


కింది qnని పరిష్కరించడంలో నాకు సహాయపడండి. దయచేసి దశల వారీగా సులభంగా అర్థమయ్యేలా స్పష్టమైన పరిష్కారాన్ని అందించండి:

రెండు క్రమబద్ధీకరించబడిన శ్రేణులు వరుసగా m మరియు n యొక్క nums1 మరియు nums2 క్రమబద్ధీకరించబడిన రెండు శ్రేణుల మధ్యస్థాన్ని అందించండి.

కింది qnని పరిష్కరించడంలో నాకు సహాయపడండి. దయచేసి దశల వారీ పరిష్కారాన్ని సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే సహజమైన పరిష్కారాన్ని అందించండి:

రెండు క్రమబద్ధీకరించబడిన శ్రేణులు వరుసగా m మరియు n యొక్క nums1 మరియు nums2 క్రమబద్ధీకరించబడిన రెండు శ్రేణుల మధ్యస్థాన్ని అందించండి.


GAMSలో, నేను రెండు సెట్ల P1(A,B)లో ఇండెక్స్ చేయబడిన s పారామీటర్‌లను కలిగి ఉన్నాను మరియు నేను C యొక్క ప్రతి మూలకానికి B యొక్క ప్రతి మూలకాన్ని ఖచ్చితంగా మ్యాప్ చేసే మరొక వన్-టు-వన్-మ్యాపింగ్ కలిగి ఉన్నాను. నేను ఎలా సృష్టించగలను? కొత్త పరామితి P2(A,C) అంటే P2 యొక్క ప్రతి విలువ P1 నుండి మ్యాప్ చేయబడిన విలువను తీసుకుంటుందా?

GAMSలో, నేను రెండు సెట్‌ల P1(A,B)లో ఇండెక్స్ చేయబడిన s పారామీటర్‌లను కలిగి ఉన్నాను మరియు నేను C యొక్క ప్రతి మూలకానికి B యొక్క ప్రతి మూలకాన్ని ఖచ్చితంగా మ్యాప్ చేసే మరొక వన్-టు-వన్-మ్యాపింగ్ కలిగి ఉన్నాను. నేను ఎలా సృష్టించగలను కొత్త పరామితి P2(A,C) అంటే P2 యొక్క ప్రతి విలువ P1 నుండి మ్యాప్ చేయబడిన విలువను తీసుకుంటుందా?


నా దగ్గర ఉదాహరణల సమితి ఉంది (అంటే $n$ వేరియబుల్స్ $x_1 అసైన్‌మెంట్‌లు ... x_n$ సొల్యూషన్ (+) లేదా నాన్-సొల్యూషన్ (-)గా లేబుల్ చేయబడ్డాయి. $లో వేరియబుల్స్ యొక్క కనీస ఉపసమితిని కనుగొనడమే లక్ష్యం x_1 ... x_n$ అంటే థీసిస్ వేరియబుల్స్ మాత్రమే చూడటం ద్వారా (+) మరియు (-) మధ్య విభజించడం సాధ్యమవుతుంది.


మీరు డేటా సైంటిస్ట్, 3 మోడల్‌ల నుండి సందర్భోచిత బహుళ సాయుధ బందిపోటు నమూనా కోసం OOPలో పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌ను అవుట్‌పుట్ చేయండి


నిర్వహించబడే సేవల వ్యాపారం కోసం అత్యంత విజయవంతమైన గో టు మార్కెట్ వ్యూహం ఏమిటి?


హలో, అర్థమయ్యేలా, ఆప్టిమైజేషన్ మరియు పరిమాణానికి సంబంధించి ఈ ఆర్డునో కోడ్ గురించి మీరు ఏమనుకుంటున్నారు?
మెరుగుదలల కోసం ఏవైనా సూచనలు ఉన్నాయా?

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

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

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

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

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

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

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

మీ సహాయానికి ధన్యవాదాలు, మీ ఇన్‌పుట్‌కి నేను విలువ ఇస్తున్నాను.

హలో, అర్థమయ్యేలా, ఆప్టిమైజేషన్ మరియు పరిమాణానికి సంబంధించి ఈ ఆర్డునో కోడ్ గురించి మీరు ఏమనుకుంటున్నారు?
మెరుగుదలల కోసం ఏవైనా సూచనలు ఉన్నాయా?

శూన్య చక్రంLEDలు (పూర్ణాంక విరామం) {
  const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);
  స్టాటిక్ సంతకం చేయని దీర్ఘ చివరి మార్పు = 0;
  స్టాటిక్ పూర్ణాంక సూచీ = 0; // ఫంక్షన్ కాల్‌ల మధ్య విలువను నిలుపుకోవడానికి స్టాటిక్ ఉపయోగించండి
  int nextIndex = 0;

  అయితే (మిల్లీస్() >= చివరిమార్పు + abs(విరామం)) {

    // దిశను నిర్ణయించండి
    int direction = విరామం < 0 ? -1 : 1;

    // సెకండరీ ఇండెక్స్‌ను అప్‌డేట్ చేయండి
    తదుపరి సూచిక = currIndex + దిశ;
    అయితే (తదుపరి సూచిక < 0) {
      nextIndex = nooutPins - 1;
    } లేకపోతే (nextIndex >= nOutPins) {
      తదుపరి సూచిక = 0;
    }

    // అన్ని LED లను ఆపివేయండి
    కోసం (int i = 0; i < nOutPins; i++) {
      అయితే (i == currIndex || i == తదుపరి సూచిక){
        డిజిటల్ రైట్ (అవుట్‌పిన్స్[i], హై);
      } వేరే {
        డిజిటల్ రైట్ (అవుట్‌పిన్స్[i], తక్కువ);
      }
    }

    // ప్రస్తుత సూచికను నవీకరించండి
    currIndex += దిశ;
    ఒకవేళ (కర్రి ఇండెక్స్ < 0) {
      currIndex = nooutPins - 1;
    } లేకపోతే (currIndex >= nooutPins) {
      కర్ర్ ఇండెక్స్ = 0;
    }

    // టైమర్‌ను అప్‌డేట్ చేయండి
    lastChange = మిల్లీస్();
  }
}

మీ సహాయానికి ధన్యవాదాలు, మీ ఇన్‌పుట్‌కి నేను విలువ ఇస్తున్నాను.


సమస్యను కనుగొనండి: #include "mbed.h"
#include <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// ఎలాంటి LEDs కోసం సబ్‌రూటిన్
void ledAny (DigitalOut *ledA){
    while(true){
        *ledA = 1;
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        *ledA =0;
        ThisThread::sleep_for(1500ms);
        printf("నా పాయింటర్ %p\n", *ledA);
    }
}

// main() OSలో దాని స్వంత థ్రెడ్లో అమలవుతుంది
int main(){

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

    while (true) {
        counter = counter + 1;

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

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

    }
}

సమస్యను కనుగొనండి: #include "mbed.h"
#include <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

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

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

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

    while (true) {
        counter = counter + 1;

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

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

    }
}

సమస్యను కనుగొనండి: #include "mbed.h"
#include <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// ఏదైనా LEDల కోసం ఉపరితల కార్యక్రమం
void ledAny (DigitalOut *ledA){
    while(true){
        *ledA = 1;
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        *ledA =0;
        ThisThread::sleep_for(1500ms);
        printf("My pointer is %p\n", *ledA);
    }
}

// main() OSలో దాని స్వంత థ్రెడ్‌లో రన్ అవుతుంది
int main(){

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

    while (true) {
        counter = counter + 1;

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

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

    }
}


ఉత్తీర్ణత యొక్క ప్రారంభ సంభావ్యతతో డేటాసెట్ కోసం ముందస్తు స్టాప్ అవుట్ పద్ధతి (హైపోథెసిస్ పరీక్షలలో బహుళ పరీక్ష సమస్యను నియంత్రించడానికి) ఉందా. ఉదాహరణకు, నేను ప్రాబబిలిస్టిక్ షార్ప్ రేషియోని ఉపయోగించి నైపుణ్యం యొక్క ప్రారంభ సంభావ్యతతో ఆర్థిక మార్కెట్ వ్యూహాల సమితిని కలిగి ఉన్నాను. నేను వేరొక డేటాసెట్ కోసం ఈ వ్యూహాలను పరీక్షించాలనుకుంటున్నాను కానీ నేను బహుళ పరీక్షల కోసం కూడా నియంత్రించాలనుకుంటున్నాను. అందుబాటులో ఉన్న అన్ని వ్యూహాలను పరీక్షించడం బహుళ పరీక్ష సమస్యలకు దారి తీస్తుంది. కాబట్టి, నేను నా వ్యూహాల ఉపసమితిని మాత్రమే పరీక్షించాలనుకుంటున్నాను. ఈ అప్లికేషన్ కోసం ముందస్తుగా స్టాప్-అవుట్ పద్ధతి ఉందా?


మీరు డేటా, డేటా మేనేజ్‌మెంట్, ఆటోమేషన్ మరియు A.I.పై దృష్టి సారించే Microsoft M365 కన్సల్టెన్సీ కోసం సేవా కేటలాగ్‌ను వ్రాయగలరా?
M365 పర్యావరణ వ్యవస్థలోని ఆడిట్‌లు, రోడ్‌మ్యాప్‌లు, సలహాలు మరియు అత్యాధునిక సాంకేతికతలపై దృష్టి కేంద్రీకరించాలి, కానీ దానికి మాత్రమే పరిమితం కాకూడదు.

మీరు డేటా, డేటా మేనేజ్‌మెంట్, ఆటోమేషన్ మరియు A.Iపై దృష్టి సారించే Microsoft M365 కన్సల్టెన్సీ కోసం సేవా కేటలాగ్‌ను వ్రాయగలరా. M365 పర్యావరణ వ్యవస్థలోని ఆడిట్‌లు, రోడ్‌మ్యాప్‌లు, సలహాలు మరియు అత్యాధునిక సాంకేతికతలపై దృష్టి కేంద్రీకరించాలి కానీ దాని దృష్టి మాత్రమే కాదు.


నాకు 5L స్ట్రాబెర్రీ మరియు బ్లాక్‌బెర్రీ మెలోమెల్ తయారీకి ఒక రెసిపీ ఇవ్వండి. మెట్రిక్ కొలతలను ఉపయోగించండి.

నాకు 5L స్ట్రాబెర్రీ మరియు బ్లాక్‌బెర్రీ మెలోమెల్ తయారీకి ఒక రెసిపీని ఇవ్వండి. మెట్రిక్ కొలతలను ఉపయోగించండి.

5L స్ట్రాబెర్రీ మరియు బ్లాక్‌బెర్రీ మెలోమెల్ తయారు చేయడానికి నాకు ఒక వంటకం ఇవ్వండి. మీట్రిక్ కొలతలను ఉపయోగించండి.


పదార్థాల రుచులను పరిగణించండి. పదార్థాలు: ట్యూనా, ఉప్పు, చాక్లెట్
పదార్ధాల కలయికల కోసం ఆకస్మిక పట్టికను రూపొందించండి. ప్రతి అడ్డు వరుస ఒక పదార్ధాన్ని సూచిస్తుంది. ప్రతి నిలువు వరుస ఒక పదార్ధాన్ని సూచిస్తుంది. ప్రతి సెల్ పదార్ధాల కలయిక యొక్క ఫ్లేవర్ ప్రొఫైల్‌ను కలిగి ఉంటుంది.


నేను నా స్థానిక వేరియబుల్స్ (x86-64 nasm అసెంబ్లీలో) కోసం స్టాక్‌లో కొంత స్థలాన్ని కేటాయించాలి


GOTని లోడ్ చేయడానికి PPC64లో ఒక ఫంక్షన్‌ను వ్రాయండి మరియు GOTలో ఫంక్షన్‌కి కాల్ చేయండి

GOTని లోడ్ చేయడానికి PPC64లో ఒక ఫంక్షన్‌ని వ్రాయండి మరియు GOTలో ఫంక్షన్‌కి కాల్ చేయండి


నా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌కు శిక్షణ ఇస్తున్నప్పుడు, నేను 10,000 పునరావృతాల వద్ద 4.5 కంటే తక్కువ నష్టాన్ని పొందగలను. తాజా ప్రయత్నంలో 512, 1024 మరియు 2048 బ్యాచ్ పరిమాణాలు ఉన్నాయి, అదే సమయంలో బ్లాక్ పరిమాణాన్ని 4 వద్ద ఉంచుతుంది. ఇవన్నీ నానోGPT సందర్భంలో చేయబడతాయి. నేను బ్యాచ్ పరిమాణం 12 మరియు 1024 బ్లాక్ సైజును నడిపినప్పుడు, 10,000 పునరావృతాల తర్వాత నేను నష్టాన్ని 4.32కి తగ్గించగలిగాను. మీ అభిప్రాయం మరియు అనుభవం ప్రకారం, నష్టాన్ని తగ్గించడానికి నేను ఏ చర్యలు తీసుకోగలను? దయచేసి నా వీడియో కార్డ్‌లో 12GB RAM ఉందని మరియు పదజాలం 20,000 పదాలతో రూపొందించబడిందని గుర్తుంచుకోండి. ప్రతి వాక్యం సరిగ్గా నాలుగు టోకెన్లతో రూపొందించబడింది. దయచేసి నేను న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను ఎలా మెరుగుపరుచుకోవాలో మీకు ఏవైనా సూచనలు ఉన్నాయా?


షెడ్యూలింగ్ సిస్టమ్ కోసం నివేదించబడిన అగ్ర సమస్యలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.  మీరు వాటిని వర్గీకరించవచ్చు మరియు అత్యంత సాధారణ సమస్యల కోసం గణనలను నివేదించవచ్చు:

శీర్షిక షార్ట్ రిజల్యూషన్
ప్లానర్-లోడ్‌బోర్డ్ సమకాలీకరణ సమస్య.	ప్రతిరూపమైన ఉద్యోగ స్థిర సమస్య.
లోడ్‌బోర్డ్-ప్లానర్ టాస్క్ సింక్ సమస్య.	పేరు మార్చడం ద్వారా సూచన సూచిక తీసివేయబడింది.
వెస్ట్ అల్లిస్ MLS HDSS హెడర్ అప్‌డేట్.	పేరు మార్చబడిన వనరు మరుసటి రోజు ప్రతిరూపం చేయబడింది.
"డైలీ టాస్క్ బోర్డ్ సెటప్" డ్యూప్లెక్స్ టాస్క్ రన్ సృష్టి పరిష్కరించబడింది.
"రద్దు చేసిన ఉద్యోగాల పనులు LB2లో మిగిలి ఉన్నాయి" అక్షరాలు సమస్య పరిష్కరించబడింది. OM నవీకరించబడింది.
3 గంటల్లో ప్రెస్ కోసం టాస్క్ మిస్సింగ్ డేటా రీసెంట్ మరియు ప్లానర్ అప్‌డేట్ చేయబడింది.
లోడ్‌బోర్డ్ జాబ్ డిస్‌ప్లే లోపం.	Citrix కనెక్షన్‌ని రీసెట్ చేయండి.
కేఫ్ షీట్ బ్యాచ్ కోసం ప్రిసార్ట్ లోపం.	కొత్త ఉద్యోగ సంఖ్య సృష్టించబడింది.
FSC MCని పట్టుకోని ఫిల్టర్.	శోధన కోసం 'కలిగి ఉంది' ఆపరేటర్ జోడించబడింది.
PEI-111 వద్ద LB2 & ఫినిషింగ్ టూల్‌సెట్ షార్ట్‌కట్‌లతో సమస్యలను యాక్సెస్ చేయండి.	LB2 విస్తరణ విజయవంతమైంది.
LB2 వర్క్‌స్టేషన్‌తో సమస్యలను యాక్సెస్ చేయండి.	LB2 విస్తరణ సమస్య పరిష్కరించబడింది.
లోడ్‌బోర్డ్ క్రాష్‌లు మరియు లాగిన్ సమస్యలు.	Citrix సర్వర్ పరిష్కరించబడింది, లాగిన్ పరిష్కారము ప్రోగ్రెస్‌లో ఉంది.
LB2 లోడ్‌బోర్డ్ సాధనం లోపం.	LB2 లోపం పరిష్కరించబడింది, ఎటువంటి చర్య తీసుకోలేదు.
విస్తరణ ఆలస్యం కారణంగా డౌన్‌టైమ్ సమస్య పరిష్కారం కాలేదు. ప్రెస్‌ల విస్తరణ అభ్యర్థించబడింది.
లోడ్‌బోర్డ్ సర్వర్ లోపం.	బ్రోకర్ స్విచ్ LB2 సమస్యను పరిష్కరించింది.
లోడ్‌బోర్డ్ పనిచేయకపోవడం - అత్యవసరం!	ఇంక్ జెట్ డేటా సరిదిద్దబడింది; షెడ్యూల్ లోడ్ చేయబడింది.

ఇక్కడ ఒక షెడ్యూలింగ్ వ్యవస్థ కోసం రిపోర్ట్ చేసిన అగ్ర ఇబ్బందులు ఉన్నాయి. మీరు వాటిని వర్గీకరించి, అత్యంత సాధారణ సమస్యల కోసం సంఖ్యలను నివేదించగలరా:

శీర్షిక చిన్ననిరాకరణ
ప్లానర్-లోడ్‌బోర్డు సమన్వయం సమస్య. రిప్లికేట్ చేసిన ఉద్యోగాన్ని పరిష్కరించారు.
లోడ్‌బోర్డు-ప్లానర్ పని సమన్వయ సమస్య. పునఃనామకంతో అంచనా సంకేతం తొలగించబడింది.
వెస్ట్ అలిస్ ఎమ్‌ఎల్‌ఎస్ హెచ్డిఎస్ హెడ్డర్ అప్‌డేట్. రిప్లికేట్ చేసిన వనరు వచ్చే రోజు పునఃనామకమైంది.
"దినచర్యా టాస్క్ బోర్డు సెటప్" డ్యూప్లెక్స్ పనిని సృష్టించడాన్ని పరిష్కరించారు.
"రద్దు చేసిన ఉద్యోగాలు LB2లో మిగిలాయి" అక్షరాల సమస్య పరిష్కరించబడింది. OM అప్డేట్ చేయబడింది.
3 గంటల వ్యవధిలో ప్రెస్ కోసం కోల్పోయిన పని. డేటాను పునఃసరఫరా చేసి ప్లానర్ అప్డేట్ చేయబడింది.
లోడ్‌బోర్డు ఉద్యోగ ప్రదర్శన లోపం. సిట్రిక్స్ కనెక్షన్ రీసెట్ చేయబడింది.
కేఫ్ షీట్ బ్యాచ్ కోసం ప్రీసార్ట్ లోపం. కొత్త ఉద్యోగ సంఖ్య సృష్టించబడింది.
ఫిల్టర్ FSC MCను పట్టించడం లేదు. శోధన కోసం 'ఉంది' ఆపరేటర్ చేర్చారు.
PEI-111 వద్ద LB2 & ఫినిషింగ్ టూల్‌సెట్ షార్ట్‌కట్లతో యాక్సెస్ సమస్యలు. LB2 నియమించడంలో విజయవంతమైనది.
LB2 వర్క్‌స్టేషన్‌తో యాక్సెస్ సమస్యలు. LB2 నియమించడంలోని సమస్యను పరిష్కరించారు.
లోడ్‌బోర్డు క్రాష్‌లు మరియు లాగిన్ సమస్యలు. సిట్రిక్స్ సర్వర్ పరిష్కరించబడింది, లాగిన్ ఫిక్స్ ప్రగతి లో ఉంది.
LB2 లోడ్‌బోర్డు టూల్ లోపం. LB2 లోపాన్ని పరిష్కరించారు, చర్య తీసుకోలేదు.
నీటి సరఫరాకు ఆలస్యం కారణంగా డౌన్‌టైమ్. సమస్య పరిష్కరించబడలేదు. ప్రెస్‌లు ప్రవేశించాలి.
లోడ్‌బోర్డు సర్వర్ లోపం. బ్రోకర్ స్విచ్ LB2 సమస్యను పరిష్కరించింది.
లోడ్‌బోర్డు విఫలమయింది - తక్షణ! ఇంక్ జెట్ డేటాను సరిచేయబడింది; షెడ్యూల్ లోడ్ చేయబడింది.

షెడ్యూలింగ్ సిస్టమ్ కోసం నివేదించబడిన అగ్ర సమస్యలు ఇక్కడ ఉన్నాయి. మీరు వాటిని వర్గీకరించవచ్చు మరియు అత్యంత సాధారణ సమస్యల కోసం గణనలను నివేదించవచ్చు:

శీర్షిక షార్ట్ రిజల్యూషన్
ప్లానర్-లోడ్‌బోర్డ్ సమకాలీకరణ సమస్య. ప్రతిరూపమైన ఉద్యోగ స్థిర సమస్య.
లోడ్‌బోర్డ్-ప్లానర్ టాస్క్ సింక్ సమస్య. పేరు మార్చడం ద్వారా సూచన సూచిక తీసివేయబడింది.
వెస్ట్ అల్లిస్ MLS HDSS హెడర్ అప్‌డేట్. పేరు మార్చబడిన వనరు మరుసటి రోజు ప్రతిరూపం చేయబడింది.
"డైలీ టాస్క్ బోర్డ్ సెటప్" డ్యూప్లెక్స్ టాస్క్ రన్ సృష్టి పరిష్కరించబడింది.
"రద్దు చేసిన ఉద్యోగాల టాస్క్‌లు LB2లో మిగిలి ఉన్నాయి" అక్షరాల సమస్య పరిష్కరించబడింది. OM నవీకరించబడింది.
3 గంటల్లో ప్రెస్ కోసం టాస్క్ మిస్సింగ్ డేటా రీసెంట్ మరియు ప్లానర్ అప్‌డేట్ చేయబడింది.
లోడ్‌బోర్డ్ జాబ్ డిస్‌ప్లే లోపం. Citrix కనెక్షన్‌ని రీసెట్ చేయండి.
కేఫ్ షీట్ బ్యాచ్ కోసం ప్రిసార్ట్ లోపం. కొత్త ఉద్యోగ సంఖ్య సృష్టించబడింది.
FSC MCని పట్టుకోని ఫిల్టర్. శోధన కోసం 'కలిగి ఉంది' ఆపరేటర్ జోడించబడింది.
PEI-111 వద్ద LB2 & ఫినిషింగ్ టూల్‌సెట్ షార్ట్‌కట్‌లతో సమస్యలను యాక్సెస్ చేయండి. LB2 విస్తరణ విజయవంతమైంది.
LB2 వర్క్‌స్టేషన్‌తో సమస్యలను యాక్సెస్ చేయండి. LB2 విస్తరణ సమస్య పరిష్కరించబడింది.
లోడ్‌బోర్డ్ క్రాష్‌లు మరియు లాగిన్ సమస్యలు. Citrix సర్వర్ పరిష్కరించబడింది, లాగిన్ పరిష్కారము ప్రోగ్రెస్‌లో ఉంది.
LB2 లోడ్‌బోర్డ్ సాధనం లోపం. LB2 లోపం పరిష్కరించబడింది, ఎటువంటి చర్య తీసుకోలేదు.
విస్తరణ ఆలస్యం కారణంగా డౌన్‌టైమ్ సమస్య పరిష్కారం కాలేదు. ప్రెస్‌ల విస్తరణ అభ్యర్థించబడింది.
లోడ్‌బోర్డ్ సర్వర్ లోపం. బ్రోకర్ స్విచ్ LB2 సమస్యను పరిష్కరించింది.
లోడ్‌బోర్డ్ పనిచేయకపోవడం - అత్యవసరం! ఇంక్ జెట్ డేటా సరిదిద్దబడింది; షెడ్యూల్ లోడ్ చేయబడింది.


python కోడ్‌ను వ్రాయండి, yfinance నుండి ప్రతి రోజు స్టాక్ డేటాను పొందండి మరియు గ్రాఫ్‌ను తయారుచేయండి


pandas-taని ఉపయోగించి, నా దగ్గర ఫారెక్స్ డేటా మరియు 'EMA50' కాలమ్ ఉన్నాయి. 'EMA50' విలువ కంటే దగ్గరి ధర ఎక్కడ దాటుతుందో నేను గుర్తించాలనుకుంటున్నాను.


బాబ్ డైలాన్ శైలిలో క్యాట్ ఫిష్ గురించి ఒక పాట రాయండి.


బాబ్ అని పిలువబడే MySQL డేటాబేస్‌ను తెరవడానికి php ప్రాజెక్ట్‌ను వ్రాయండి మరియు http పోస్ట్ ద్వారా ఫీల్డ్1, ఫీల్డ్2 ఫీల్డ్‌లను స్వీకరించండి మరియు డేటాబేస్‌లో నిల్వ చేయండి


ప్రస్తుత పేజీలోని కంటెంట్‌లను సేవ్ చేసే క్రోమ్ ప్లగిన్‌ను వ్రాయండి

ప్రస్తుత పేజీలోని కంటెంట్‌లను సేవ్ చేసే క్రోమ్ ప్లగ్ఇన్‌ను వ్రాయండి


నేను Safari 14 నడుస్తున్న MacOS Mojave నుండి MacOS Sonoma క్రింద Safari 17 నడుస్తున్న కొత్త Macకి మారుతున్నాను. నా పాత Macలో తెరిచిన అన్ని ట్యాబ్‌లతో నా కొత్త Macలో Safari స్వయంచాలకంగా తెరవబడాలని నేను కోరుకుంటున్నాను. Safari 14 iCloud ట్యాబ్‌లకు మద్దతివ్వదని మరియు నా దగ్గర వందల కొద్దీ ట్యాబ్‌లు ఉన్నందున ప్రతి ట్యాబ్‌ను మాన్యువల్‌గా తెరవాలని నేను *కాను* అనుకోను!

నేను Safari 14 నడుస్తున్న MacOS Mojave నుండి MacOS Sonoma క్రింద Safari 17 నడుస్తున్న కొత్త Macకి మారుతున్నాను. నా పాత Macలో తెరిచిన అన్ని ట్యాబ్‌లతో నా కొత్త Macలో Safari స్వయంచాలకంగా తెరవబడాలని నేను కోరుకుంటున్నాను. Safari 14 iCloud ట్యాబ్‌లకు మద్దతివ్వదని మరియు నా వద్ద వందల కొద్దీ ట్యాబ్‌లు ఉన్నందున ప్రతి ట్యాబ్‌ను మాన్యువల్‌గా తెరవాలని నేను * *కాను* కోరుకోవడం లేదు.


కంప్యూటర్ కేస్‌లోకి ఒక బగ్ వచ్చింది, దీని వలన సాఫ్ట్‌వేర్ బగ్ అవుట్ అయ్యింది, ఇది నిజంగా నాకు బగ్ చేయడం ప్రారంభించింది, అయితే కనీసం ఎవరూ గదిని బగ్ చేయలేదని మేము కనుగొన్నాము.
పై వాక్యంలో బగ్ అనే పదం యొక్క ప్రతి ఉదాహరణ అర్థం ఏమిటి.


ఈ బగ్ కోసం పరిష్కారాన్ని కనుగొనండి:
```ఈ మోడల్ గరిష్ట సందర్భ నిడివి 2048 టోకెన్‌లు. అయితే, మీ సందేశాల ఫలితంగా 2364 కంటే ఎక్కువ టోకెన్లు వచ్చాయి.```


మీరు అనుభవజ్ఞుడైన సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలపర్‌గా వ్యవహరించాలని నేను కోరుకుంటున్నాను. నేను వెబ్ యాప్ అవసరాల గురించి సమాచారాన్ని అందిస్తాను. సిస్టమ్ కనెక్షన్ ఆర్కిటెక్చర్, హెల్పర్ కోడ్ లైబ్రరీల యొక్క నిర్దిష్ట జాబితా, ప్రాజెక్ట్ సెటప్ నుండి 5 స్ప్రింట్ టిక్కెట్‌ల స్పష్టమైన జాబితా మరియు స్కేలబుల్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి అటువంటి ప్రతి టిక్కెట్‌ల కోసం టాస్క్‌ల వివరణాత్మక జాబితాను రూపొందించడం మీ పని. NodeJS, SQL మరియు రియాక్ట్‌తో సురక్షిత యాప్. నా అభ్యర్థన ఇది: 'వినియోగదారులు వారి పాత్రల ప్రకారం యాంత్రిక పరికరాల జాబితా (పేరు, సూచన, పరిమాణం మొదలైనవి)కి సంబంధించిన సమాచారాన్ని నమోదు చేసుకోవడానికి మరియు సేవ్ చేయడానికి అనుమతించే సిస్టమ్‌ను నేను కోరుకుంటున్నాను. వినియోగదారు, సిబ్బంది మరియు అడ్మిన్ పాత్రలు ఉంటాయి. వినియోగదారులు అన్నింటినీ చదవగలరు మరియు వ్యక్తిగత రికార్డులను నవీకరించగలరు. సిబ్బంది కొత్త రికార్డులను జోడించవచ్చు మరియు బల్క్ అప్‌డేట్‌లను కూడా సమర్పించవచ్చు. అడ్మిన్ కూడా ddbb ఫీల్డ్‌లు మరియు వినియోగదారుల వంటి ఎంటిటీలను సృష్టించాలి మరియు తొలగించాలి. మీ ప్రతిపాదనపై ఉత్తమ పద్ధతులను అమలు చేయండి


నేను సపోర్ట్ టికెట్లలో (dim_tier1_job_final పట్టిక) కనుగొన్న FBIDs యొక్క జాబితాను లక్ష్య జాబితాలో కనుగొన్న పేజీ IDల జాబితాతో కనెక్ట్ చేయాలి. దురదృష్టవశాత్తు, మా సపోర్ట్ టికెట్లు సాధారణంగా పేజీ IDని చేర్చవు. నేను Daiqueryలో ఈ రెండు డేటా జాబితాలను ఎలా కనెక్ట్ చేయగలను?

నేను సపోర్ట్ టిక్కెట్‌లలో (dim_tier1_job_final టేబుల్) కనిపించే FBIDల జాబితాను టార్గెట్ లిస్ట్‌లో కనిపించే పేజీ IDల జాబితాకు కనెక్ట్ చేయాలి. దురదృష్టవశాత్తు, మా మద్దతు టిక్కెట్‌లు సాధారణంగా పేజీ IDని కలిగి ఉండవు. నేను Daiqueryలో ఈ రెండు డేటా జాబితాలను ఎలా కనెక్ట్ చేయగలను?


ప్లాంట్‌ల నుండి అన్ని వస్తువులను అన్ని గమ్యస్థానాలకు కనీస రవాణా ఖర్చుతో రవాణా చేయాల్సిన కంపెనీకి ట్రాన్స్‌షిప్‌మెంట్ సమస్యలు ఉన్నాయి.

క్రింది వివరాలు నెట్‌వర్క్‌కు మూలమైన తోటల వివరాలను కలిగి ఉన్నాయి:

ఏరియా ఉత్పత్తి
డెన్వర్ 600
అట్లాంటా 400
హ్యూస్టన్ 500

నెట్‌వర్క్ యొక్క గమ్యస్థానంగా ఉన్న రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లు క్రింది వివరాలను కలిగి ఉన్నాయి:

రిటైల్ అవుట్‌లెట్ల డిమాండ్
డెట్రియాట్ 300
మయామి 250
డల్లాస్ 450
న్యూ ఓర్లీన్స్ 500

మొక్కల నుండి గిడ్డంగులకు రవాణా ఖర్చులు (ఇంటర్మీడియట్ గమ్యం)

ప్లాంట్/వేర్‌హౌస్ కాన్సాస్ సిటీ లౌస్‌విల్లే
డెన్వర్ 3 2
అట్లాంటా 2 1
హ్యూస్టన్ 4 3

గిడ్డంగుల నుండి రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు రవాణా ఖర్చులు

డెట్రియాట్ మయామి డల్లాస్ న్యూ ఓర్లీన్స్
కాన్సాస్ సిటీ 2 6 3 5
లౌస్‌విల్లే 4 4 6 5

ఈ ట్రాన్స్‌షిప్‌మెంట్ సమస్య కోసం సాధించగల కనీస ధర ఎంత?
[ఎంచుకోండి]

డెన్వర్ అన్ని రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు $6 ధరతో నేరుగా రవాణా చేయగలిగితే సరైన పరిష్కారం యొక్క మొత్తం ధరపై ప్రభావం ఏమిటి?
[ఎంచుకోండి]

అన్ని ప్రవాహాలపై గరిష్టంగా 350 యూనిట్ల సామర్థ్యం ఉంటే ఏమి జరుగుతుంది?
[ఎంచుకోండి]

నెట్‌వర్క్ మొత్తం నెట్‌ఫ్లో ఎంత?
[ఎంచుకోండి]

అన్ని ప్రవాహాలపై గరిష్టంగా 350 యూనిట్ల సామర్థ్యం ఉన్న పరిస్థితిలో మరియు అన్ని ప్లాంట్‌లు నేరుగా అన్ని రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు $5కి షిప్ చేయగలవు, ఈ క్రింది స్టేట్‌మెంట్‌లలో ఏది నిజం?
[ఎంచుకోండి]

1వ ప్రకటన: సరైన పరిష్కారం యొక్క మొత్తం ధర తగ్గుతుంది.
2వ ప్రకటన: లౌస్‌విల్లేలో ప్రవాహాలు ఉండవు.
3వ ప్రకటన: సరైన పరిష్కారాన్ని సాధించడానికి, అన్ని ప్లాంట్లు తమ ఉత్పత్తులను నేరుగా రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు రవాణా చేయాలి.

ప్లాంట్‌ల నుండి అన్ని వస్తువులను అన్ని గమ్యస్థానాలకు కనీస రవాణా ఖర్చుతో రవాణా చేయాల్సిన కంపెనీకి ట్రాన్స్‌షిప్‌మెంట్ సమస్యలు ఉన్నాయి.

నెట్‌వర్క్‌కు మూలమైన తోటలు క్రింది వివరాలను కలిగి ఉన్నాయి:

ఏరియా 	ఉత్పత్తి
డెన్వర్ 	600
అట్లాంటా	 400
హ్యూస్టన్ 500

నెట్‌వర్క్ యొక్క గమ్యస్థానంగా ఉన్న రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లు క్రింది వివరాలను కలిగి ఉన్నాయి:

రిటైల్ అవుట్‌లెట్ల	డిమాండ్
డెట్రియాట్ 	                     300
మయామి 	                     250
డల్లాస్ 	                     450
న్యూ ఓర్లీన్స్	                      500

మొక్కల నుండి గిడ్డంగులకు రవాణా ఖర్చులు (ఇంటర్మీడియట్ గమ్యం)

ప్లాంట్/వేర్‌హౌస్ కాన్సాస్ సిటీ	  లౌస్‌విల్లే
డెన్వర్	3	2
అట్లాంటా	 2 	1
హ్యూస్టన్ 4	3

గిడ్డంగుల నుండి రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు రవాణా ఖర్చులు

డెట్రియాట్	మయామి	  డల్లాస్ 	న్యూ ఓర్లీన్స్
కాన్సాస్ సిటీ 	2	6	3	5
లౌస్‌విల్లే	4	4	6	5

ఈ ట్రాన్స్‌షిప్‌మెంట్ సమస్య కోసం సాధించగల కనీస ధర ఎంత?
[ఎంచుకోండి]

డెన్వర్ అన్ని రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు $6 ధరతో నేరుగా రవాణా చేయగలిగితే సరైన పరిష్కారం యొక్క మొత్తం ధరపై ప్రభావం ఏమిటి?
[ఎంచుకోండి]

అన్ని ప్రవాహాలపై గరిష్టంగా 350 యూనిట్ల సామర్థ్యం ఉంటే ఏమి జరుగుతుంది?
[ఎంచుకోండి]

నెట్‌వర్క్ మొత్తం నెట్‌ఫ్లో ఎంత?
[ఎంచుకోండి]

అన్ని ప్రవాహాలపై గరిష్టంగా 350 యూనిట్ల సామర్థ్యం ఉన్న పరిస్థితిలో మరియు అన్ని ప్లాంట్లు నేరుగా అన్ని రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు $5కి రవాణా చేయగలవు, ఈ క్రింది ప్రకటనలలో ఏది నిజం?
[ఎంచుకోండి]

ప్రకటన 1: సరైన పరిష్కారం యొక్క మొత్తం ధర తగ్గుతుంది.
ప్రకటన 2: లౌస్‌విల్లేలో ప్రవాహాలు ఉండవు.
ప్రకటన 3: సరైన పరిష్కారాన్ని సాధించడానికి, అన్ని ప్లాంట్లు తమ ఉత్పత్తులను నేరుగా రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు రవాణా చేయాలి.

ప్లాంట్‌ల నుండి అన్ని వస్తువులను అన్ని గమ్యస్థానాలకు కనీస రవాణా ఖర్చుతో రవాణా చేయాల్సిన కంపెనీకి ట్రాన్స్‌షిప్‌మెంట్ సమస్యలు ఉన్నాయి.

నెట్‌వర్క్‌కు మూలమైన తోటలు క్రింది వివరాలను కలిగి ఉన్నాయి:

ఏరియా ఉత్పత్తి
డెన్వర్ 600
అట్లాంటా 400
హ్యూస్టన్ 500

నెట్‌వర్క్ యొక్క గమ్యస్థానంగా ఉన్న రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లు క్రింది వివరాలను కలిగి ఉన్నాయి:

రిటైల్ అవుట్‌లెట్ల డిమాండ్
డెట్రియాట్ 300
మయామి 250
డల్లాస్ 450
న్యూ ఓర్లీన్స్ 500

మొక్కల నుండి గిడ్డంగులకు రవాణా ఖర్చులు (ఇంటర్మీడియట్ గమ్యం)

ప్లాంట్/వేర్‌హౌస్ కాన్సాస్ సిటీ లౌస్‌విల్లే
డెన్వర్ 3 2
అట్లాంటా 2 1
హ్యూస్టన్ 4 3

గిడ్డంగుల నుండి రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు రవాణా ఖర్చులు

డెట్రియాట్ మయామి డల్లాస్ న్యూ ఓర్లీన్స్
కాన్సాస్ సిటీ 2 6 3 5
లౌస్‌విల్లే 4 4 6 5

ఈ ట్రాన్స్‌షిప్‌మెంట్ సమస్య కోసం సాధించగల కనీస ధర ఎంత?
[ఎంచుకోండి]

డెన్వర్ అన్ని రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు $6 ధరతో నేరుగా రవాణా చేయగలిగితే సరైన పరిష్కారం యొక్క మొత్తం ధరపై ప్రభావం ఏమిటి?
[ఎంచుకోండి]

అన్ని ప్రవాహాలపై గరిష్టంగా 350 యూనిట్ల సామర్థ్యం ఉంటే ఏమి జరుగుతుంది?
[ఎంచుకోండి]

నెట్‌వర్క్ మొత్తం నెట్‌ఫ్లో ఎంత?
[ఎంచుకోండి]

అన్ని ప్రవాహాలపై గరిష్టంగా 350 యూనిట్ల సామర్థ్యం ఉన్న పరిస్థితిలో మరియు అన్ని ప్లాంట్‌లు నేరుగా అన్ని రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు $5కి షిప్ చేయగలవు, ఈ క్రింది స్టేట్‌మెంట్‌లలో ఏది నిజం?
[ఎంచుకోండి]

ప్రకటన 1: సరైన పరిష్కారం యొక్క మొత్తం ధర తగ్గుతుంది.
ప్రకటన 2: లౌస్‌విల్లేలో ప్రవాహాలు ఉండవు.
ప్రకటన 3: సరైన పరిష్కారాన్ని సాధించడానికి, అన్ని ప్లాంట్లు తమ ఉత్పత్తులను నేరుగా రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లకు రవాణా చేయాలి.


జో శిక్షకుడు తన క్లయింట్‌లకు అందించే రెండు సోలో వర్కౌట్ ప్లాన్‌లను కలిగి ఉన్నాడు: ప్లాన్ A మరియు ప్లాన్ B. ప్రతి క్లయింట్ ఒకటి లేదా మరొకటి చేస్తాడు (రెండూ కాదు). సోమవారం 9 మంది క్లయింట్లు ప్లాన్ A చేసినవారు మరియు 7 మంది ప్లాన్ B చేసినవారు ఉన్నారు. మంగళవారం నాడు 3 మంది క్లయింట్లు ప్లాన్ A చేసినవారు మరియు 5 మంది ప్లాన్ B చేసినవారు ఉన్నారు. జో తన సోమవారం ఖాతాదారులకు మొత్తం 12 గంటల పాటు మరియు అతని మంగళవారం ఖాతాదారులకు శిక్షణనిచ్చాడు. మొత్తం 6 గంటలు. ప్రతి వ్యాయామ ప్రణాళిక ఎంతకాలం ఉంటుంది? ప్రతి ప్రణాళిక యొక్క పొడవు ఒక వ్యాయామం? ప్రతి ప్లాన్ B వ్యాయామం యొక్క పొడవు


c లో rxdataF వేరియబుల్‌ను ప్రింట్ చేయడానికి ఫంక్షనాలిటీని వ్రాయండి:
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) );

సి లో rxdataF వేరియబుల్ ను ముద్రించడానికి ఫంక్షనాలిటీని వ్రాయండి:

c
Copy code
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) );


దయచేసి కింది సూడో C కోడ్‌ని సులభంగా చదవగలిగే సమానమైన కోడ్‌గా తిరిగి వ్రాయండి (ప్రతి వేరియబుల్ నిర్వచించనప్పటికీ పని చేస్తుందని భావించండి):

```
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));
  }
}
```

దయచేసి కింది సూడో C కోడ్‌ని సులభంగా చదవగలిగే సమానమైన కోడ్‌గా తిరిగి వ్రాయండి (ప్రతి వేరియబుల్ నిర్వచించనప్పటికీ పని చేస్తుందని భావించండి):

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

  uVar3 = 0xffffffff;
  uVar2 = 0;
  iVar4 = 0;
  pcVar5 = param_1;
  చేయండి {
    ఒకవేళ (uVar3 == 0) బ్రేక్;
    uVar3 = uVar3 - 1;
    cVar1 = *pcVar5;
    pcVar5 = pcVar5 + 1;
  } అయితే (cVar1 != '\0');
  అయితే (0 < (int)(~uVar3 - 2)) {
    చేయండి {
      uVar2 = RK_CheckSJIS(uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4]);
      అయితే (uVar2 == 1) {
        iVar4 = iVar4 + 1;
      }
      లేకపోతే (param_1[iVar4] == '/') {
        uVar2 = uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(బైట్)పరం_1[iVar4 + 1] | 0x20;
        అయితే ((char)uVar2 == 'w') {
          IsWindowedMode = 1;
        }
        లేకపోతే ((char)uVar2 == 'f') {
          IsWindowedMode = 0;
        }
      }
      iVar4 = iVar4 + 1;
    } అయితే (iVar4 < (int)(~uVar3 - 2));
  }
}
```


పైథాన్‌ని ఉపయోగించి ఇన్‌వాయిస్ యాప్‌ని రూపొందించే దశలను నాకు చూపించు

ఫైథాన్‌ని ఉపయోగించి ఇన్‌వాయిస్ యాప్‌ని రూపొందించే దశలను నాకు చూపించు


నేను నా యజమానితో విమాన ఛార్జీలను ఖర్చు చేస్తున్నాను మరియు ఖర్చులో GST/HST భాగాన్ని పేర్కొనమని రిపోర్టింగ్ సాఫ్ట్‌వేర్ నన్ను అడుగుతుంది. టొరంటో నుండి మాంట్రియల్ మీదుగా లాస్ వెగాస్ వెళ్లే నా విమానానికి సంబంధించిన ఇన్‌వాయిస్‌ని చదువుతున్నప్పుడు, నాకు బేస్ ఫేర్ (CAD) 164.99, మొత్తం V.A.T/G.S.T/H.S.T. $15, మరియు ఇతర పన్నులు 132.12. మొత్తం ఇన్‌వాయిస్ మొత్తం 312.11 CAD. నేను ఇలాంటి 2 పన్ను కేటగిరీలతో కూడిన బిల్లును ఎన్నడూ చూడలేదు మరియు $15 మరియు 132.12 ఎలా లెక్కించబడ్డాయో మరియు నా కంపెనీ ఖర్చు నివేదికలో నేను GST/HSTగా రిపోర్ట్ చేయాలో ఖచ్చితంగా తెలియలేదు. నా విమాన ఛార్జీలపై HSTని ఎలా సరిగ్గా నివేదించాలో బాగా అర్థం చేసుకోవడంలో మీరు నాకు సహాయం చేయగలరా?

నేను నా నియోజకునితో విమాన ప్రయాణ ఖర్చులను ఖర్చు చేస్తూ ఉన్నాను, మరియు నివేదిక సాఫ్ట్వేర్ నాకు ఖర్చులో GST/HST భాగాన్ని నిర్దేశించమని అడుగుతుంది. టొరంటో నుండి, మాంట్రియాల్ ద్వారా, లాస్ వేగాస్‌కు నా ఫ్లైట్ కోసం ఇన్వాయిస్ చదవగా, బేస్ ఫేర్ (CAD) 164.99, మొత్తం VAT/GST/HST $15, మరియు ఇతర పన్నులు 132.12 ఉన్నాయి. మొత్తం ఇన్వాయిస్ మొత్తం 312.11 CAD అని కనిపిస్తుంది. ఇలాగే రెండు పన్నుల వర్గాలతో ఒక బిల్లు నేను ఎప్పుడూ చూడలేదు మరియు $15 మరియు 132.12 ఎలా లెక్కించబడిందో, మరియు నా సంస్థ యొక్క ఖర్చుల నివేదికలో GST/HST గా ఏది నివేదించాలో నాకు తెలియదు. నేను విమాన ప్రయాణంలో HSTను సరైన విధంగా నివేదించడాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో మీరు నాకు సహాయం చేయగలరా?


ముఖ్య సమాచార అధికారిగా వ్యవహరించండి మరియు 3 S.M.A.R.T. తదుపరి 6 నెలల్లో వివరణాత్మక టేబుల్ టాప్ వ్యాయామాలతో IT ఇన్సిడెంట్ రెస్పాన్స్ ప్లాన్‌ను రూపొందించడంపై లక్ష్యాలు.

ముఖ్య సమాచార అధికారిగా వ్యవహరించండి మరియు 3 S.M.A.R.T. తదుపరి 6 నెలల్లో వివరణాత్మక టేబుల్ టాప్ వ్యాయామాలతో IT సంఘటన ప్రతిస్పందన ప్రణాళికను రూపొందించడంపై లక్ష్యాలు.


మీరు చీఫ్ ఇన్ఫర్మేషన్ ఆఫీసర్ మరియు ఒకరిలా వ్యవహరించండి. శీర్షికలు మరియు బుల్లెట్ స్టేట్‌మెంట్‌ల రూపంలో వారపు కార్యాచరణ నివేదికను వ్రాయండి. కింది సమాచారాన్ని సంగ్రహించి, చేర్చండి: IT నుండి కీలక నవీకరణలు (వ్యూహాత్మక కార్యక్రమాలు)

o 	మాడిసన్ ఇండస్ట్రీస్‌తో భద్రత/కమ్యూనికేషన్స్
o 	అంతర్గత/బాహ్య పెంటెస్టింగ్ ఈ వారం కొనసాగుతోంది మరియు ఈ శుక్రవారం ముగియడానికి ప్లాన్ చేయబడింది. మేము ఒక వివరణను పొందాలి మరియు వచ్చే వారం ప్రారంభంలో నివేదించాలి. గ్రీన్‌పేజ్‌లు చాలా సమగ్రంగా ఉన్నాయి మరియు మా మునుపటి ఎవాల్వ్ పెంటెస్ట్‌ల కంటే మరింత విస్తృతమైన విధానాన్ని కలిగి ఉన్నాయి.
o 	ట్రాకింగ్ పెంటెస్ట్ రెమిడియేషన్ ప్రాధాన్యతలు 10లో 1 మిగిలి ఉన్నాయి. దేవ్ కోసం ఎక్స్ఛేంజ్ సర్వర్‌లను అప్‌గ్రేడ్ చేస్తోంది.
o	 జూన్ 20, మంగళవారం నాడు కెన్ హోమ్స్‌తో మంత్ సెక్యూరిటీ కాల్. మాడిసన్ కంపెనీలన్నింటితో పోలిస్తే సైబర్ రిస్క్‌ని సమీక్షించారు.
	 స్ట్రెక్ మొత్తం సంసిద్ధత స్కోర్ కోసం 39 కంపెనీలలో 7వ స్థానంలో ఉంది (1 ఎరుపు, 5 పసుపు, 3 ఆకుపచ్చ)
 	KnowBe4 సెక్యూరిటీ శిక్షణ పసుపు రంగులో ఉండటంతో 63 ఖాతా శిక్షణ పూర్తికాకపోవడంపై మా రేటింగ్‌ను చర్చించాము. 63 జాబితా గ్రూప్ ఖాతాలు మరియు తొలగించాల్సిన ఖాతాలను కలిగి ఉంది. శిక్షణ పూర్తి చేయాల్సిన 4 మంది నిజమైన సంఖ్య. మేము ఈ రోజు ఆ 4 వ్యక్తులను అనుసరిస్తున్నాము.
o	కెన్ మరియు నేను AI మరియు సంఘటన ప్రతిస్పందన కోసం స్ట్రెక్స్ ప్లాన్‌లను కూడా చర్చించాము. కెన్ రెండు అంశాల కోసం నన్ను మాడిసన్ కమిటీలకు చేర్చారు.
o	అక్టోబరులో జరిగే గ్రీన్‌పేజ్‌ల సమావేశంలో మాడిసన్ ఐటి లీడర్‌ల సమావేశం ఉంటుందని కెన్ పేర్కొన్నాడు. హాజరు కావాలని ఆయన నన్ను కోరారు. నేను 2-3 IT హాజరైన వారి కోసం బడ్జెట్ చేసాను.
ఆన్-ప్రేమ్ ఎక్స్ఛేంజ్ రిటైర్మెంట్
	 మాడిసన్ ASAPని నిర్ణయించింది
	 ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ నిలబడింది మరియు భర్తీ పరిష్కారాన్ని పరీక్షిస్తోంది
	 డేవ్ S, డౌగ్ V, విల్ J, జస్టిన్ B, మోలీ M మరియు స్కాట్ M 6/9/2023న కలుసుకున్నారు
 	18 అప్లికేషన్లలో 10 మిగిలి ఉన్నాయి

o 	ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ప్లానింగ్
o 	ప్రియా మరియు నేను 4 AI FY24 ప్రతిపాదన ప్రాజెక్ట్‌లను వీక్షించడానికి ట్రాయ్ బోత్‌వెల్‌తో ఒక ఫాలోఅప్ మీటింగ్‌ను కలిగి ఉన్నాము, వీటిని మేము షెల్ఫ్‌లో లేదా ఇంటిలో గ్రోన్ గ్రోన్డ్ AI సొల్యూషన్‌లను ఉపయోగించడాన్ని చూడవచ్చు. ట్రాయ్/నేను CY24 కోసం ప్రాధాన్యత ప్రాజెక్ట్‌ల కోసం జాన్‌కి అందించడానికి వాతావరణ AI యాప్ మరియు వేర్‌హౌస్ స్లాటింగ్ యాప్ కోసం జస్టిఫికేషన్ మరియు బిజినెస్ కేస్‌ను రూపొందిస్తున్నాము. ఆఫ్ ది షెల్ఫ్ సొల్యూషన్స్ కోసం యూజ్ కేస్ బెస్ట్ ప్రాక్టీసులు మరియు సూచనలను పొందడానికి నేను IT మరియు మ్యానుఫ్యాక్చరింగ్‌లోని ఇతర ఒమాహా లీడర్‌లతో సమన్వయం చేస్తున్నాను. ఇంట్లో పెరిగే పరిష్కారాలను పరిగణించాల్సిన అవసరం ఉన్నట్లయితే, మా బృందంలో ప్రస్తుతం ఆ నైపుణ్యం లేనందున ఇది కన్సల్టింగ్ పరిష్కారాన్ని చూడవలసి ఉంటుంది.
o	 నేను 2 వేర్వేరు ప్రాజెక్ట్‌లపై R&D నుండి జాన్ S మరియు క్రిస్‌లను కలిశాను.
 	బహుళ ఇన్స్ట్రుమెంట్ పిడిఎఫ్‌లను ఆటోమేట్ చేసే క్యాప్‌స్టోన్ ప్రాజెక్ట్. సాధనాలు 100ల pdf ఫైల్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి, వీటిని మాన్యువల్‌గా ప్రతిరూపం చేసి, ఆపై ప్రింట్ చేయాలి. ఒక యాప్‌ను bకి సృష్టించవచ్చు

మీరు Chief Information Officer మరియు అలాంటి విధంగా పనిచేయండి. శీర్షికలు మరియు బుల్లెట్ స్టేట్‌మెంట్స్ రూపంలో వారానికోసారి కార్యకలాపాల నివేదిక రాయండి. ఈ సమాచారాన్ని సారాంశంగా చేరుస్తూ చేర్చండి: IT నుండి ముఖ్యమైన నవీకరణలు (వ్యూహాత్మక ప్రణాళికలు)

o Madison Industries తో Security/Communications
o Internal/External Pentesting ఈ వారం కొనసాగుతోంది మరియు ఈ శుక్రవారం ముగిసేలా ప్లాన్ చేయబడింది. రాబోయే వారం ప్రారంభంలో మాకు ఒక అవుట్‌బ్రీఫ్ మరియు నివేదిక లభించవచ్చు. Greenpages చాలా విస్తృతంగా పరిశీలించాయి మరియు మా పూర్వపు Evolve Pentests కంటే విస్తృతమైన ఆహార్యతను కలిగి ఉన్నాయి.
o Pentest remediation ప్రాధాన్యతల ట్రాకింగ్‌లో 10 లో 1 మాత్రమే మిగిలింది. Dev కోసం Exchange servers అప్గ్రేడ్ చేస్తున్నారు.
o June 20, మంగళవారం Ken Holmes తో మాసపు Security కాల్. అన్ని Madison కంపెనీలతో పోలిస్తే Cyber Risk పై సమీక్ష నిర్వహించబడింది.
 Streck 39 కంపెనీలలో 7వ స్థానంలో ఉంది మొత్తం రెడీనెస్ స్కోర్ కోసం (1 Red, 5 Yellow, 3 Green)
 KnowBe4 Security training పైన మా రేటింగ్ Yellow గా ఉంది అని చర్చించాము, 63 ఖాతాలు ట్రైనింగ్ పూర్తి చేయలేదు. 63 ఖాతాల జాబితా గ్రూప్ ఖాతాలు మరియు డిలీట్ చేయవలసిన ఖాతాలను చేర్చింది. నిజమైన సంఖ్య 4 మంది మాత్రమే ట్రైనింగ్ పూర్తి చేయాల్సి ఉంది. ఈ రోజు ఆ 4 వ్యక్తులతో ఫాలోఅప్ చేస్తున్నాము.
o Ken మరియు నేను Streck యొక్క AI మరియు Incident response కోసం ప్రణాళికలను చర్చించాము. Ken నన్ను ఈ రెండు అంశాల కోసం Madison కమిటీలకు చేర్చారు.
o Ken తెలిపింది, Madison IT Leaders సమావేశం GreenPages కాన్ఫరెన్స్‌లో OCToberలో ఉంటుంది. నన్ను హాజరుకావాలని అడిగారు. 2-3 IT సభ్యుల కోసం నేను బడ్జెట్ చేసినాను.

On-Prem Exchange Retirement
 Madison ASAPగా నిర్ణయించింది
 Infrastructure నిలిపివేయబడింది మరియు రీప్లేస్‌మెంట్ సొల్యూషన్ పరీక్షిస్తుంది
 Dave S, Doug V, Will J, Justin B, Molly M మరియు Scott M 6/9/2023 న సమావేశమయ్యారు
 18 అప్లికేషన్లలో 10 మాత్రమే మిగిలి ఉన్నాయి

o Artificial Intelligence Planning
o Priya మరియు నేను Troy Bothwell తో 4 AI FY24 ప్రతిపాదన ప్రాజెక్టులను వీక్షించడానికి ఫాలో-అప్ సమావేశం నిర్వహించాము, మేము off-the-shelf లేదా home-grown AI సొల్యూషన్‌లను ఉపయోగించడంపై చూడవచ్చు. Troy/నేను Weather AI app మరియు Warehouse Slotting app కోసం న్యాయసంబంధ వివరణ మరియు వ్యాపార సందర్భాన్ని రూపొందిస్తున్నాము, ఇది CY24 ప్రాధాన్యతా ప్రాజెక్టుల కోసం John కి అందించబడుతుంది. IT మరియు Manufacturingలో ఇతర Omaha నాయకులతో కలిసి ఉపయోగకేస్ బెస్ట్ ప్రాక్టీసులు మరియు off-the-shelf సొల్యూషన్‌ల కోసం సూచనలు పొందడంపై నేను సమన్వయం చేస్తున్నాను. Home-grown సొల్యూషన్‌లను పరిగణించవలసి ఉంటే, మా బృందానికి ప్రస్తుతం ఆ నైపుణ్యం లేనందున కన్సల్టింగ్ సొల్యూషన్‌ను పరిగణించవలసి ఉంటుంది.
o నేను John S మరియు Chris తో R&D నుండి రెండు వేర్వేరు ప్రాజెక్టులపై సమావేశమయ్యాను.
 Capstone ప్రాజెక్ట్ multiple instrument pdfల ఆటోమేషన్. పరికరాలు 100ల pdf ఫైళ్ళను రూపొందిస్తాయి, ఇవి మాన్యువల్‌గా ప్రతులుగా తీసి, అప్పుడు ప్రింట్ చేయాల్సి ఉంటుంది.

మీరు ముఖ్యమైన సమాచారం అధికారి మరియు ఒకరినిలా వ్యవహరించండి. శీర్షికలు మరియు బుల్లెట్ ప్రకటనల రూపంలో వారానికో కార్యకలాపాల నివేదికను రాయండి. కీ అప్డేట్స్ గురించి సమాచారం సారాంశం ఇవ్వండి: IT నుండి ముఖ్యమైన సమాచారం (వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలు)

o సెక్యూరిటీ/మెడిసన్ ఇండస్ట్రీస్‌తో కమ్యూనికేషన్
o అంతర్గత/బాహ్య పెంటెస్టింగ్ ఈ వారంలో కొనసాగుతుంది మరియు ఈ శుక్రవారం ముగియాలని ప్లాన్ చేస్తుంది. మేము వచ్చే వారం ప్రారంభంలో అవుట్‌బ్రీఫ్ మరియు నివేదిక పొందాలి. గ్రీన్‌పేజెస్ చాలా వివరంగా ఉంది మరియు మా పూర్వవాళి ఎవోల్వ్ పెంటెస్టుల కంటే విస్తృతమైన విధానాన్ని కలిగి ఉంది.
o పెంటెస్ట్ మద్దతు ప్రాధాన్యతలు 10 లో 1 కొనసాగుతున్నాయి. డెవ్ కోసం ఎక్స్చేంజ్ సర్వర్లను అప్‌గ్రేడ్ చేస్తోంది.
o జూన్ 20 మంగళవారం కెన్ హోమ్స్‌తో మాసిక సెక్యూరిటీ కాల్. మెడిసన్ కంపెనీలతో పోలిస్తే సైబర్ రిస్క్‌ను సమీక్షించారు.
 స్ట్రెక్ మొత్తం తయారీకి 39 కంపెనీలలో 7వ ర్యాంకు (1 ఎరుపు, 5 పసుపు, 3 ఆకుపచ్చ)
 KnowBe4 సెక్యూరిటీ శిక్షణపై 63 ఖాతాలు శిక్షణ పూర్తి చేయకపోవడం పసుపు అని మన రేటింగ్ చర్చించారు. 63 లిస్ట్‌లో గ్రూప్ ఖాతాలు మరియు తొలగించాల్సిన ఖాతాలు ఉన్నాయి. వాస్తవ సంఖ్య 4 మంది శిక్షణ పూర్తి చేయాల్సిన అవసరం ఉంది. ఈ 4 వ్యక్తులతో ఈ రోజు మేము ఫాలోఅప్ చేస్తున్నారు.
o కెన్ మరియు నేను స్ట్రెక్ యొక్క AI మరియు ఘటన ప్రతిస్పందన ప్రణాళికల గురించి కూడా చర్చించాము. కెన్ ఈ రెండు అంశాల కోసం నాకు మెడిసన్ కమిటీలలో చేర్చారు.
o మెడిసన్ అక్టోబర్‌లో గ్రీన్‌పేజెస్ సమావేశంలో IT నాయకుల సమావేశం జరగాలని కెన్ పేర్కొన్నాడు. నేను హాజరుకావాలని కోరారు. IT హాజరుల కోసం నేను 2-3 నిధులు బడ్జెట్ చేసాను.
ఒన్-ప్రెం ఎక్స్ఛేంజ్ రిటైర్మెంట్
 మెడిసన్ ASAP నిర్ణయించింది
 అనుబంధ మద్దతు అందించబడింది మరియు బదులైన పరిష్కారాన్ని పరీక్షిస్తోంది
 Dave S, Doug V, Will J, Justin B, Molly M మరియు Scott M 6/9/2023 న సమావేశమయ్యారు
 18 అప్లికేషన్లలో 10 మిగిలివున్నాయి

o ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ప్లానింగ్
o ప్రియ మరియు నేను Troy Bothwell తో 4 AI FY24 ప్రతిపాదన ప్రాజెక్టులను వీక్షించడానికి ఒక ఫాలో-అప్ సమావేశం కలిగి ఉన్నాము, మేము అంగీకరించిన AI పరిష్కారాలను ఉపయోగించవచ్చు. ట్రాయ్/నేను ఒక వాతావరణ AI యాప్ మరియు జాబితా యాప్ కోసం న్యాయాధికారం మరియు వ్యాపార కేసును రూపొందిస్తున్నాము, ఇది CY24 కు ప్రాధాన్య ప్రాజెక్టుల కోసం జాన్‌కు అందించబడుతుంది. నేను IT మరియు తయారీని అమలులో ఉన్న ఇతర ఒమహా నాయకులతో ఉపయోగం కేసులు మరియు ప్రాక్టీసులను పొందడానికి సాంకేతికంగా సమన్వయం చేస్తున్నాను. ఇంటి పరిష్కారాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలనుకుంటే, మా బృందానికి ప్రస్తుతం ఆ నైపుణ్యం లేదు కనుక అది ఒక కన్సల్టింగ్ పరిష్కారాన్ని చూడాలి.
o నేను John S మరియు R&D నుండి Chris తో 2 వేర్వేరు ప్రాజెక్టులపై సమావేశమయ్యాను.
 మల్టిపుల్ ఇన్స్ట్రుమెంట్ PDF లను ఆటోమేట్ చేయడం ప్రారంభ ప్రాజెక్ట్. ఇన్స్ట్రుమెంట్లు 100 ల పైగా PDF ఫైల్స్ ఉత్పత్తి చేస్తాయి, వాటిని మానవీయంగా పునరావృతం చేయాలి మరియు ఆపై ముద్రించాలి. అనువర్తనం రూపొందించవచ్చు


నేను css ఫ్లెక్స్‌బాక్స్‌ను ఎలా ఉపయోగించగలను, చిత్రం ఒకే లైన్లో పేరాగ్రాఫ్‌తో ఉంచి, పేరాగ్రాఫ్ స్వయంచాలకంగా చిత్రపు పైభాగం మరియు దిగువ భాగం చుట్టూ ఫార్మాట్ అవుతుంది.

css ఫ్లెక్స్‌బాక్స్‌ని ఎలా ఉపయోగించాలో, ఒక చిత్రాన్ని పేరాగ్రాఫ్‌తో అదే లైన్‌లో ఉంచి, పేరా ఆటోమేటిక్‌గా చిత్రం యొక్క మీద మరియు క్రింద ఫార్మాట్ చేయాలి?

నేను CSS Flexboxని ఎలా ఉపయోగించి చిత్రాన్ని మరియు పేరాగ్రాఫ్‌ని అదే లైన్‌లో ఉంచి, ఆ పేరాగ్రాఫ్‌ను పిక్చర్ యొక్క పైభాగం మరియు దిగువ భాగం చుట్టూ ఆటోమేటిక్‌గా ఫార్మాట్ చేయించగలను?


నాకు cssతో సమస్య ఉంది. నేను పేరెంట్ కంటైనర్‌లో రెండు బటన్‌లను కలిగి ఉన్నాను మరియు ఒకటి ఎడమకు సమలేఖనం చేయబడి, మరొకటి కుడివైపుకి సమలేఖనం చేయబడాలని నేను కోరుకుంటున్నాను, అయితే ప్రతిస్పందించే కారణాల కోసం ఫ్లెక్స్‌ని ఉపయోగిస్తాను.

నేను css తో కష్టంగా ఉన్నాను. నాకు ఒక తల్లి కంటైనర్‌లో రెండు బటన్‌లు ఉన్నాయి మరియు ఒకదాన్ని ఎడమ వైపున సమీకరించాలి మరియు మరొకదాన్ని కుడి వైపున సమీకరించాలి కానీ సమీక్ష కారణాల కోసం ఫ్లెక్స్ను ఉపయోగిస్తున్నాను.


%%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

# ఫంక్షన్‌ను అప్‌లోడ్ చేయడం మరియు అంచనాలను రూపొందించడం
def upload_and_generate_predictions():
    # ఫైల్ అప్‌లోడ్ మరియు అంచనా కోడ్
    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 = '
పరికరం విఫలమయిన అంచనాలు
'

    # st.markdown ఉపయోగించి ఎరుపు శీర్షికను ప్రదర్శించండి
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # కస్టమ్ CSS శైలిని ప్రదర్శించండి
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "ఒక Excel లేదా CSV ఫైల్‌ను అప్‌లోడ్ చేయండి", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # ఫైల్‌ను DataFrameలో చదవండి
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel ఫైల్
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV ఫైల్
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # మొదటి స్క్రీన్‌ను ప్రదర్శించండి

        if st.button("అంచనాలను రూపొందించండి"):
            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("అంచనాలు విజయవంతంగా చేయబడినవి!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # అంచనాలతో మారిన DataFrameను ప్రదర్శించండి
            # అంచనాలతో DataFrameని st.session_stateకి సేవ్ చేయండి
            # రెండవ స్క్రీన్‌కు వెళ్లండి (గ్రాఫ్ ప్రదర్శన)
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("ప్రారంభ హెచ్చరిక సంకేతం:")
    # అంచనా స్థితి 1తో మొదటి 10 రికార్డులు కలిగిన DataFrameను రూపొందించండి
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # అంచనా స్థితి 0 కలిగిన అన్ని రికార్డులతో DataFrameను రూపొందించండి
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # DataFramesను కాంబైన్ చేయండి
    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("యంత్ర స్థితి అంచనాలు - కాంబైన్డ్")
    plt.xlabel("టైమ్‌స్టాంప్")
    plt.ylabel("విలువ")
    st.pyplot()
    # డౌన్‌లోడ్ లింక్ సృష్టించండి
    st.subheader("అంచనాలతో ఫైల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేయండి:")
    st.write("అంచనాలతో ఫైల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేయండి:")
    # 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"
    )

    # DataFrameని బైనరీ స్ట్రీమ్‌గా మార్చండి
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel ఫైల్
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV ఫైల్
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # డౌన్‌లోడ్ లింక్ సృష్టించండి
    st.download_button(
        label="అంచనాలతో ఫైల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేయండి",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # నియమాల ఫంక్షన్స్
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "అర్ధం కానిది!"
            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)

        # నమూనాల సంఖ్య ఆధారంగా క్రమబద్ధీకరణ
        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 = "ఒక "

            for p in path[:-1]:
                if rule != "ఒక ":
                    rule += " మరియు "
                rule += str(p)
            rule += " తరువాత "
            if class_names is None:
                rule += "సమాధానం: " + str(np.round(path[-1][0][0][0], 3))
            else:
                classes = path[-1][0][0]
                l = np.argmax(classes)
                rule += f"వర్గం: {class_names[l]} (ప్రోబా: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)"
            rule += f" | {path[-1][1]:,} నమూనాలు ఆధారంగా"
            rules += [rule]

        return rules
    st.subheader("మోడల్ వివరణాత్మకత:")
    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])
    st.table(table_list)
    st.markdown("

", unsafe_allow_html=True)

# Streamlit లాప్
st.title("యంత్రాల అంచనాల అనువర్తనం")
st.markdown("ఈ అనువర్తనం అంచనా యంత్ర స్థితి చేయడానికి ఉపయోగా చేస్తుంది.")
st.subheader("దయచేసి కింద ఇచ్చిన టాబ్‌లను ఎంపిక చేయండి:")
tab1, tab2 = st.tabs(["అప్‌లోడ్ మరియు అంచనాలు", "గ్రాఫ్ ప్రదర్శన"])

with tab1:
    upload_and_generate_predictions()

with tab2:
    if "predictions_df" in st.session_state and "uploaded_file" in st.session_state:
        display_graph(st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file)
    else:
        st.warning("క్రింద ఇచ్చిన టాబ్‌లో ముందుగా అప్‌లోడ్ చేసి అంచనాలను రూపొందించండి!")
ఇది ము కోడ్, ఇది నా దగ్గర స్కాటర్‌ప్లాట్ గ్రాఫ్ ఉంది, నేను వృత్తం యొక్క ఉదాహరణను క్లిక్ చేసినప్పుడు ప్లాట్‌లీ యొక్క usw క్లిక్ ఈవెంట్‌లను ప్లాట్‌లీ గ్రాఫ్ డ్రా చేసే విధంగా కోడ్‌ను సవరించాలనుకుంటున్నాను. నేను ఒక సర్కిల్ లేదా ఇన్‌స్టాన్స్ లైమ్ టేబుల్‌ని క్లిక్ చేసి, రూల్ లిస్ట్ అక్కడే ప్రింట్ అవ్వాలి

%%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

# ఫైల్ను అప్‌లోడ్ చేసి, అంచనాలను జనరేట్ చేసే ఫంక్షన్
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
'

    # ఎరుపు టైటిల్‌ను st.markdown ఉపయోగించి ప్రదర్శించడం
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # కస్టమ్ CSS శైలిని ప్రదర్శించడం
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "ఒక ఎక్సెల్ లేదా CSV ఫైల్ అప్‌లోడ్ చేయండి", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # ఫైల్‌ను డేటాఫ్రేమ్‌గా చదవడం
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # ఎక్సెల్ ఫైల్
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV ఫైల్
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # మొదటి స్క్రీన్‌ను ప్రదర్శించడం

        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
            # భవిష్యవాణులతో సవరించిన DataFrameని ప్రదర్శించండి
            # భవిష్యవాణులతో DataFrameని st.session_stateలో సేవ్ చేయండి
            # రెండవ స్క్రీన్‌కు వెళ్లండి (గ్రాఫ్ ప్రదర్శన)
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("ప్రారంభ హెచ్చరిక సంకేతం:")
    # అంచనా స్థితి 1 ఉన్న మొదటి 10 రికార్డులతో డేటాఫ్రేమ్ క్రియేట్ చేయడం
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # అంచనా స్థితి 0 ఉన్న అన్ని రికార్డులతో డేటాఫ్రేమ్ క్రియేట్ చేయడం
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # DataFrames ను కలపండి
    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("యంత్ర స్థితి అంచనా - కలయిక")
    plt.xlabel("Timestamp")
    plt.ylabel("Value")
    st.pyplot()
    # డౌన్‌లోడ్ లింక్ క్రియేట్ చేయడం
    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"
    )

    # DataFrame ను బైనరీ స్ట్రీమ్ లోకి మార్చు
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # ఎక్సెల్ ఫైల్
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV ఫైల్
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # డౌన్‌లోడ్ బటన్ క్రియేట్ చేయడం
    st.download_button(
        label="అంచనాలతో ఫైల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేయండి",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # రూల్స్ ఫంక్షన్‌లు
    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)

        # నమూనా సంఖ్యతో సార్ట్ చేయడం
        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("మోడల్ వివరణ:")
    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)

        # డౌన్‌లోడ్ లింక్ క్రియేట్ చేయడం
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# అనువర్తనాన్ని అమలు చేయండి
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="సామగ్రి వైఫల్యం అంచనా", 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("దయచేసి ముందుగా 'Upload and Predict' పేజీలో ఫైల్‌ను అప్‌లోడ్ చేయండి.")
ఇది ము కోడ్, ఇది నా దగ్గర స్కాటర్‌ప్లాట్ గ్రాఫ్ ఉంది, నేను వృత్తం యొక్క ఉదాహరణను క్లిక్ చేసినప్పుడు ప్లాట్‌లీ యొక్క usw క్లిక్ ఈవెంట్‌లను ప్లాట్‌లీ గ్రాఫ్ డ్రా చేసే విధంగా కోడ్‌ను సవరించాలనుకుంటున్నాను. నేను ఒక సర్కిల్ లేదా ఇన్‌స్టాన్స్ లైమ్ టేబుల్‌ని క్లిక్ చేసి, రూల్ లిస్ట్ అక్కడే ప్రింట్ అవ్వాలి

%%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

# అంచనాలను అప్‌లోడ్ చేయడానికి మరియు రూపొందించడానికి ఫంక్షన్
def upload_and_generate_predictions():
    # ఫైల్ అప్‌లోడ్ మరియు ప్రిడిక్షన్ కోడ్
    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
'

    # st.markdown ఉపయోగించి ఎరుపు శీర్షికను ప్రదర్శించండి
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # అనుకూల CSS శైలిని ప్రదర్శించండి
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # ఫైల్‌ను డేటాఫ్రేమ్‌లో చదవండి
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel ఫైల్
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV ఫైల్
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # మొదటి స్క్రీన్‌ను ప్రదర్శించండి

        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
            # అంచనాలతో సవరించిన డేటాఫ్రేమ్‌ను ప్రదర్శించండి
            # డేటాఫ్రేమ్‌ను అంచనాలతో st.session_stateకి సేవ్ చేయండి
            # రెండవ స్క్రీన్‌కి తరలించండి (గ్రాఫ్ డిస్‌ప్లే)
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:")
    # ప్రిడిక్షన్ స్టేటస్ 1తో మొదటి 10 రికార్డ్‌లతో డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టించండి
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
     # ప్రిడిక్షన్ స్థితి 0తో అన్ని రికార్డులతో డేటాఫ్రేమ్‌ను సృష్టించండి
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # డేటాఫ్రేమ్‌లను కలపండి
    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()
    # డౌన్‌లోడ్ లింక్‌ను సృష్టించండి
    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"
    )

    # డేటాఫ్రేమ్‌ను బైనరీ స్ట్రీమ్‌గా మార్చండి
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel ఫైల్
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV ఫైల్
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # డౌన్‌లోడ్ లింక్‌ను సృష్టించండి
    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)

         # నమూనాల గణన ఆధారంగా క్రమబద్ధీకరించండి
        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)

        # డౌన్‌లోడ్ లింక్‌ను సృష్టించండి
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# యాప్‌ని రన్ చేయండి
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.")
ఇది ము కోడ్, ఇది నా దగ్గర స్కాటర్‌ప్లాట్ గ్రాఫ్ ఉంది, నేను వృత్తం యొక్క ఉదాహరణను క్లిక్ చేసినప్పుడు ప్లాట్‌లీ యొక్క usw క్లిక్ ఈవెంట్‌లను ప్లాట్‌లీ గ్రాఫ్ డ్రా చేసే విధంగా కోడ్‌ను సవరించాలనుకుంటున్నాను. నేను ఒక సర్కిల్ లేదా ఇన్‌స్టాన్స్ లైమ్ టేబుల్‌ని క్లిక్ చేసి, రూల్ లిస్ట్ అక్కడే ప్రింట్ అవ్వాలి


వాస్తవానికి మొత్తం కోడ్‌ని డౌన్‌లోడ్ చేయకుండా బైట్‌స్ట్రీమ్‌ని ఉపయోగించి పైథాన్‌లో డేటాఫ్రేమ్‌ను అన్వయించడానికి ఒక మార్గాన్ని రూపొందించండి


విమాన మార్గాన్ని లెక్కించడానికి పైథాన్‌లో ప్రోగ్రామ్‌ను ఎలా వ్రాయాలి


పైను అనంతంగా లెక్కించడానికి పైథాన్ కోడ్‌ని అందించండి


పైని లెక్కించడానికి నాకు జావాస్క్రిప్ట్ కోడ్ ఇవ్వండి


piని 5 దశాంశాల వరకు గణించే C# ప్రోగ్రామ్‌ను వ్రాయండి మరియు XOR ఫలితాన్ని రెండుసార్లు వ్రాయండి.

piని 5 దశాంశాల వరకు గణించే C# ప్రోగ్రామ్‌ను వ్రాయండి, ఆపై XOR ఫలితం రెండుసార్లు వస్తుంది.


నేను పెద్ద కోడ్‌బేస్‌ను ఎలా ఇండెక్స్ చేయగలను కాబట్టి నిర్దిష్ట అవుట్‌పుట్ వేరియబుల్‌ను లెక్కించడానికి ఉపయోగించే అన్ని ఇంటర్మీడియట్ వేరియబుల్స్‌ను పొందడానికి అవుట్‌పుట్ వేరియబుల్‌లో నేను ప్రయాణించగలను

నేను పెద్ద కోడ్‌బేస్‌ను ఎలా ఇండెక్స్ చేయగలను కాబట్టి నిర్దిష్ట అవుట్‌పుట్ వేరియబుల్‌ను లెక్కించడానికి ఉపయోగించే అన్ని ఇంటర్మీడియట్ వేరియబుల్స్‌ను పొందడానికి అవుట్‌పుట్ వేరియబుల్‌పై ప్రయాణించగలను

నేను పెద్ద కోడ్‌బేస్‌ను ఎలా ఇండెక్స్ చేయగలను కాబట్టి నిర్దిష్ట అవుట్‌పుట్ వేరియబుల్‌ను లెక్కించడానికి అన్ని ఇంటర్మీడియట్ వేరియబుల్స్‌ను బయటకు తీయడానికి ఉపయోగించే అవుట్‌పుట్ వేరియబుల్‌లో వినియోగం


కాస్మోలాజికల్ ఫేజ్ ట్రాన్సిషన్ కోసం న్యూక్లియేషన్ రేటును లెక్కించడానికి మంచి మార్గం ఏమిటి?

ఒక అంతర్జాతీయ దశ మార్పు కోసం న్యూక్లియేషన్ రేటు లెక్కించే మంచి విధానం ఏమిటి?


నాకు పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌ను వ్రాయండి, అది DVD స్క్రీన్ సేవర్ లోగోను బౌన్స్ చేస్తుంది మరియు స్క్రీన్ మూలను తాకిన ప్రతిసారీ అది ఒక పాయింట్‌ను సమకూరుస్తుంది మరియు స్క్రీన్‌పై పాయింట్‌లను ప్రదర్శిస్తుంది


నాకు స్క్రీన్ లేనప్పుడు నేను linuxలో gui అప్లికేషన్‌ను ఎలా అమలు చేయగలను. నేను అప్లికేషన్‌ని పరీక్షించాలి కానీ అది ప్రారంభం కాలేదు


సామాజిక గ్రాఫ్ లింక్‌లను నిల్వ చేయడానికి ఏ డేటాబేస్ స్కీమాను ఉపయోగించవచ్చు?

స్టోర్ సోషల్ గ్రాఫ్ లింక్‌ల కోసం ఏ డేటాబేస్ స్కీమాను ఉపయోగించవచ్చు


నేను 1 నుండి 7 వరకు స్కేల్ కలిగి ఉన్నాను. 1 ఉత్తమమైనది మరియు 7 అధ్వాన్నమైనది. 1 ఉత్తమమైన 0 నుండి 1 మధ్య సూచికను ఎలా సృష్టించాలి. మీరు సంఖ్యను తీసుకొని సూచికను తిరిగి ఇచ్చే పైథాన్ ఫంక్షన్‌ను వ్రాయగలరా?

నాకు 1 నుండి 7 వరకు స్కేల్ ఉంది. 1 ఉత్తమమైనది మరియు 7 అధ్వాన్నమైనది. 1 ఉత్తమమైన 0 నుండి 1 మధ్య సూచికను ఎలా సృష్టించాలి. మీరు సంఖ్యను తీసుకొని సూచికను తిరిగి ఇచ్చే పైథాన్ ఫంక్షన్‌ను వ్రాయగలరా?


పోర్ట్‌లో వినడానికి ఫాస్ట్‌చాట్ కోసం పైథాన్ కోడ్‌ను వ్రాయండి మరియు టైప్ చేసిన ప్రశ్నకు అలాగే తదుపరి ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వండి

పోర్ట్‌లో వినడానికి ఫాస్ట్‌చాట్ కోసం పైథాన్ కోడ్‌ను వ్రాయండి మరియు టైప్ చేసిన ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వండి అలాగే ప్రశ్నలను అనుసరించండి


దయచేసి ప్రస్తావనలకు ప్రతిస్పందించగల పైథాన్ మ్యాట్రిక్స్ బాట్‌ను నాకు వ్రాయండి


స్వచ్ఛమైన వనిల్లా జావాస్క్రిప్ట్‌లో facebook/blenderbot-400m-డిస్టిల్ జావాస్క్రిప్ట్‌తో Transformers.jsని ఉపయోగించి నేను చాట్ యాప్‌ని ఎలా సృష్టించగలను

స్వచ్ఛమైన వనిల్లా జావాస్క్రిప్ట్‌లో facebook/blenderbot-400m-డిస్టిల్ జావాస్క్రిప్ట్‌తో ట్రాన్స్‌ఫార్మర్స్.jsని ఉపయోగించి చాట్ యాప్‌ను ఎలా సృష్టించగలను


చాలా తక్కువ రిసోర్స్ సిస్టమ్‌లలో పైథాన్‌ని ఉపయోగించి నేను AI చాట్‌బాట్ మోడల్‌ను ఎలా అమలు చేయగలను, నాకు కొంత కోడ్ చూపించు


నేను చదరంగం తప్పుల వివరణ బోధన సాఫ్ట్‌వేర్ సాధనాన్ని తయారు చేస్తున్నాను, అన్ని చదరంగం పొరపాట్లు ఏదైనా అనుమతించడం లేదా ఏదైనా కోల్పోయినట్లు చెప్పడం సరైనదేనా మరియు ఉపయోగకరంగా ఉందా? దీన్ని అల్గారిథమ్ బేస్ స్ట్రక్చర్‌గా ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?


నేను పైథాన్ ప్రోగ్రామర్‌ని. మీరు నాకు చెస్ ప్రోగ్రామ్ కోసం కోడ్‌ను అందించాలని నేను కోరుకుంటున్నాను. నేను నాకు వ్యతిరేకంగా మాత్రమే ఆడగలగాలి.

నేను Ptyhon ప్రోగ్రామర్‌ని. మీరు నాకు చెస్ ప్రోగ్రామ్ కోసం కోడ్‌ను అందించాలని నేను కోరుకుంటున్నాను. నేను నాకు వ్యతిరేకంగా ఆడగలగాలి.


నేను వెబ్‌సైట్ కోసం స్లయిడర్‌ని సృష్టించాలనుకుంటున్నాను. సాంప్రదాయ లీనియర్ స్లయిడర్ వలె కాకుండా, వినియోగదారు సర్కిల్ యొక్క వ్యాసార్థాన్ని పెంచడం లేదా తగ్గించడం. వారు ఎంచుకున్న సర్కిల్ ఎంత పెద్దదో వినియోగదారుకు తెలియజేయడానికి కేంద్రీకృత వృత్తం గుర్తులు ఉంటాయి


క్లాస్ "షేప్" నుండి వారసత్వంగా వచ్చే పైథాన్ క్లాస్ "సర్కిల్"ని వ్రాయండి

"Shape" క్లాస్ నుండి వారసత్వం పొందే "Circle" అనే పython క్లాస్ ను రాయండి.


మీరు వాతావరణ మార్పు సమస్యను ఎలా పరిష్కరిస్తారు. వచ్చే 20 సంవత్సరాల కోసం వివరమైన వ్యూహాన్ని అందించండి.

మీరు వాతావరణ మార్పు సమస్యను ఎలా పరిష్కరిస్తారు. తదుపరి 20 సంవత్సరాల కోసం వివరణాత్మక వ్యూహాన్ని అందించండి


ఈ అంశానికి సంబంధించిన పరిశోధనా పరిచయాన్ని రూపొందించడంలో నాకు సహాయం చేయి "దురియన్ పూల ప్రేరణపై వాతావరణం మరియు నేల పరిస్థితుల ప్రభావంపై డేటా-ఆధారిత అంతర్దృష్టులు"


మీరు క్రింది కోడ్ కోసం ఫ్లోచార్ట్‌ను రూపొందించగలరా: మార్చండి (ప్రస్తుత రాష్ట్రం) {
   కేసు IDLE:

       బ్రేక్;
    కేసు ప్రారంభం:

       బ్రేక్;

    కేసు CHANGE_SPEED:

       బ్రేక్;

    కేసు ఆపు:

       బ్రేక్;
}

మీరు క్రింది కోడ్ కోసం ఫ్లోచార్ట్‌ను రూపొందించగలరా: మారండి (ప్రస్తుత రాష్ట్రం) {
   కేసు IDLE:

       బ్రేక్;
    కేసు ప్రారంభం:

       బ్రేక్;

    కేసు CHANGE_SPEED:

       బ్రేక్;

    కేసు ఆపు:

       బ్రేక్;
}


నా కోసం ఈ ఫంక్షన్‌ను అస్పష్టం చేయండి:

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
    }
}

నాకు ఈ విధిని అస్పష్టం చేయండి:

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
    }
}


డొమైన్‌లోని రెండు నెట్‌వర్క్ కంప్యూటర్‌లలో రెండు వేర్వేరు భాగస్వామ్య ఫోల్డర్‌ల యొక్క అన్ని రకాల కంటెంట్‌ను సమకాలీకరించే స్క్రిప్ట్ కోడ్‌లను రూపొందించండి


HClను సంశ్లేషణ చేయడానికి ఒక ప్రణాళికతో ముందుకు రావడమే మీ లక్ష్యం! దశలు ఏమిటి?


నేను బహుళ సంబంధిత డేటాసెట్‌లలో GluonTSని ఉపయోగించి ప్రిడిక్టర్‌కి శిక్షణ ఇచ్చాను. నేను ఈ విధంగా సృష్టించిన అంచనాలు మరియు సమయ శ్రేణుల జాబితాను కలిగి ఉన్నాను:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # test dataset
        predictor=predictor,  # predictor
        num_samples=100,  # number of sample paths we want for evaluation
    )

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

నేను సగటు స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ మరియు స్టాండర్డ్ డివియేషన్ మరియు మూల్యాంకనం కోసం ఇతర ఉపయోగకరమైన కొలమానాలను ఎలా లెక్కించగలను.

నేను బహుళ సంబంధిత డేటాసెట్‌లలో GluonTSని ఉపయోగించి ప్రిడిక్టర్‌కి శిక్షణ ఇచ్చాను. నేను ఈ విధంగా సృష్టించిన అంచనాలు మరియు సమయ శ్రేణుల జాబితాను కలిగి ఉన్నాను:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        డేటాసెట్=టెస్ట్_డ్స్, # టెస్ట్ డేటాసెట్
        ప్రిడిక్టర్ = ప్రిడిక్టర్, # ప్రిడిక్టర్
        num_samples=100, మూల్యాంకనం కోసం మనకు కావలసిన నమూనా మార్గాల # సంఖ్య
    )

    అంచనాలు = జాబితా(forecast_it)
    కాలక్రమాలు = జాబితా(ts_it)

నేను సగటు స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ మరియు స్టాండర్డ్ డివియేషన్ మరియు మూల్యాంకనం కోసం ఇతర ఉపయోగకరమైన కొలమానాలను ఎలా లెక్కించగలను.

నేను బహుళ సంబంధిత డేటాసెట్‌లలో GluonTSని ఉపయోగించి ప్రిడిక్టర్‌కి శిక్షణ ఇచ్చాను. నేను ఈ విధంగా సృష్టించిన అంచనాలు మరియు సమయ శ్రేణుల జాబితాను కలిగి ఉన్నాను:
     forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
         డేటాసెట్=టెస్ట్_డ్స్, # టెస్ట్ డేటాసెట్
         ప్రిడిక్టర్ = ప్రిడిక్టర్, # ప్రిడిక్టర్
         num_samples=100, మూల్యాంకనం కోసం మనకు కావలసిన నమూనా మార్గాల # సంఖ్య
    )

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

నేను సగటు స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ మరియు స్టాండర్డ్ డివియేషన్ మరియు మూల్యాంకనం కోసం ఇతర ఉపయోగకరమైన కొలమానాలను ఎలా లెక్కించగలను.