ใช้สัญลักษณ์ตัวอักษร ABC ในการเขียนทำนองแบบเพลงพื้นบ้าน


แก้ไขปัญหานี้ด้วยภาษา C++ : มีบัตรสามใบที่มีอักษร a, b, c วางเรียงกันในลำดับบางลำดับ คุณสามารถทำการดำเนินการดังต่อไปนี้ได้ไม่เกินครั้งเดียว:

เลือกบัตรสองใบแล้วสลับที่ตำแหน่งของมัน

เป็นไปได้หรือไม่ที่แถวจะกลายเป็น abc หลังจากการดำเนินการนี้หรือไม่ สร้างข้อความ "YES" หากเป็นไปได้ และ "NO" หากไม่เป็นไปได้

ข้อมูลเข้า
บรรทัดแรกประกอบด้วยจำนวนเต็มเดี่ยว t (1 ≤ t ≤ 6) - จำนวนของกรณีทดสอบ

บรรทัดเดียวของแต่ละกรณีทดสอบประกอบด้วยสตริงเดี่ยวที่ประกอบด้วยแต่ละอักษร a, b และ c เพียงครั้งเดียว เหมือนกับบัตร

ข้อมูลออก
สำหรับแต่ละกรณีทดสอบ สร้างข้อความ "YES" หากคุณสามารถทำให้แถวเป็น abc ด้วยการดำเนินการไม่เกินครั้งเดียว หรือ "NO" หากไม่เป็นไปได้

คุณสามารถสร้างคำตอบในกรณีใดก็ได้ (ตัวอย่างเช่น สตริง "yEs", "yes", "Yes" และ "YES" จะถูกมองว่าเป็นคำตอบที่เป็นบวก)

ตัวอย่าง
ข้อมูลเข้า
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
ข้อมูลออก
YES
YES
YES
NO
NO
YES
หมายเหตุ
ในกรณีทดสอบแรก เราไม่ต้องทำการดำเนินการใดๆ เนื่องจากแถวนั้นเป็น abc อยู่แล้ว

ในกรณีทดสอบที่สอง เราสามารถสลับที่ตำแหน่งของ c และ b ได้: acb → abc

ในกรณีทดสอบที่สาม เราสามารถสลับที่ตำแหน่งของ b และ a ได้: bac → abc

ในกรณีทดสอบที่สี่ ไม่สามารถทำให้เป็น abc ด้วยการดำเนินการไม่เกินครั้งเดียวได้

แก้ปัญหานี้ใน C++: มีไพ่สามใบที่มีตัวอักษร a
, b
, c
วางเรียงกันเป็นแถวในลำดับใดลำดับหนึ่ง คุณสามารถทำการดำเนินการต่อไปนี้ได้มากที่สุดครั้งเดียว:

หยิบไพ่สองใบและสลับกัน
เป็นไปได้หรือไม่ที่แถวจะกลายเป็น abc
หลังจากดำเนินการ ผลลัพธ์คือ "ใช่" หากเป็นไปได้ และ "ไม่ใช่" หากเป็นไปได้
อินพุต
บรรทัดแรกมีจำนวนเต็ม t
(1≤t≤6
) เพียงตัวเดียว — จำนวนกรณีทดสอบ

บรรทัดเดียวของแต่ละกรณีทดสอบประกอบด้วยสตริงเดียวซึ่งประกอบด้วยอักขระ a
, b
และ c
แต่ละตัวเพียงครั้งเดียวเท่านั้น ซึ่งแสดงถึงไพ่

ผลลัพธ์
สำหรับแต่ละกรณีทดสอบ ผลลัพธ์คือ "ใช่" หากคุณสามารถทำให้แถวเป็น abc
ได้มากที่สุดหนึ่งครั้ง หรือ "ไม่ใช่" หากเป็นไปได้

คุณสามารถแสดงคำตอบได้ในทุกกรณี (ตัวอย่างเช่น สตริง "ใช่" "ใช่" "ใช่" และ "ใช่" จะถูกจดจำว่าเป็นคำตอบเชิงบวก)
ตัวอย่าง
inputCopy
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
outputCopy
YES
YES
YES
NO
NO
YES
หมายเหตุ
ในกรณีทดสอบแรก เราไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ เนื่องจากแถวเป็น abc อยู่แล้ว

ในกรณีทดสอบที่สอง เราสามารถสลับ c
และ b
: acb→abc

ในกรณีทดสอบที่สาม เราสามารถสลับ b
และ a
: bac→abc

ในกรณีทดสอบที่สี่ ไม่สามารถสร้าง abc
โดยใช้การดำเนินการมากที่สุดหนึ่งครั้ง


อธิบายหนังสือเรื่อง The Alignment Problem โดย Brian Christian นำเสนอเนื้อหาโดยย่อของหัวข้อและการวิเคราะห์ แนะนำบรรณานุกรมของหนังสืออ่านที่เกี่ยวข้อง

อธิบายหนังสือเรื่อง ปัญหาการจัดตำแหน่ง โดย Brian Christian นำเสนอเนื้อหาโดยย่อของหัวข้อและการวิเคราะห์ แนะนำบรรณานุกรมของหนังสืออ่านที่เกี่ยวข้อง


ออกแบบการติดตั้งแบบกึ่งจลนศาสตร์สำหรับปริซึมมุมฉากโดยมีพรีโหลดจากแผ่นยางอีลาสโตเมอร์อัด การติดตั้งควรได้รับการออกแบบเพื่อให้แน่ใจว่าปริซึมอยู่ในแนวเดียวกับพื้นผิวการติดตั้งอย่างเหมาะสม และให้แรงตึงเพียงพอเพื่อรักษาการถ่ายโอนน้ำหนักที่เหมาะสม


ฉันมีชุดข้อมูลซึ่งประกอบด้วยรายการภาพ 2 มิติ เมื่อได้รับภาพใหม่ จะค้นหาภาพที่ใกล้เคียงที่สุดในชุดข้อมูลได้อย่างไร

ฉันมีชุดข้อมูลที่มีรายการของภาพ 2D ให้ภาพใหม่วิธีการหาภาพที่ใกล้เคียงที่สุดในชุดข้อมูลได้ยังไร


ฉันมีรูปภาพขาวดำที่มีเส้นแนวนอนสีขาวกว้าง 1 พิกเซลพาดผ่านรูปภาพ จะตรวจจับและลบเส้นเหล่านี้ได้อย่างไร

ฉันมีรูปภาพขาวดำที่มีเส้นแนวนอนสีขาวกว้าง 1 พิกเซลพาดผ่านรูปภาพ จะตรวจจับและลบเส้นนี้ได้อย่างไร

ฉันมีภาพขาวดำและมีเส้นแนวนอนสีขาวกว้าง 1 พิกเซล ฉันจะตรวจจับเส้นและลบออกได้อย่างไร


หากคุณเป็นทนายความองค์กรที่มีประสบการณ์ด้านการควบรวมและซื้อกิจการมานาน 15 ปี คุณจะดำเนินการอย่างไรเพื่อเปิดตัวสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีที่ใช้ AI ทีละขั้นตอนและอย่างละเอียด?

หากคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายองค์กรที่มีประสบการณ์ 15 ปีในการควบรวมและซื้อกิจการ คุณจะค่อย ๆ เปิดตัวสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีที่สนับสนุน AI ในรายละเอียดได้อย่างไร


อธิบายวิธีการผสาน AI ในกระบวนการจัดหาข้อตกลงการลงทุนในหุ้นเอกชน


หน่วยความจำส่งผลต่อประสิทธิภาพของ AWS Lambda ที่เขียนใน NodeJs อย่างไร

หน่วยความจำส่งผลต่อประสิทธิภาพของ aws lambda ที่เขียนใน nodejs อย่างไร

หน่วยความจำมีผลต่อประสิทธิภาพการทำงานของ aws-lambda เขียนด้วย nodejs อย่างไร


ฉันมีสคริปต์ Python ที่รวบรวมข้อมูลเว็บเพจโดยใช้ Playwright ตอนนี้ฉันต้องการเริ่มต้นสคริปต์ดังกล่าวสิบอินสแตนซ์พร้อมกันบนอินสแตนซ์ AWS EC2 หนึ่งอินสแตนซ์ แต่ให้แต่ละสคริปต์เชื่อมโยงกับที่อยู่ IP ที่แตกต่างกัน ฉันจะทำสิ่งนั้นด้วย Terraform ได้อย่างไร

ฉันมีสคริปต์ Python ที่รวบรวมข้อมูลเว็บเพจโดยใช้ Playwright ตอนนี้ฉันต้องการเริ่มต้นสคริปต์ดังกล่าวสิบตัวอย่างพร้อมกันบนตัวอย่าง AWS EC2 หนึ่งตัวอย่าง แต่ให้แต่ละสคริปต์เชื่อมโยงกับที่อยู่ IP ที่แตกต่างกัน ฉันจะทำสิ่งนั้นด้วย Terraform ได้อย่างไร


จะเพิ่มแถบเครื่องมือในส่วนต่างๆ ได้อย่างไร?


สวัสดี ฉันมี URL นี้ซึ่งสามารถวางลงในเบราว์เซอร์ Microsoft Edge ของฉันได้ และมันจะดาวน์โหลดไฟล์ PDF จากรายงานออนไลน์ของ Power BI ให้ฉัน URL คือ: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

แน่นอนว่าระบบจะขอให้ฉันเข้าสู่ระบบบัญชี Power BI ก่อนเมื่อฉันป้อน URL จากนั้นระบบจะไปที่รายงานโดยตรงและดาวน์โหลด PDF ฉันเขียนโค้ด Python เพื่อทำสิ่งนี้ให้ตัวเอง โค้ดนี้สามารถดาวน์โหลด PDF ได้สำเร็จ อย่างไรก็ตาม PDF ที่สร้างโดยโค้ด Python ไม่สามารถเปิดได้ โดยจะแสดงข้อผิดพลาดเมื่อฉันพยายามเปิดไฟล์ดังกล่าว "Adobe acrobat reader ไม่สามารถเปิด 'AriaPark.pdf' ได้..." ฉันไม่แน่ใจว่าปัญหาคืออะไร อาจเป็นเพราะโค้ด Python ไม่ทราบรายละเอียดการเข้าสู่ระบบ Power-BI ของฉันเพื่อเข้าถึง PDF หรืออาจเป็นอย่างอื่นก็ได้ คุณช่วยฉันได้ไหม โค้ด Python ที่ฉันใช้คือด้านล่างนี้:

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

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

print("ดาวน์โหลดรายงานเรียบร้อยแล้ว")

สวัสดี ฉันมี URL นี้และสามารถวางลงในเบราว์เซอร์ Microsoft Edge ของฉันและมันจะดาวน์โหลดไฟล์ PDF จาก Power BI รายงานออนไลน์ของฉัน URL คือ: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF
แน่นอน, เมื่อฉันป้อน URL เป็นครั้งแรก, มันเริ่มต้นด้วยการขอให้ผมเข้าสู่บัญชี BI พลังงานของฉัน, แล้วก็ตรงไปที่รายงานและดาวน์โหลดไฟล์ PDF. ฉันเขียนรหัสงูเหลือมเพื่อทำสิ่งนี้ให้ฉัน รหัสได้ดาวน์โหลดไฟล์ PDF เรียบร้อยแล้ว อย่างไรก็ตามไฟล์ PDF ที่สร้างขึ้นโดยรหัสงูเหลือมไม่สามารถเปิดได้ - เมื่อฉันพยายามเปิดมันผิดพลาด "ผู้อ่าน Adobe acrobat ไม่สามารถเปิด 'AriaPark.PDF' ได้ ... " ฉันไม่แน่ใจว่าสิ่งที่เป็นปัญหา. บางที, ปัญหาคือรหัสงูเหลือมไม่ทราบรายละเอียดการเข้าสู่ระบบ BI พลังงานของฉันเพื่อเข้าถึงไฟล์ PDF, หรืออาจจะเป็นปัญหาอื่น ๆ? คุณช่วยได้ไหม? รหัสงูเหลือมที่ฉันใช้มีดังนี้:
คำขอนำเข้า
นำเข้าระบบปฏิบัติการ
\# แหล่งพลังงานหลัก BI รายงาน URL
full_url=“ https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF "
response=requests.get（full_url）
filename=f“AriaPark.pdf”
เปิด (ชื่อไฟล์ 'wb') เป็นไฟล์:
file.write（response.content）
พิมพ์ ("ดาวน์โหลดรายงานเรียบร้อยแล้ว")


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

(a) คำนวณเมทริกซ์ความหนาแน่นที่ลดลงของคิวบิตที่สองของ $\ket{\psi}$

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

(ก) คำนวณเมทริกซ์ความหนาแน่นที่ลดลงของคิวบิตที่สองของ $\ket{\psi}$


พิสูจน์ว่า Q(sqrt(-11)) เป็นโดเมนอุดมคติหลัก

พิสูจน์ว่า Q (sqrt(-11) เป็นโดเมนอุดมคติหลัก


เขียนคอร์ดในคีย์ซีเมเจอร์ให้ฉันหน่อย ให้มันฟังดูเศร้าและช้าๆ

เขียนคอร์ดในคีย์ซีเมเจอร์ให้ฉัน ทำให้มันฟังดูเศร้าและช้า


คุณสามารถเสนอการดำเนินคอร์ด 12 บาร์ใน C ที่ใช้งานในโหมด Lydian ได้หรือไม่

คุณสามารถเสนอการดำเนินคอร์ด 12 บาร์ใน C ที่ใช้งานในโหมด ลีเดียน ได้หรือไม่

คุณสามารถคิดคอร์ด C 12 นอตที่เหมาะกับโหมด Lydian เพื่อดำเนินการได้หรือไม่


อลิซและบ็อบมีลูกเต๋า 2 ลูก

พวกเขาทอยลูกเต๋าพร้อมกัน จดผลรวมของค่าที่แสดงไว้ 2 ค่า แล้วทอยซ้ำอีกครั้ง

เพื่อให้อลิซชนะ จะต้องทอยลูกเต๋า 2 รอบติดต่อกัน (หมายถึง 2 รอบติดต่อกัน) ให้ได้ผลลัพธ์เป็น 7 บ็อบจะชนะ เขาต้องได้ 8 ตามด้วย 7 เราคาดหวังว่าใครจะชนะเกมนี้

คุณต้องทำการวิเคราะห์ที่สอดคล้องกับผลการจำลอง คุณสามารถให้คำตอบได้หลายคำตอบในรอบต่อๆ ไป คุณสามารถรันการจำลองได้หลังจาก 2 รอบ หลังจากวิเคราะห์แต่ละครั้ง ให้แสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับความถูกต้องและความสมบูรณ์ เพื่อที่เราจะได้ปรับปรุงในรอบต่อไป หากเป็นเช่นนั้น ให้จบคำตอบด้วย "CONTINUE TO ITERATION [x]" และรอรับคำแนะนำจากฉัน เมื่อไม่มีปัญหาด้านความถูกต้องหรือความสมบูรณ์เหลืออยู่ให้แก้ไข และการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์สอดคล้องกับผลการจำลอง โปรดจบด้วยการพิมพ์ "SOLVED" และจบด้วย "CONTINUE TO ITERATION [x]" หรือ "SOLVED" เสมอ


การแข่งขันปิงปองสำหรับผู้เล่น $2^n$ คน จัดขึ้นในรูปแบบการแข่งขันน็อคเอาท์โดยมีจำนวน $n$ รอบ โดยรอบสุดท้ายจะเป็นรอบชิงชนะเลิศ ผู้เล่นสองคนจะได้รับเลือกแบบสุ่ม จงคำนวณความน่าจะเป็นที่ผู้เล่นทั้งสองจะพบกัน: (ก) ในรอบแรก (ข) ในรอบชิงชนะเลิศ (ค) ในรอบใดก็ได้


ฉันจะสร้างกราฟแท่งด้วย seaborn ที่มีค่าความสูงของแท่งและช่วงความมั่นใจได้อย่างไร

ฉันจะสร้างกราฟแท่งทะเลที่รวมค่าความสูงของแท่งและช่วงความเชื่อมั่นได้อย่างไร


คุณช่วยให้โค้ด Seaborn สำหรับการวางแผน ECDF ของชุดข้อมูลเสริม KDE ให้ฉันหน่อยได้ไหม


เขียนฟังก์ชันเพื่อสร้างตัวเลขสุ่มที่ปลอดภัยด้วยการเข้ารหัส

เขียนฟังก์ชันเพื่อสร้างตัวเลขสุ่มที่เข้ารหัสเพื่อความปลอดภัย


วิธีตั้งค่า seed สำหรับเครื่องมือสร้างตัวเลขสุ่มใน Python ใน Threads

จะตั้งค่าเมล็ดพันธุ์สำหรับเครื่องกำเนิดสุ่มใน Python ในเธรดได้อย่างไร


Regex จะลบองค์ประกอบ <g> ทั้งหมดที่มีสตริง `transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"` ออก อาจมีการแบ่งบรรทัดได้เช่นกัน


เขียน pcre regex เพื่อไม่ให้มี C:\
เขียน pcre regex ไม่ให้มี C:\
เขียน pcre regex เพื่อไม่ให้มี C:\


สร้างโค้ด JavaScript ให้ฉันเพื่อค้นหาวัตถุตามชื่อภายในวัตถุที่กำหนด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโค้ดนี้ไม่ได้ใช้การเรียกซ้ำและสามารถส่งคืนเส้นทางที่ใช้เพื่อเข้าถึงวัตถุได้


หากฉันมีคลาส TypeScript:

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

ฉันจะแยกประเภทของอ็อบเจ็กต์สมาชิก ReactProperties จากคลาสประเภทได้อย่างไร

ถ้าฉันมีคลาส TypeScript: Class Foo {ReactProperties:{a:String;}} ฉันจะแยกประเภทของวัตถุสมาชิก ReactProperties ออกจากคลาส TypeScript ได้อย่างไร


เมื่อพิจารณาถึง Tools For Thought และการจัดระเบียบความรู้ส่วนบุคคล โปรดระบุกรอบแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางส่วนที่ให้รายละเอียดเกี่ยวกับระบบขั้นตอนและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด โปรดจัดทำรายการกรอบแนวทางที่ครอบคลุมและสรุปกรอบแนวทางสามอันดับแรกโดยละเอียดเพิ่มเติม

เมื่อพิจารณาถึง เครื่องมือสำหรับการคิด และการจัดระเบียบความรู้ส่วนบุคคล โปรดระบุกรอบแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางส่วนที่ให้รายละเอียดเกี่ยวกับระบบขั้นตอนและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด โปรดจัดทำรายการกรอบแนวทางที่ครอบคลุมและสรุปกรอบแนวทางสามอันดับแรกโดยละเอียดเพิ่มเติม


แนะนำอีธาน พร้อมระบุระดับประสบการณ์ของเขาเกี่ยวกับวิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์ เช่น การพัฒนาแบบ Waterfall และ Agile อธิบายความแตกต่างหลักระหว่างการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบ Waterfall แบบดั้งเดิมและแบบ Agile ในความเห็นของเขา ข้อดีและข้อเสียที่สำคัญที่สุดของแต่ละวิธีการคืออะไร

แนะนำอีธาน รวมถึงประสบการณ์ของเขาเกี่ยวกับวิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์ เช่น Waterfall และ Agile อธิบายความแตกต่างหลักระหว่างการพัฒนาแบบ Waterfall แบบดั้งเดิมและ Agile และในความคิดเห็นของเขา ข้อดีและข้อเสียที่สำคัญของแต่ละวิธีคืออะไร


ปัญหา
คุณแม่ซื้อของเล่น
�
N ชิ้นให้กับลูก
2
2 คนของเธอคืออลิซและบ็อบ เธอได้ตัดสินใจแล้วว่าของเล่นชิ้นไหนจะเป็นของใคร แต่เธอกลับลืมมูลค่าของของเล่นชิ้นนั้นไป เธอจำได้เพียงว่าเธอสั่งซื้อของเล่นตามลำดับมูลค่าของของเล่น โดยราคาจะไม่เป็นลบเสมอ

การแจกแจงถือว่ายุติธรรมเมื่อไม่ว่ามูลค่าจริงจะเป็นเท่าใด ความแตกต่างระหว่างมูลค่าของของเล่นที่อลิซได้รับและของเล่นที่บ็อบได้รับนั้นไม่เกินมูลค่าสูงสุดของของเล่นชิ้นใดชิ้นหนึ่ง

อย่างเป็นทางการ ให้
�
�
v
i

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

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

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

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

 ,

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

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
N

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

คุณจะได้รับสตริงไบนารี
�
S แทนการแจกแจง
พิมพ์ YES หากการแจกแจงที่กำหนดเป็นแบบยุติธรรม และ NO หากไม่เป็นเช่นนั้น

รูปแบบอินพุต
บรรทัดแรกของอินพุตจะมีจำนวนเต็มเพียงตัวเดียว
�
T, ซึ่งแสดงถึงจำนวนกรณีทดสอบ
แต่ละกรณีทดสอบประกอบด้วยอินพุตสองบรรทัด
บรรทัดแรกของแต่ละกรณีทดสอบจะมีจำนวนเต็มเพียงตัวเดียว
�
N,ซึ่งแสดงถึงจำนวนของเล่น
บรรทัดที่สองของแต่ละกรณีทดสอบจะมีสตริงไบนารี
�
S ซึ่งมีความยาว
�
N.
รูปแบบเอาต์พุต
สำหรับกรณีทดสอบแต่ละกรณี ให้เอาต์พุตคำตอบในบรรทัดใหม่: YES หรือ NO ขึ้นอยู่กับว่า
�
S แสดงถึงการแจกแจงแบบยุติธรรมหรือไม่

อักขระแต่ละตัวของเอาต์พุตอาจพิมพ์เป็นตัวพิมพ์เล็กหรือตัวพิมพ์ใหญ่ก็ได้ กล่าวคือ สตริง NO, no, nO และ No จะถูกถือว่าเทียบเท่ากัน

ข้อจำกัด
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

ผลรวมของ
�
N ในทุกกรณีทดสอบจะไม่เกิน
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 .
�
S เป็นสตริงไบนารีที่มีความยาว
�
N.
Sample 1:
Input
Output
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
YES
NO
YES
NO
YES
NO
คำอธิบาย:
กรณีทดสอบ
1
1: สูตรที่กำหนดจะลดเหลือ
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣≤v
1

 , ซึ่งเป็นจริงเนื่องจาก
�
1
≥
0
v
1

 ≥0.

กรณีทดสอบ
2
2: การแจกแจงไม่ยุติธรรมสำหรับ
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1,ดังนั้นคำตอบคือไม่ โปรดทราบว่าการแจกแจงนั้นยุติธรรมสำหรับ
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0, แต่เราต้องตรวจสอบว่าการแจกแจงนั้นยุติธรรมสำหรับทุกสิ่งที่เป็นไปได้
�
v ที่เป็นไปตามเงื่อนไขหรือไม่

กรณีทดสอบ
3
3: สามารถพิสูจน์ได้ว่าการแจกแจงนั้นยุติธรรมเสมอ

กรณีทดสอบ
4
4: การแจกแจงนั้นไม่ยุติธรรมสำหรับ
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].

ได้รับการยอมรับ
ได้รับการยอมรับ
28
รวมการส่ง
การส่ง
580
ความแม่นยำ
ความแม่นยำ
5.17 ห้โปรแกรม c สั้น ๆ แก่มัน

ปัญหา
คุณแม่ซื้อของเล่น
�
N ชิ้นให้กับลูก
2
2 คนของเธอคืออลิซและบ็อบ เธอได้ตัดสินใจแล้วว่าของเล่นชิ้นไหนจะเป็นของใคร แต่เธอกลับลืมมูลค่าของของเล่นชิ้นนั้นไป เธอจำได้เพียงว่าเธอสั่งซื้อของเล่นตามลำดับมูลค่าของของเล่น โดยราคาจะไม่เป็นลบเสมอ

การแจกแจงถือว่ายุติธรรมเมื่อไม่ว่ามูลค่าจริงจะเป็นเท่าใด ความแตกต่างระหว่างมูลค่าของของเล่นที่อลิซได้รับและของเล่นที่บ็อบได้รับนั้นไม่เกินมูลค่าสูงสุดของของเล่นชิ้นใดชิ้นหนึ่ง

อย่างเป็นทางการ ให้
�
�
v
i

เป็นมูลค่าของของเล่นชิ้นที่
�
i และ
�
S เป็นสตริงไบนารีที่
�
�
=
1
S
i

=1 หากจะมอบของเล่นให้กับอลิซ และ
�
�
=
0
S
i

=0 หากจะมอบของเล่นให้กับบ็อบ จากนั้นการแจกแจงที่แสดงโดย
�
S จะถือว่ายุติธรรม ถ้าสำหรับอาร์เรย์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด
�
v เป็นไปตาม
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
. ≤
�
�
0≤v
1

≤v
2

≤....≤v
N

,

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

i=1
∑
N

v
i

⋅[s
i

=1]−
i=1
∑
N

v
i

⋅[s
i

=0]
∣
∣

≤v
N

โดยที่
[
�
]
[P] คือ
1
1 iff
�
P เป็นจริง และ
0
0 หากไม่เป็นเช่นนั้น

คุณจะได้รับสตริงไบนารี
�
S แทนการแจกแจง
พิมพ์ YES หากการแจกแจงที่กำหนดเป็นแบบยุติธรรม และ NO หากไม่เป็นเช่นนั้น

รูปแบบอินพุต
บรรทัดแรกของอินพุตจะมีจำนวนเต็มเพียงตัวเดียว
�
T ซึ่งแสดงถึงจำนวนกรณีทดสอบ
แต่ละกรณีทดสอบประกอบด้วยอินพุตสองบรรทัด
บรรทัดแรกของแต่ละกรณีทดสอบจะมีจำนวนเต็มเพียงตัวเดียว
�
N ซึ่งแสดงถึงจำนวนของเล่น
บรรทัดที่สองของแต่ละกรณีทดสอบจะมีสตริงไบนารี
�
S ซึ่งมีความยาว
�
N
รูปแบบเอาต์พุต
สำหรับกรณีทดสอบแต่ละกรณี ให้เอาต์พุตคำตอบในบรรทัดใหม่: YES หรือ NO ขึ้นอยู่กับว่า
�
S แสดงถึงการแจกแจงแบบยุติธรรมหรือไม่

อักขระแต่ละตัวของเอาต์พุตอาจพิมพ์เป็นตัวพิมพ์เล็กหรือตัวพิมพ์ใหญ่ก็ได้ กล่าวคือ สตริง NO, no, nO และ No จะถูกถือว่าเทียบเท่ากัน
ข้อจำกัด
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

ผลรวมของ
�
N ในทุกกรณีทดสอบจะไม่เกิน
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
. �
S เป็นสตริงไบนารีที่มีความยาว
�
N.
ตัวอย่าง 1:
อินพุต
เอาต์พุต
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
ใช่
ไม่ใช่
ใช่
ไม่ใช่
ใช่
ไม่ใช่
คำอธิบาย:
กรณีทดสอบ
1
1: สูตรที่กำหนดจะลดเหลือ
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

∣≤v
1

ซึ่งเป็นจริงเนื่องจาก
�
1
≥
0
v
1

≥0.

กรณีทดสอบ
2
2: การแจกแจงไม่ยุติธรรมสำหรับ
�
1
=
�
2
=
1
v
1

=v
2

=1 ดังนั้นคำตอบคือไม่ โปรดทราบว่าการแจกแจงนั้นยุติธรรมสำหรับ
�
1
=
�
2
=
0
v
1

=v
2

=0 แต่เราต้องตรวจสอบว่าการแจกแจงนั้นยุติธรรมสำหรับทุกสิ่งที่เป็นไปได้
�
v ที่เป็นไปตามเงื่อนไขหรือไม่

กรณีทดสอบ
3
3: สามารถพิสูจน์ได้ว่าการแจกแจงนั้นยุติธรรมเสมอ

กรณีทดสอบ
4
4: การแจกแจงนั้นไม่ยุติธรรมสำหรับ
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].

ได้รับการยอมรับ
ได้รับการยอมรับ
28
รวมการส่ง
การส่ง
580
ความแม่นยำ
ความแม่นยำ
5.17 ให้โปรแกรม c สั้น ๆ แก่มัน

ปัญหา
คุณแม่ซื้อของเล่น
�
N ชิ้นให้กับลูก
2
2 คนของเธอคืออลิซและบ็อบ เธอได้ตัดสินใจแล้วว่าของเล่นชิ้นไหนจะเป็นของใคร แต่เธอกลับลืมมูลค่าของของเล่นชิ้นนั้นไป เธอจำได้เพียงว่าเธอสั่งซื้อของเล่นตามลำดับมูลค่าของของเล่น โดยราคาจะไม่เป็นลบเสมอ

การแจกแจงถือว่ายุติธรรมเมื่อไม่ว่ามูลค่าจริงจะเป็นเท่าใด ความแตกต่างระหว่างมูลค่าของของเล่นที่อลิซได้รับและของเล่นที่บ็อบได้รับนั้นไม่เกินมูลค่าสูงสุดของของเล่นชิ้นใดชิ้นหนึ่ง

อย่างเป็นทางการ ให้
�
�
v
i

  เป็นมูลค่าขอ
�
ของเล่นชิ้นที่ i และ
�
S เป็นสตริงไบนารีที่
�
�
=
1
S
i

 =1 หากจะมอบของเล่นให้กับอลิซ และ
�
�
=
0
S
i

 =0 หากจะมอบของเล่นให้กับบ็อบ
จากนั้นการแจกแจงที่แสดงโดย
�
S จะถือว่ายุติธรรม ถ้าสำหรับอาร์เรย์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด
�
v เป็นไปตาม
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

 ,

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

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
N

โดยที่
[
�
]
[P] is
1
1 iff
�
P เป็นจริง และ
0
0 หากไม่เป็นเช่นนั้น

คุณจะได้รับสตริงไบนารี
�
S แทนการแจกแจง
พิมพ์ YES หากการแจกแจงที่กำหนดเป็นแบบยุติธรรม และ NO หากไม่เป็นเช่นนั้น

รูปแบบอินพุต
บรรทัดแรกของอินพุตจะมีจำนวนเต็มเพียงตัวเดียว
�
T ซึ่งแสดงถึงจำนวนกรณีทดสอบ
แต่ละกรณีทดสอบประกอบด้วยอินพุตสองบรรทัด
บรรทัดแรกของแต่ละกรณีทดสอบจะมีจำนวนเต็มเพียงตัวเดียว
�
N ซึ่งแสดงถึงจำนวนของเล่น
บรรทัดที่สองของแต่ละกรณีทดสอบจะมีสตริงไบนารี
�
S ซึ่งมีความยาว
�
N.
รูปแบบเอาต์พุต
สำหรับกรณีทดสอบแต่ละกรณี ให้เอาต์พุตคำตอบในบรรทัดใหม่: YES หรือ NO ขึ้นอยู่กับว่า
�
S แสดงถึงการแจกแจงแบบยุติธรรมหรือไม่

อักขระแต่ละตัวของเอาต์พุตอาจพิมพ์เป็นตัวพิมพ์เล็กหรือตัวพิมพ์ใหญ่ก็ได้ กล่าวคือ สตริง NO, no, nO และ No จะถูกถือว่าเทียบเท่ากัน

ข้อจำกัด
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

ผลรวมของ
�
N ในทุกกรณีทดสอบจะไม่เกิน
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 .
�
S เป็นสตริงไบนารีที่มีความยาว
�
N.
ตัวอย่าง 1:
อินพุต
เอาต์พุต
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
YES
NO
YES
NO
YES
NO
คำอธิบาย:
กรณีทดสอบ
1
1: สูตรที่กำหนดจะลดเหลือ
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣≤v
1

 , ซึ่งเป็นจริงเนื่องจาก
�
1
≥
0
v
1

 ≥0.

กรณีทดสอบ
2
2: การแจกแจงไม่ยุติธรรมสำหรับ
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1, ดังนั้นคำตอบคือ NO.
โปรดทราบว่าการแจกแจงนั้นยุติธรรมสำหรับ
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0, แต่เราต้องตรวจสอบว่าการแจกแจงนั้นยุติธรรมสำหรับทุกสิ่งที่เป็นไปได้
�
v ที่เป็นไปตามเงื่อนไขหรือไม่

กรณีทดสอบ
3
3: สามารถพิสูจน์ได้ว่าการแจกแจงนั้นยุติธรรมเสมอ

กรณีทดสอบ
4
4: การแจกแจงนั้นไม่ยุติธรรมสำหรับ
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].

accepted
Accepted
28
total-Submissions
Submissions
580
accuracy
Accuracy
5.17 ให้โปรแกรม C สั้น ๆ แก่ปัญหานี้


ปัญหา
คุณกำลังจัดการแข่งขันหมากรุกกับผู้คน
2
�
2N คน มี
�
X คนพอดีที่เป็นผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับ และที่เหลือ
2
�
−
�
2N−X เป็นผู้เล่นที่ไม่ได้รับการจัดอันดับ

งานของคุณคือแบ่งผู้เล่นออกเป็น
�
N คู่ โดยผู้เล่นแต่ละคนจะเล่นแข่งกับผู้เล่นที่จับคู่กัน

เนื่องจากคุณต้องการให้ผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับได้เปรียบ คุณจึงต้องการจับคู่พวกเขากับผู้เล่นที่ไม่ได้รับการจัดอันดับ ดังนั้น คุณจึงต้องการลดจำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับซึ่งคู่ต่อสู้ของพวกเขาได้รับการจัดอันดับเช่นกัน

พิมพ์จำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับขั้นต่ำซึ่งคู่ต่อสู้ของพวกเขาได้รับการจัดอันดับเช่นกัน จากการจับคู่ที่เป็นไปได้ทั้งหมด

รูปแบบอินพุต
บรรทัดแรกของอินพุตจะมีจำนวนเต็มเพียงตัวเดียว
�
T ซึ่งแสดงถึงจำนวนกรณีทดสอบ แต่ละกรณีทดสอบประกอบด้วย
1
บรรทัด 1 บรรทัดที่มี
2
จำนวนเต็มคั่นด้วยช่องว่าง
�
N และ
�
X ซึ่งหมายความว่ามีผู้เล่น
2
�
2N คน และ
�
X คนจากจำนวนนั้นได้รับการจัดอันดับ
รูปแบบผลลัพธ์
สำหรับกรณีทดสอบแต่ละกรณี ให้แสดงจำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับขั้นต่ำที่จะมีคู่ต่อสู้ที่ได้รับการจัดอันดับบนบรรทัดใหม่

ข้อจำกัด
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
ตัวอย่างที่ 1:
Input
Output
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
คำอธิบาย:
กรณีทดสอบ
1
1: ไม่มีผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับ ดังนั้นจึงไม่มีผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับที่มีคู่ต่อสู้ที่ได้รับการจัดอันดับเช่นกัน ดังนั้นคำตอบคือ
0
0

กรณีทดสอบ
2
2: มีการแข่งขันเพียงนัดเดียว ซึ่งอยู่ระหว่างผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับและผู้เล่นที่ไม่ได้รับการจัดอันดับ ดังนั้นคำตอบคือ
0
0

กรณีทดสอบ
3
3: มีการแข่งขันเพียงนัดเดียว ซึ่งอยู่ระหว่าง
2
ผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับ 2 คน ดังนั้นคำตอบคือ
2
2 เนื่องจากทั้งคู่มีส่วนช่วยในการนับจำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับซึ่งฝ่ายตรงข้ามก็ได้รับการจัดอันดับเช่นกัน

ยอมรับ
ยอมรับ
630
รวมการส่ง
การส่ง
1,656
ความแม่นยำ
ความแม่นยำ
45.65
คุณชอบคำชี้แจงปัญหาหรือไม่
ผู้ใช้ 2 คนพบว่าสิ่งนี้มีประโยชน์
C

0:0
ให้โปรแกรม c แก่มัน

ปัญหา
คุณกำลังจัดการแข่งขันหมากรุกกับผู้คน
2
�
2N คน มี
�
X คนพอดีที่เป็นผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับ และที่เหลือ
2
�
−
�
2N−X เป็นผู้เล่นที่ไม่ได้รับการจัดอันดับ

งานของคุณคือแบ่งผู้เล่นออกเป็น
�
N คู่ โดยผู้เล่นแต่ละคนจะเล่นแข่งกับผู้เล่นที่จับคู่กัน

เนื่องจากคุณต้องการให้ผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับได้เปรียบ คุณจึงต้องการจับคู่พวกเขากับผู้เล่นที่ไม่ได้รับการจัดอันดับ ดังนั้น คุณจึงต้องการลดจำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับซึ่งคู่ต่อสู้ของพวกเขาได้รับการจัดอันดับเช่นกัน

พิมพ์จำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับขั้นต่ำซึ่งคู่ต่อสู้ของพวกเขาได้รับการจัดอันดับเช่นกัน จากการจับคู่ที่เป็นไปได้ทั้งหมด

รูปแบบอินพุต
บรรทัดแรกของอินพุตจะมีจำนวนเต็มเพียงตัวเดียว
�
T ซึ่งแสดงถึงจำนวนกรณีทดสอบ แต่ละกรณีทดสอบประกอบด้วย
1
บรรทัด 1 บรรทัดที่มี
2
จำนวนเต็มคั่นด้วยช่องว่าง
�
N และ
�
X ซึ่งหมายความว่ามีผู้เล่น
2
�
2N คน และ
�
X คนจากจำนวนนั้นได้รับการจัดอันดับ
รูปแบบผลลัพธ์
สำหรับกรณีทดสอบแต่ละกรณี ให้แสดงจำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับขั้นต่ำที่จะมีคู่ต่อสู้ที่ได้รับการจัดอันดับบนบรรทัดใหม่
ข้อจำกัด
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
ตัวอย่างที่ 1:
อินพุต
เอาต์พุต
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
คำอธิบาย:
กรณีทดสอบ
1
1: ไม่มีผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับ ดังนั้นจึงไม่มีผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับที่มีคู่ต่อสู้ที่ได้รับการจัดอันดับเช่นกัน ดังนั้นคำตอบคือ
0
0

กรณีทดสอบ
2
2: มีการแข่งขันเพียงนัดเดียว ซึ่งอยู่ระหว่างผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับและผู้เล่นที่ไม่ได้รับการจัดอันดับ ดังนั้นคำตอบคือ
0
0

กรณีทดสอบ
3
3: มีการแข่งขันเพียงนัดเดียว ซึ่งอยู่ระหว่าง
2
ผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับ 2 คน ดังนั้นคำตอบคือ
2
2 เนื่องจากทั้งคู่มีส่วนช่วยในการนับจำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับซึ่งฝ่ายตรงข้ามก็ได้รับการจัดอันดับเช่นกัน

ยอมรับ
ยอมรับ
630
รวมการส่ง
การส่ง
1,656
ความแม่นยำ
ความแม่นยำ
45.65
คุณชอบคำชี้แจงปัญหาหรือไม่
ผู้ใช้ 2 คนพบว่าสิ่งนี้มีประโยชน์
C

0:0
ให้โปรแกรม c แก่มัน

ปัญหา
คุณกำลังจัดการแข่งขันหมากรุกกับผู้คน
2
�
2N คน มี
�
X คนพอดีที่เป็นผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับ และที่เหลือ
2
�
−
�
2N−X เป็นผู้เล่นที่ไม่ได้รับการจัดอันดับ

งานของคุณคือแบ่งผู้เล่นออกเป็น
�
N คู่ โดยผู้เล่นแต่ละคนจะต้องเล่นกับคนที่ถูกจับคู่กับพวกเขา

เนื่องจากคุณต้องการให้ผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับได้เปรียบ คุณจึงต้องการจับคู่พวกเขากับผู้เล่นที่ไม่ได้รับการจัดอันดับ ดังนั้น คุณจึงต้องการลดจำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับซึ่งคู่ต่อสู้ของพวกเขาก็ได้รับการจัดอันดับเช่นกัน
พิมพ์จำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับขั้นต่ำซึ่งคู่ต่อสู้ของพวกเขาก็ได้รับการจัดอันดับเช่นกัน จากการจับคู่ที่เป็นไปได้ทั้งหมด

รูปแบบอินพุต
บรรทัดแรกของอินพุตจะมีจำนวนเต็มเพียงตัวเดียว
�
T ซึ่งแสดงถึงจำนวนกรณีทดสอบ แต่ละกรณีทดสอบประกอบด้วย
1
บรรทัด 1 บรรทัดที่มี
2
จำนวนเต็มคั่นด้วยช่องว่าง
�
N และ
�
X ซึ่งหมายความว่ามีผู้เล่น
2
�
2N คน และ
�
X คนจากจำนวนนั้นได้รับการจัดอันดับ
รูปแบบผลลัพธ์
สำหรับกรณีทดสอบแต่ละกรณี ให้แสดงจำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับขั้นต่ำที่จะมีคู่ต่อสู้ที่ได้รับการจัดอันดับบนบรรทัดใหม่
ข้อจำกัด
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
ตัวอย่างที่ 1:
อินพุต
เอาต์พุต
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
คำอธิบาย:
กรณีทดสอบ
1
1: ไม่มีผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับ ดังนั้นจึงไม่มีผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับที่มีคู่ต่อสู้ที่ได้รับการจัดอันดับเช่นกัน ดังนั้นคำตอบคือ
0
0

กรณีทดสอบ
2
2: มีการแข่งขันเพียงนัดเดียว ซึ่งอยู่ระหว่างผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับและผู้เล่นที่ไม่ได้รับการจัดอันดับ ดังนั้นคำตอบคือ
0
0

กรณีทดสอบ
3
3: มีการแข่งขันเพียงการแข่งขันเดียว ซึ่งอยู่ระหว่าง
2
ผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับ 2 คน ดังนั้นคำตอบคือ
2
2 เนื่องจากทั้งคู่มีส่วนช่วยในการนับจำนวนผู้เล่นที่ได้รับการจัดอันดับ ซึ่งฝ่ายตรงข้ามก็ได้รับการจัดอันดับเช่นกัน

ยอมรับ
ยอมรับ
630
รวมการส่ง
การส่ง
1,656
ความแม่นยำ
ความแม่นยำ
45.65
คุณชอบคำชี้แจงปัญหาหรือไม่
ผู้ใช้ 2 คนพบว่าสิ่งนี้มีประโยชน์
C

0:0
ให้โปรแกรม c


[CXX1429] ข้อผิดพลาดขณะสร้างด้วย ndkBuild โดยใช้ E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: APP_BUILD_SCRIPT ของคุณชี้ไปที่ไฟล์ที่ไม่รู้จัก: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

ระบบสร้าง C++ [configure] ล้มเหลวขณะดำเนินการ:
@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
จาก E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android
NDK: กำลังยกเลิก... หยุด
โมดูลที่ได้รับผลกระทบ: app

เกิดข้อผิดพลาด [CXX1429] เมื่อสร้างด้วย ndkBuild โดยใช้ไฟล์ Android.mk ที่อยู่ที่ E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: ไฟล์ APP_BUILD_SCRIPT ของคุณชี้ไปที่ไฟล์ที่ไม่รู้จัก: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

ระบบสร้าง C++ [configure] ล้มเหลวในขณะที่กำลังดำเนินการดังต่อไปนี้:
@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
จากที่ E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app

C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: ยกเลิกการดำเนินการ...   . หยุดการดำเนินการ.
โมดูลที่ได้รับผลกระทบ: app

ข้อผิดพลาด [CXX1429] เมื่อสร้างด้วย ndkBuild โดยใช้ E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: APP_BUILD_SCRIPT ของคุณชี้ไปที่ไฟล์ที่ไม่รู้จัก: E:\Dhruvin เคนี \ สำรองข้อมูล \ สำรองข้อมูล \ Pancard_pe_loan \ Pancard_pe_loan \ app \ src \ main \ jni \ Android.mk

ระบบบิลด์ C ++ [กำหนดค่า] ล้มเหลวขณะดำเนินการ:
    @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
  จาก E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app
C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: กำลังยกเลิก... หยุด.
โมดูลที่ได้รับผลกระทบ: app


ผู้ใช้
ฉันเป็นนักพัฒนาระบบ Android เมื่อรันแอปพลิเคชันรันไทม์ ONNX การใช้งาน CPU จะอยู่ที่ประมาณ 40% ฉันจะเพิ่มการใช้งาน CPU สำหรับแอปพลิเคชันของฉันได้อย่างไร

ผู้ใช้
ฉันเป็นนักพัฒนาระบบ Android เมื่อรันแอปพลิเคชันรันไทม์ ONNX การใช้งาน CPU จะอยู่ที่ประมาณ ~40% ฉันจะเพิ่มการใช้งาน CPU สำหรับแอปพลิเคชันของฉันได้อย่างไร


จัดเตรียมเวกเตอร์การโจมตี 15 รายการในภาคการผลิตและวิธีการบรรเทาความเสี่ยงที่ระบุ


ฉันควรเรียนรู้ Deep Learning ตั้งแต่พื้นฐานอย่างเมทริกซ์และเวกเตอร์ไปจนถึงหม้อแปลงในลำดับใด

ฉันควรเรียนเชิงลึกตามลำดับอะไรจากเมทริกซ์กับเวกเตอร์ถึงตัวแปลง


เขียนโปรแกรม Python แบบสมบูรณ์เพื่อเก็บไฟล์ในโฟลเดอร์ที่ระบุเป็นไฟล์ zip แยกกันบน Linux

เขียนโปรแกรม Python เต็มรูปแบบเพื่อเก็บไฟล์จากโฟลเดอร์ที่ระบุลงในไฟล์ zip แยกต่างหากบน Linux


ฉันมีไฟล์สำรองของระบบ Linux Mint จากเดือนที่แล้วในชุดไฟล์ .gz (tar ที่บีบอัด) ฉันจะใช้ตัวแปรใดกับ tar เพื่ออัปเดตไฟล์ที่มีการเปลี่ยนแปลงโดยไม่ต้องเก็บไฟล์ที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงใหม่


เมื่อกำหนดอาร์เรย์ไบนารี 'nums' คุณจะต้องค้นหาความยาวสูงสุดของอาร์เรย์ย่อยที่ต่อเนื่องกันซึ่งประกอบด้วย 0 และ 1 ในจำนวนที่เท่ากัน

คำอธิบาย:

อาร์เรย์ไบนารีคืออาร์เรย์ที่มีเฉพาะ 0 และ 1 เท่านั้น
อาร์เรย์ย่อยคือเซ็ตย่อยใดๆ ของดัชนีของอาร์เรย์ดั้งเดิม
อาร์เรย์ย่อยที่ต่อเนื่องกันคืออาร์เรย์ย่อยที่องค์ประกอบทั้งหมดต่อเนื่องกัน กล่าวคือ องค์ประกอบใดๆ ระหว่างองค์ประกอบแรกและองค์ประกอบสุดท้ายของอาร์เรย์ย่อยก็ถือเป็นส่วนหนึ่งด้วย ตัวอย่าง:
อินพุต :nums = [0, 1]
เอาต์พุต : 2
คำอธิบาย: ซับอาร์เรย์ต่อเนื่องที่ยาวที่สุดที่มีจำนวน 0 และ 1 เท่ากันคือ [0, 1] ที่มีความยาว 2
อินพุต : nums = [0, 1, 0]
เอาต์พุต : 2
คำอธิบาย: ซับอาร์เรย์ต่อเนื่องที่ยาวที่สุดที่มีจำนวน 0 และ 1 เท่ากันคือ [0, 1] หรือ [1, 0] ที่มีความยาว 2
อินพุต : nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
เอาต์พุต : 6
คำอธิบาย: ซับอาร์เรย์ต่อเนื่องที่ยาวที่สุดที่มีจำนวน 0 และ 1 เท่ากันคือ [0, 0, 0, 1, 1, 1] ที่มีความยาว 6
ปัญหานี้ต้องการการค้นหาความยาวสูงสุดของซับอาร์เรย์ต่อเนื่องในอาร์เรย์ไบนารี 'nums' ที่ประกอบด้วยตัวเลข 0 และ 1 ในจำนวนเท่ากัน

เมื่ออาร์เรย์ไบนารี "nums" คุณต้องหาความยาวสูงสุดของอาร์เรย์ย่อยต่อเนื่องที่มีจำนวน 0 และ 1 เท่ากัน
คำอธิบาย:
อาร์เรย์ไบนารีเป็นอาร์เรย์ที่มีเพียง 0 และ 1 เท่านั้น
อาร์เรย์ย่อยเป็นชุดย่อยใด ๆ ของดัชนีอาร์เรย์ดั้งเดิม
อาร์เรย์ย่อยที่อยู่ติดกันคืออาร์เรย์ย่อยที่องค์ประกอบทั้งหมดเป็นอย่างต่อเนื่องนั่นคือองค์ประกอบใด ๆ ระหว่างองค์ประกอบแรกและสุดท้ายของอาร์เรย์ย่อยก็เป็นส่วนหนึ่งของมัน
ตัวอย่าง:
อินพุต: nums = [0,1]
เอาท์พุต: 2
คำอธิบาย: อาร์เรย์ย่อยต่อเนื่องที่ยาวที่สุดที่มีจำนวนเท่ากันของ 0 และ 1 คือ [0,1] และมีความยาว 2
ป้อน: nums = [0,1,0]
เอาท์พุต: 2
คำอธิบาย: อาร์เรย์ย่อยต่อเนื่องที่ยาวที่สุดที่มีจำนวนเท่ากันของ 0 และ 1 คือ [0,1] หรือ [1,0] ซึ่งทั้งสองมีความยาว 2
ป้อน: nums = [0, 0, 0, 1, 1]
ผลผลิต: 6
คำอธิบาย: อาร์เรย์ย่อยต่อเนื่องที่ยาวที่สุดด้วยจำนวนเท่ากันของ 0 และ 1 คือ [0,0,0,1,1,1] และมีความยาว 6
ปัญหานี้ต้องการหาความยาวสูงสุดของอาร์เรย์ย่อยต่อเนื่องในอาร์เรย์ไบนารี "nums" ซึ่งมีจำนวน 0 และ 1 เท่ากัน


ช่วยแก้โจทย์ต่อไปนี้ด้วย โปรดให้คำตอบทีละขั้นตอนที่เข้าใจง่าย:

กำหนดอาร์เรย์ที่เรียงลำดับแล้วสองชุดคือ nums1 และ nums2 ขนาด m และ n ตามลำดับ ให้คืนค่ามัธยฐานของอาร์เรย์ที่เรียงลำดับแล้วสองชุด

ช่วยฉันแก้ qn ต่อไปนี้ โปรดให้คำตอบทีละขั้นตอนที่เข้าใจได้ง่าย:

กำหนดอาร์เรย์ที่เรียงลำดับแล้วสองชุดคือ nums1 และ nums2 ที่เป็นขนาด m และ n ตามลำดับ จงคืนค่ามัธยฐานของอาร์เรย์ที่เรียงลำดับแล้วสองชุด


ใน GAMS สมมติว่าฉันมีพารามิเตอร์ s ตัวซึ่งมีดัชนีอยู่ในชุด P1(A,B) สองชุด และฉันมีการแมปแบบหนึ่งต่อหนึ่งอีกชุดหนึ่งที่แมปองค์ประกอบแต่ละองค์ประกอบของ B ไปยังองค์ประกอบแต่ละองค์ประกอบของ C ได้อย่างแม่นยำ ฉันจะสร้างพารามิเตอร์ใหม่ P2(A,C) เพื่อให้ค่าของ P2 แต่ละค่ารับค่าที่แมปมาจาก P1 ได้อย่างไร

ใน GAMS สมมุติว่าผมมีพารามิเตอร์ s ตัวที่จัดทำดัชนีบนเซต P1 สองเซต (A, B) และผมมีการทำแผนที่แบบตัวต่อตัวที่โยงแต่ละองค์ประกอบของ B เข้ากับแต่ละองค์ประกอบของ C ได้อย่างแม่นยำ ผมจะสร้างพารามิเตอร์ใหม่ P2 (A, C) เพื่อให้ทุกค่าของ P2 ได้ค่าแผนที่จาก P1 ได้ยังไร


ฉันมีชุดตัวอย่าง (นั่นคือการกำหนดตัวแปร $n$ ตัว $x_1 ... x_n$ ที่มีป้ายกำกับว่าเป็นคำตอบ (+) หรือไม่ใช่คำตอบ (-) เป้าหมายคือค้นหาเซ็ตย่อยขั้นต่ำของตัวแปรใน $x_1 ... x_n$ เพื่อให้สามารถแยกระหว่าง (+) และ (-) ได้โดยการดูเฉพาะตัวแปรเหล่านี้

ฉันมีชุดของตัวอย่าง (เช่นการเพิ่มมูลค่าของตัวแปร $ n $ $ x_1 ... x_n $ ทำเครื่องหมายเป็นคำตอบ (+) หรือไม่ใช่คำตอบ (-) เป้าหมายคือการหาชุดที่เล็กที่สุดของตัวแปรใน $ x_1 ... x_n$ ทำให้สามารถแบ่งระหว่าง (+) และ (-) ได้โดยการดูตัวแปรเหล่านี้เท่านั้น


คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล สร้างสคริปต์ Python ใน OOP สำหรับการสุ่มตัวอย่างโจรหลายแขนตามบริบทจากโมเดล 3 โมเดล

คุณเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล สร้างสคริปต์ Python ใน OOP สำหรับการสุ่มตัวอย่างโจรแบบหลายฝ่ายตามบริบทจากโมเดล 3 โมเดล


กลยุทธ์การเข้าสู่ตลาดที่ประสบความสำเร็จสูงสุดสำหรับธุรกิจบริการจัดการคืออะไร?

กลยุทธ์การตลาดที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดสำหรับธุรกิจบริการจัดการคืออะไร?


สวัสดีค่ะ คุณคิดยังไงกับโค้ด Arduino นี้ในแง่ความเข้าใจได้ง่าย ความเหมาะสมและขนาดของโค้ดครับ

มีคำแนะนำสำหรับการปรับปรุงบ้างหรือไม่ครับ

void cycleLEDs(int interval) {
  const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);
  static unsigned long lastChange = 0;
  static int currIndex = 0; // ใช้ static เพื่อรักษาค่าการเรียกใช้ฟังก์ชันครั้งต่อไป
  int nextIndex = 0;

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

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

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

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

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

    // อัปเดตตัวนับเวลา
    lastChange = millis();
  }
}

ขอบคุณสำหรับความช่วยเหลือครับ ฉันขอบคุณสำหรับความคิดเห็นของคุณครับ

สวัสดี คุณคิดอย่างไรกับโค้ด Arduino นี้ในแง่ของความสามารถในการเข้าใจ การเพิ่มประสิทธิภาพ และขนาด?
มีคำแนะนำสำหรับการปรับปรุงหรือไม่?

void cycleLEDs(int interval) {
const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);
static unsigned long lastChange = 0;
static int currIndex = 0; // ใช้ static เพื่อรักษาค่าระหว่างการเรียกใช้ฟังก์ชัน
int nextIndex = 0;

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

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

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

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

 // อัปเดตดัชนีปัจจุบัน
 currIndex += ทิศทาง;
 if (currIndex < 0) {
    currIndex = nOutPins - 1;
  } else if (currIndex >= nOutPins) {
    currIndex = 0;
  }

    // อัปเดตตัวจับเวลา
    lastChange = millis();
  }
}

ขอบคุณสำหรับความช่วยเหลือของคุณ ฉันให้ความสำคัญกับข้อมูลของคุณ

สวัสดี คุณคิดอย่างไรกับโค้ด arduino นี้ในแง่ของความสามารถในการเข้าใจ การเพิ่มประสิทธิภาพ และขนาด?
มีคำแนะนำสำหรับการปรับปรุงหรือไม่?

void cycleLEDs(int interval) {
const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);
static unsigned long lastChange = 0;
static int currIndex = 0; // ใช้ static เพื่อรักษาค่าระหว่างการเรียกใช้ฟังก์ชัน
int nextIndex = 0;

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

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

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

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

// อัปเดตดัชนีปัจจุบัน
currIndex += ทิศทาง;
if (currIndex < 0) {
currIndex = nOutPins - 1;
} else if (currIndex >= nOutPins) {
currIndex = 0;
}

// อัปเดตตัวจับเวลา
lastChange = millis();
}
}

ขอบคุณสำหรับความช่วยเหลือของคุณ ฉันให้ความสำคัญกับข้อมูลของคุณ


ค้นหาปัญหา: #include "mbed.h"
#include <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// โปรแกรมย่อยของ LED ใด ๆ
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() รันในเธรดของตัวเองในระบบปฏิบัติการ
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();
        }

    }
}

ค้นหาปัญหา: #include "mbed.h"
#include <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// ซับรูทีนสำหรับ LED ใดๆ
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() ทำงานในเธรดของตัวเองในระบบปฏิบัติการ
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();
        }

    }
}

หาปัญหา: #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();
        }

    }
}


มีวิธีหยุดการทดสอบก่อนกำหนด (เพื่อควบคุมปัญหาการทดสอบหลายครั้งในการทดสอบสมมติฐาน) สำหรับชุดข้อมูลที่มีความน่าจะเป็นเบื้องต้นในการผ่านหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ฉันมีชุดกลยุทธ์ตลาดการเงินที่มีความน่าจะเป็นเบื้องต้นของทักษะโดยใช้ค่าอัตราส่วนชาร์ปเชิงความน่าจะเป็น ฉันต้องการทดสอบกลยุทธ์เหล่านี้สำหรับชุดข้อมูลอื่น แต่ฉันต้องการควบคุมการทดสอบหลายครั้งด้วย การทดสอบกลยุทธ์ที่มีอยู่ทั้งหมดจะนำไปสู่ปัญหาการทดสอบหลายครั้ง ดังนั้น ฉันจึงต้องการทดสอบเฉพาะชุดย่อยของกลยุทธ์ของฉันเท่านั้น มีวิธีหยุดการทดสอบก่อนกำหนดสำหรับแอปพลิเคชันนี้หรือไม่

สำหรับชุดข้อมูลที่มีความน่าจะเป็นในการผ่านเริ่มต้นมีวิธีการหยุดเริ่มต้น (สำหรับการควบคุมปัญหาการทดสอบหลายครั้งในการตรวจสอบสมมติฐาน) ตัวอย่างเช่น ผมมีกลยุทธ์ตลาดการเงินชุดหนึ่ง ที่ใช้อัตราส่วนความน่าจะเป็นของชาร์ป ในการคำนวณความน่าจะเป็นของทักษะเริ่มต้น ฉันต้องการทดสอบกลยุทธ์เหล่านี้ในชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน แต่ฉันต้องการควบคุมการทดสอบหลายครั้ง การทดสอบกลยุทธ์ทั้งหมดที่มีอยู่จะนำไปสู่การทดสอบหลายคำถาม ผมอยากทดสอบสับเซตของกลยุทธ์ แอปพลิเคชันนี้มีวิธีหยุดใช้งานก่อนกำหนดหรือไม่


คุณสามารถเขียนแค็ตตาล็อกบริการสำหรับบริษัทที่ปรึกษาด้าน Microsoft M365 ที่เน้นด้านข้อมูล การจัดการข้อมูล ระบบอัตโนมัติ และ AI ได้หรือไม่ โดยควรเน้นที่การตรวจสอบ แผนงาน คำแนะนำ และเทคโนโลยีล้ำสมัยภายในระบบนิเวศ M365 แต่ไม่ควรเน้นที่ด้านเดียว

คุณสามารถเขียนแคตตาล็อกบริการสำหรับ Microsoft M365 Consulting ได้หรือไม่? บริษัท ที่ปรึกษามีความเชี่ยวชาญในข้อมูลการจัดการข้อมูลอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์ ควรมุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบแผนที่เส้นทางคำแนะนำและเทคโนโลยีที่ทันสมัยภายในระบบนิเวศของ M365 แทนที่จะมุ่งเน้นเพียงอย่างเดียว


ช่วยบอกสูตรทำเมโลเมลสตรอเบอร์รี่และแบล็กเบอร์รี่ 5 ลิตรหน่อยค่ะ ใช้หน่วยเมตริกค่ะ


พิจารณารสชาติของส่วนผสม ส่วนผสมได้แก่: ทูน่า, เกลือ, ช็อกโกแลต
สร้างตารางความสัมพันธ์สำหรับการผสมผสานส่วนผสม โดยแต่ละแถวแทนส่วนผสมแต่ละตัว และแต่ละคอลัมน์แทนส่วนผสมแต่ละตัว เซลล์แต่ละตัวจะมีโปรไฟล์รสชาติของการผสมผสานส่วนผสมนั้นๆ


ฉันจำเป็นต้องจัดสรรพื้นที่บนสแต็กบางส่วนสำหรับตัวแปรในพื้นที่ของฉัน (ใน x86-64 nasm assembly)

ฉันจำเป็นต้องจัดสรรพื้นที่บนสแต็กบางส่วนสำหรับตัวแปรในพื้นที่ของฉัน (ในแอสเซมบลี nasm x86-64)


เขียนฟังก์ชันใน PPC64 เพื่อโหลด GOT และเรียกใช้ฟังก์ชันใน GOT


เมื่อฝึกเครือข่ายประสาทเทียมของฉัน ฉันสามารถสูญเสียข้อมูลได้ต่ำกว่า 4.5 เมื่อทำการวนซ้ำ 10,000 ครั้ง ความพยายามล่าสุดรวมถึงการลองใช้ขนาดชุดข้อมูล 512, 1024 และ 2048 ในขณะที่รักษาขนาดบล็อกไว้ที่ 4 ทั้งหมดนี้ทำในบริบทของ nanoGPT สิ่งที่น่าสังเกตก็คือ เมื่อฉันรันขนาดชุดข้อมูล 12 และขนาดบล็อก 1024 ฉันสามารถลดการสูญเสียข้อมูลลงเหลือ 4.32 หลังจากวนซ้ำ 10,000 ครั้ง ในความคิดเห็นและประสบการณ์ของคุณ ฉันสามารถดำเนินการอะไรได้บ้างเพื่อลดการสูญเสียข้อมูล โปรดทราบว่าการ์ดแสดงผลของฉันมี RAM 12GB และคำศัพท์ประกอบด้วยคำ 20,000 คำ แต่ละประโยคประกอบด้วยโทเค็นพอดีสี่โทเค็น คุณมีข้อเสนอแนะใดๆ ไหมว่าฉันสามารถปรับปรุงเครือข่ายประสาทเทียมได้อย่างไร โปรด

เมื่อฝึกโครงข่ายประสาทของฉัน ฉันสามารถสูญเสียน้อยกว่า 4.5 ใน 10,000 การทำซ้ำ ความพยายามล่าสุดรวมถึงการทดลองขนาดแบทช์ของ 512, 1024 และ 2048 ในขณะที่รักษาขนาดบล็อกไว้ที่ 4 ทั้งหมดนี้ทำในบริบทของ nanoGPT เป็นที่น่าสังเกตว่าเมื่อฉันใช้ขนาดล็อต 12 และขนาดบล็อก 1024 ชั่วโมงหลังจากการทำซ้ำ 10,000 ฉันจัดการเพื่อลดการสูญเสียลงเหลือ 4.32 ฉันสามารถทำอะไรได้บ้างเพื่อลดความสูญเสียจากความคิดเห็นและประสบการณ์ของคุณ โปรดจำไว้ว่าการ์ดของฉันมี RAM 12GB และอภิธานศัพท์ประกอบด้วย 20,000 คำ แต่ละประโยคประกอบด้วยเครื่องหมายสี่เครื่องหมาย ขอถามหน่อยว่าคุณมีคำแนะนำอะไรบ้าง ว่าผมจะปรับปรุงโครงข่ายประสาทได้อย่างไร


นี่คือปัญหาหลักที่รายงานสำหรับระบบการจัดตารางเวลา คุณสามารถจัดหมวดหมู่และรายงานจำนวนปัญหาที่พบบ่อยที่สุดได้หรือไม่:

ชื่อเรื่อง การแก้ไขแบบสั้น
ปัญหาการซิงค์ของ Planner-Loadboard ปัญหางานที่ทำซ้ำได้รับการแก้ไขแล้ว
ปัญหาการซิงค์งาน Loadboard-Planner ตัวบ่งชี้การคาดการณ์ถูกลบออกโดยการเปลี่ยนชื่อ
การอัปเดตส่วนหัว HDSS ของ West Allis MLS เปลี่ยนชื่อทรัพยากรที่ทำซ้ำในวันถัดไป
"การตั้งค่าบอร์ดงานประจำวัน" การสร้างงานดูเพล็กซ์ได้รับการแก้ไขแล้ว
"งานที่ถูกยกเลิกงานยังคงอยู่ใน LB2" ปัญหาตัวอักษรได้รับการแก้ไขแล้ว อัปเดต OM แล้ว
งานที่ขาดหายไปสำหรับ Press ใน 3 ชั่วโมง ส่งข้อมูลใหม่และตัววางแผนได้รับการอัปเดตแล้ว
ข้อผิดพลาดในการแสดงงานของบอร์ดโหลด รีเซ็ตการเชื่อมต่อ Citrix
ข้อผิดพลาดการเรียงลำดับล่วงหน้าสำหรับชุดงาน Cafe Sheet สร้างหมายเลขงานใหม่แล้ว
ตัวกรองไม่จับ FSC MC เพิ่มตัวดำเนินการ 'contains' สำหรับการค้นหา
ปัญหาการเข้าถึงด้วยทางลัด LB2 และ Finishing Toolset ที่ PEI-111 การปรับใช้ LB2 สำเร็จแล้ว
ปัญหาการเข้าถึงด้วยเวิร์กสเตชัน LB2 ได้รับการแก้ไขแล้ว Loadboard ขัดข้องและปัญหาในการเข้าสู่ระบบ เซิร์ฟเวอร์ Citrix ได้รับการแก้ไขแล้ว การแก้ไขการเข้าสู่ระบบอยู่ระหว่างดำเนินการ
ข้อผิดพลาดเครื่องมือ LB2 Loadboard ข้อผิดพลาด LB2 ได้รับการแก้ไขแล้ว ไม่มีการดำเนินการใดๆ
ความล่าช้าในการปรับใช้ทำให้หยุดทำงาน ปัญหาไม่ได้รับการแก้ไข กดขอใช้งาน
Loadboard server error สวิตช์โบรกเกอร์แก้ไขปัญหา LB2
Loadboard Malfunction - ด่วน! แก้ไขข้อมูลอิงค์เจ็ทแล้ว โหลดกำหนดการแล้ว

ต่อไปนี้เป็นปัญหาหลักของการรายงานของระบบการจัดตารางเวลา คุณสามารถจำแนกประเภทและรายงานนับคำถามที่พบบ่อยที่สุด:
ชื่อย่อ
แพลนเนอร์โหลดแผ่นซิงค์ปัญหา แก้ไขปัญหาของงานที่คัดลอกแล้ว
ปัญหาการซิงค์งานของ Loadboard Planner ตัวบ่งชี้การคาดการณ์ถูกลบโดยการเปลี่ยนชื่อ
พันธมิตรตะวันตก MLS HDSS ส่วนหัวปรับปรุง. ทรัพยากรเปลี่ยนชื่อคัดลอกในวันถัดไป.
"การตั้งค่าบอร์ดงานประจำวัน" การสร้างการทำงานแบบดูเพล็กซ์ได้รับการแก้ไขแล้ว
ปัญหาบทบาท "งานที่ถูกยกเลิกยังคงอยู่ใน LB2" ได้รับการแก้ไขแล้ว OM ได้รับการปรับปรุง
ขาดการส่งข้อมูลภารกิจด้านการข่าวซ้ำและปรับปรุงแผนงานภายใน 3 ชั่วโมง
การทำงานของ Loadboard แสดงข้อผิดพลาด รีเซ็ตการเชื่อมต่อ Citrix
การเรียงลำดับล่วงหน้าผิดพลาดสำหรับชุดของ Cafe Sheet สร้างหมายเลขงานใหม่แล้ว
ตัวกรองไม่สามารถจับภาพ FSC MC ได้ เพิ่มตัวดำเนินการ "รวม" เพื่อค้นหา
มีปัญหาในการเข้าถึงทางลัด LB2 และชุดเครื่องมือที่สมบูรณ์บน PEI-111 การปรับใช้ LB2 ประสบความสำเร็จ
ปัญหาการเข้าถึงเวิร์กสเตชัน LB2 แก้ไขปัญหาการปรับใช้ LB2 แล้ว
ระบบโหลดบอร์ดขัดข้องและปัญหาการเข้าสู่ระบบ เซิร์ฟเวอร์ Citrix ได้รับการแก้ไขแล้วและการแก้ไขการเข้าสู่ระบบกำลังดำเนินการอยู่
เครื่องมือโหลด LB2 ผิดพลาด ข้อผิดพลาด LB2 ได้รับการแก้ไขแล้วและไม่ได้ดำเนินการใด ๆ
ความล่าช้าในการปรับใช้ทำให้ปัญหาการหยุดทำงานไม่ได้รับการแก้ไข ขอวางกำลังด้านการข่าว
เซิร์ฟเวอร์ Loadboard ผิดพลาด สวิตช์พร็อกซี่แก้ปัญหา LB2
แผ่นโหลดล้มเหลว - ฉุกเฉิน! ข้อมูลอิงค์เจ็ทได้รับการแก้ไขแล้ว ตารางกำลังโหลดอยู่

นี่คือปัญหาหลักที่รายงานสำหรับระบบการจัดตารางเวลา คุณสามารถจัดหมวดหมู่และรายงานจำนวนปัญหาที่พบบ่อยที่สุดได้หรือไม่:

ชื่อเรื่อง การแก้ไขแบบสั้น
ปัญหาการซิงค์ของ Planner-Loadboard ปัญหางานที่ทำซ้ำได้รับการแก้ไขแล้ว
ปัญหาการซิงค์งาน Loadboard-Planner ตัวบ่งชี้การคาดการณ์ถูกลบออกโดยการเปลี่ยนชื่อ
การอัปเดตส่วนหัว HDSS ของ West Allis MLS เปลี่ยนชื่อทรัพยากรที่ทำซ้ำในวันถัดไป
"การตั้งค่าบอร์ดงานประจำวัน" การสร้างงานดูเพล็กซ์ได้รับการแก้ไขแล้ว
"งานที่ถูกยกเลิกงานยังคงอยู่ใน LB2" ปัญหาตัวอักษรได้รับการแก้ไขแล้ว อัปเดต OM แล้ว
งานที่ขาดหายไปสำหรับ Press ใน 3 ชั่วโมง ส่งข้อมูลใหม่และตัววางแผนได้รับการอัปเดตแล้ว
ข้อผิดพลาดในการแสดงงานของบอร์ดโหลด รีเซ็ตการเชื่อมต่อ Citrix
ข้อผิดพลาดการเรียงลำดับล่วงหน้าสำหรับชุดงาน Cafe Sheet สร้างหมายเลขงานใหม่แล้ว
ตัวกรองไม่จับ FSC MC เพิ่มตัวดำเนินการ 'contains' สำหรับการค้นหา
ปัญหาการเข้าถึงด้วยทางลัด LB2 และ Finishing Toolset ที่ PEI-111 การปรับใช้ LB2 สำเร็จแล้ว
ปัญหาการเข้าถึงด้วยเวิร์กสเตชัน LB2 ได้รับการแก้ไขแล้ว Loadboard ขัดข้องและปัญหาในการเข้าสู่ระบบ เซิร์ฟเวอร์ Citrix ได้รับการแก้ไขแล้ว การแก้ไขการเข้าสู่ระบบอยู่ระหว่างดำเนินการ
LB2 Loadboard Tool Error LB2 error is resolved, not performed.
ความล่าช้าในการปรับใช้ทำให้หยุดทำงาน ปัญหาไม่ได้รับการแก้ไข กดขอให้ปรับใช้
Loadboard server error สวิตช์โบรกเกอร์แก้ไขปัญหา LB2
Loadboard Malfunction - ด่วน! แก้ไขข้อมูลอิงค์เจ็ทแล้ว โหลดกำหนดการแล้ว


เขียนโค้ด Python เพื่อดึงข้อมูลหุ้นในแต่ละวันจาก yfinance และพล็อตกราฟ

เขียนโค้ด Python เพื่อรับข้อมูลหุ้นรายวันจาก yfinance และพล็อต


ฉันใช้ pandas-ta เพื่อรับข้อมูลฟอเร็กซ์และคอลัมน์ 'EMA50' ฉันต้องการตรวจจับว่าราคาปิดตัดผ่านค่า 'EMA50' ตรงจุดใด

ด้วย Pandas TA ฉันมีข้อมูล Forex และคอลัมน์ "EMA50" ฉันต้องการตรวจสอบว่าราคาปิดเกินค่า "EMA50" ตรงไหน


เขียนเพลงเกี่ยวกับปลาดุกสไตล์บ็อบ ดีแลน
เขียนเพลงเกี่ยวกับปลาดุกสไตล์บ็อบ ดีแลน
เขียนเพลงเกี่ยวกับปลาดุกสไตล์บ็อบ ดีแลน


เขียนโครงการ PHP เพื่อเปิดฐานข้อมูล MySQL ชื่อ Bob และรับฟิลด์ field1, field2 ผ่านทางโพสต์ http และเก็บไว้ในฐานข้อมูล

เขียนโครงการ php เพื่อเปิดฐานข้อมูล MySQL ชื่อ Bob และรับฟิลด์ field1, field2 ผ่านทางโพสต์ http และเก็บไว้ในฐานข้อมูล


เขียนปลั๊กอิน Chrome ที่บันทึกเนื้อหาของหน้าปัจจุบัน

เขียนปลั๊กอิน chrome ที่บันทึกเนื้อหาของหน้าปัจจุบัน


ฉันกำลังย้ายจาก MacOS Mojave ที่ใช้ Safari 14 ไปยัง Mac ใหม่ที่ใช้ Safari 17 ภายใต้ MacOS Sonoma ฉันต้องการให้ Safari บน Mac ใหม่ของฉันเปิดโดยอัตโนมัติพร้อมกับแท็บทั้งหมดที่เปิดอยู่บน Mac เครื่องเก่าของฉัน โปรดทราบว่า Safari 14 ไม่รองรับแท็บ iCloud และฉัน *ไม่* ต้องการเปิดแท็บแต่ละแท็บด้วยตนเอง เนื่องจากฉันมีแท็บหลายร้อยแท็บ!


มีแมลงเข้าไปในเคสคอมพิวเตอร์ ทำให้ซอฟต์แวร์ทำงานผิดปกติ ซึ่งทำให้ฉันเริ่มรู้สึกไม่สบายใจ แต่อย่างน้อยเราก็ค้นพบว่าไม่มีใครเข้าไปรบกวนในห้อง
คำว่า bug ในประโยคข้างต้นแต่ละกรณีหมายถึงอะไร

แมลงเข้าไปในเคสคอมพิวเตอร์ ทำให้ซอฟต์แวร์ทำงานผิดปกติทำให้ฉันเริ่มรู้สึกไม่สบายใจ แต่อย่างน้อยเราก็ค้นพบว่าไม่มีใครเข้าไปรบกวนในห้อง
คำว่า bug ในประโยคข้างต้นแต่ละกรณีหมายถึงอะไร


ค้นหาวิธีแก้ไขข้อบกพร่องนี้:
```ความยาวบริบทสูงสุดของโมเดลนี้คือ 2,048 โทเค็น อย่างไรก็ตาม ข้อความของคุณส่งผลให้มีโทเค็นมากกว่า 2,364 โทเค็น```


ฉันต้องการให้คุณทำหน้าที่เป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์ ฉันจะให้ข้อมูลเกี่ยวกับข้อกำหนดของเว็บแอป งานของคุณคือการสร้างสถาปัตยกรรมการเชื่อมต่อระบบ รายการไลบรารีโค้ดตัวช่วยเฉพาะ รายการตั๋วสปรินต์ 5 ใบที่ชัดเจนจากการตั้งค่าโครงการ และรายการงานโดยละเอียดสำหรับตั๋วแต่ละใบเพื่อพัฒนาแอปที่ปรับขนาดได้และปลอดภัยด้วย NodeJS, SQL และ React คำขอของฉันคือ: 'ฉันต้องการระบบที่ให้ผู้ใช้ลงทะเบียนและบันทึกข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสินค้าคงคลังอุปกรณ์เครื่องกล (ชื่อ อ้างอิง จำนวน ฯลฯ) ตามบทบาทของพวกเขา จะมีบทบาทของผู้ใช้ เจ้าหน้าที่ และผู้ดูแลระบบ ผู้ใช้ควรสามารถอ่านทั้งหมดและอัปเดตระเบียนแต่ละรายการได้ เจ้าหน้าที่ยังสามารถเพิ่มระเบียนใหม่และส่งการอัปเดตเป็นกลุ่มได้ ผู้ดูแลระบบควรสร้างและลบเอนทิตี เช่น ฟิลด์ ddbb และผู้ใช้ด้วย' นำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในข้อเสนอของคุณไปใช้


ฉันต้องเชื่อมโยงรายการ FBID ที่พบในตั๋วสนับสนุน (ตาราง dim_tier1_job_final) กับรายการ ID ของเพจที่พบในรายการเป้าหมาย น่าเสียดายที่ตั๋วสนับสนุนของเรามักไม่มี ID ของเพจ ฉันจะเชื่อมโยงรายการข้อมูลทั้งสองนี้ใน Daiquery ได้อย่างไร


บริษัทแห่งหนึ่งประสบปัญหาการขนส่งสินค้าโดยต้องส่งสินค้าทั้งหมดจากโรงงานไปยังจุดหมายปลายทางทั้งหมดด้วยต้นทุนการขนส่งที่ต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
ไร่ที่เป็นแหล่งที่มาของเครือข่ายมีรายละเอียดดังต่อไปนี้:

พื้นที่การผลิต
เดนเวอร์   600
แอตแลนตา   400
ฮิวสตัน   500

ร้านค้าปลีกซึ่งเป็นปลายทางของเครือข่ายมีรายละเอียดดังต่อไปนี้:

อุปสงค์ของร้านค้าปลีก
ดีทรอยต์   300
ไมอามี   250
ดัลลาส   450
นิวออร์ลีนส์   500

ค่าขนส่งจากโรงงานไปยังคลังสินค้า (ปลายทางระหว่างทาง)

โรงงาน/คลังสินค้า แคนซัสซิตี้ ลูสวิลล์
เดนเวอร์ 3 2
แอตแลนตา 2 1
ฮิวสตัน 4 3

ค่าขนส่งจากคลังสินค้าไปยังร้านค้าปลีก

ดีทรอยต์ ไมอามี ดัลลาส นิวออร์ลีนส์
แคนซัสซิตี้ 2 6 3 5
หลุยส์วิลล์ 4 4 6 5

ต้นทุนขั้นต่ำที่สามารถทำได้สำหรับปัญหาการขนส่งนี้คือเท่าไร [ เลือก ]

ผลกระทบต่อต้นทุนรวมของโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดจะเป็นอย่างไร หากเมืองเดนเวอร์สามารถส่งสินค้าไปยังร้านค้าปลีกทั้งหมดได้โดยตรงด้วยต้นทุน 6 ดอลลาร์
[ เลือก ]

จะเกิดอะไรขึ้นหากมีกำลังการผลิตสูงสุด 350 หน่วยในทุกโฟลว์

[ เลือก ]

ปริมาณสินค้าสุทธิรวมของเครือข่ายคือเท่าใด
[ เลือก ]

ในสถานการณ์ที่มีกำลังการผลิตสูงสุด 350 หน่วยในทุกโฟลว์ และโรงงานทั้งหมดสามารถส่งสินค้าไปยังร้านค้าปลีกทั้งหมดได้โดยตรงด้วยต้นทุน 5 ดอลลาร์ ข้อความใดต่อไปนี้เป็นจริง
[ เลือก ]

ข้อความที่ 1: ต้นทุนรวมของโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดจะลดลง
ข้อความ 2: จะไม่มีกระบวนการใดในลุยวิลล์
ข้อความ 3: เพื่อทางออกที่ดีที่สุด โรงงานทุกแห่งจะต้องจัดส่งผลิตภัณฑ์ของตนไปยังร้านค้าปลีกโดยตรง

บริษัทแห่งหนึ่งประสบปัญหาการขนส่งสินค้าโดยต้องส่งสินค้าทั้งหมดจากโรงงานไปยังจุดหมายปลายทางทั้งหมดด้วยต้นทุนการขนส่งที่ต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
ไร่ที่เป็นแหล่งที่มาของเครือข่ายมีรายละเอียดดังต่อไปนี้:

พื้นที่การผลิต
เดนเวอร์ 600
แอตแลนตา 400
ฮิวสตัน 500

ร้านค้าปลีกซึ่งเป็นปลายทางของเครือข่ายมีรายละเอียดดังต่อไปนี้:

อุปสงค์ของร้านค้าปลีก
ดีทรอยต์ 300
ไมอามี 250
ดัลลาส 450
นิวออร์ลีนส์ 500

ค่าขนส่งจากโรงงานไปยังคลังสินค้า (ปลายทางระหว่างทาง)

โรงงาน/คลังสินค้า แคนซัสซิตี้ ลูสวิลล์
เดนเวอร์ 3 2
แอตแลนตา 2 1
ฮิวสตัน 4 3

ค่าขนส่งจากคลังสินค้าไปยังร้านค้าปลีก

ดีทรอยต์ ไมอามี ดัลลาส นิวออร์ลีนส์
แคนซัสซิตี้ 2 6 3 5
หลุยส์วิลล์ 4 4 6 5

ต้นทุนขั้นต่ำที่สามารถทำได้สำหรับปัญหาการขนส่งนี้คือเท่าไร [ เลือก ]

ผลกระทบต่อต้นทุนรวมของโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดจะเป็นอย่างไร หากเมืองเดนเวอร์สามารถส่งสินค้าไปยังร้านค้าปลีกทั้งหมดได้โดยตรงด้วยต้นทุน 6 ดอลลาร์
[ เลือก ]

จะเกิดอะไรขึ้นหากมีกำลังการผลิตสูงสุด 350 หน่วยในทุกโฟลว์
[ เลือก ]

ปริมาณสินค้าสุทธิรวมของเครือข่ายคือเท่าใด
[ เลือก ]

ในสถานการณ์ที่มีกำลังการผลิตสูงสุด 350 หน่วยในทุกโฟลว์ และโรงงานทั้งหมดสามารถส่งสินค้าไปยังร้านค้าปลีกทั้งหมดได้โดยตรงด้วยต้นทุน 5 ดอลลาร์ ข้อความใดต่อไปนี้เป็นจริง
[ เลือก ]

ข้อความที่ 1: ต้นทุนรวมของโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดจะลดลง
ข้อความที่ 2: จะไม่มีโฟลว์ในหลุยส์วิลล์
ข้อความที่ 3: เพื่อให้ได้โซลูชันที่เหมาะสมที่สุด โรงงานทั้งหมดจะต้องส่งสินค้าของตนไปยังร้านค้าปลีกโดยตรง

บริษัทหนึ่งประสบปัญหาการขนถ่ายสินค้า พวกเขาจำเป็นต้องขนส่งสินค้าทั้งหมดจากโรงงานไปยังปลายทางทั้งหมดด้วยต้นทุนการขนส่งที่ต่ำที่สุด
The Plantation เป็นที่มาของเครือข่ายที่มีรายละเอียดดังนี้
การผลิตในภูมิภาค
เดนเวอร์ 600
แอตแลนต้า 400
ฮูสตัน 500
ร้านค้าเป็นจุดหมายปลายทางของเครือข่าย โดยมีรายละเอียดดังนี้
ความต้องการร้านค้าปลีก
ดีทรอยต์ 300
ไมอามี่ 250
ดัลลัส450
นิวออร์ลีนส์ 500
ค่าใช้จ่ายในการขนส่งจากโรงงานไปยังคลังสินค้า (ปลายทางกลาง)
Lousville แคนซัสซิตีโรงงาน / คลังสินค้า
เดนเวอร์ 3 2
แอตแลนต้า 2 1
ฮูสตัน 4 3
ค่าใช้จ่ายในการขนส่งจากคลังสินค้าไปยังร้านค้าปลีก
ดีทรอยต์ ไมอามี่ ดัลลัส นิวออร์ลีนส์
แคนซัสซิตี 2 6 3 5
หลุยส์วิลล์ 4 4 6 5
ต้นทุนขั้นต่ำที่สามารถทำได้สำหรับคำถามการขนส่งนี้คืออะไร?
[เลือก]
หากเดนเวอร์สามารถจัดส่งโดยตรงไปยังร้านค้าปลีกทั้งหมดในราคา $ 6 จะมีผลกระทบต่อต้นทุนรวมของโซลูชั่นที่ดีที่สุดอย่างไร
[เลือก]
จะเกิดอะไรขึ้นหากการจราจรทั้งหมดมีความจุสูงสุด 350 หน่วย
[เลือก]
ปริมาณการใช้เครือข่ายโดยรวมของเครือข่ายคืออะไร?
[เลือก]
ด้วยความจุสูงสุด 350 หน่วยสำหรับการจราจรทั้งหมดโรงงานทั้งหมดสามารถจัดส่งโดยตรงไปยังร้านค้าปลีกทั้งหมดในราคา $ 5 รายการใดต่อไปนี้ถูกต้อง
[เลือก]
งบ 1: ต้นทุนรวมของโซลูชั่นที่ดีที่สุดจะลดลง
แถลงการณ์ 2: จะไม่มีการเข้าชมในลูสวิลล์
แถลงการณ์ 3: เพื่อให้บรรลุทางออกที่ดีที่สุดโรงงานทั้งหมดจะต้องจัดส่งผลิตภัณฑ์ไปยังร้านค้าปลีกโดยตรง


โจผู้ฝึกสอนมีแผนการออกกำลังกายเดี่ยวสองแผนที่เขาเสนอให้ลูกค้าของเขา: แผน A และแผน B ลูกค้าแต่ละคนทำอย่างใดอย่างหนึ่ง (ไม่ใช่ทั้งสองอย่าง) ในวันจันทร์มีลูกค้า 9 คนที่ทำแผน A และ 7 คนที่ทำแผน B ในวันอังคารมีลูกค้า 3 คนที่ทำแผน A และ 5 คนที่ทำแผน B โจฝึกลูกค้าวันจันทร์เป็นเวลาทั้งหมด 12 ชั่วโมง และลูกค้าวันอังคารเป็นเวลาทั้งหมด 6 ชั่วโมง แผนการออกกำลังกายแต่ละแผนใช้เวลานานเท่าใด ระยะเวลาของการออกกำลังกายแต่ละแผน A ระยะเวลาของการออกกำลังกายแต่ละแผน B

โค้ชโจเสนอโปรแกรมการออกกำลังกายสองแบบสำหรับลูกค้าของเขา: แผน A และแผน B ลูกค้าแต่ละคนทำอย่างใดอย่างหนึ่ง (ไม่ใช่สอง) ในวันจันทร์มีลูกค้า 9 รายที่ดำเนินการตามแผน A และ 7 รายที่ดำเนินการตามแผน B ในวันอังคารมีลูกค้า 3 รายที่ดำเนินการ A และ 5 รายที่ดำเนินการ B โจทำการฝึกอบรมลูกค้าในวันจันทร์รวม 12 ชั่วโมงและในวันอังคารรวม 6 ชั่วโมง แต่ละโปรแกรมการออกกำลังกายใช้เวลานานเท่าใด ความยาวของแต่ละโปรแกรมการออกกำลังกาย? ความยาวของการออกกำลังกายตามแผน B แต่ละครั้ง


เขียนฟังก์ชันเพื่อพิมพ์ตัวแปร rxdataF ใน c:
ru->common.rxdataF     = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );

เขียนฟังก์ชันการทำงานเพื่อพิมพ์ตัวแปร rxdataF ใน c:
ru->common.rxdataF = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );


โปรดเขียนโค้ด C เทียมต่อไปนี้ใหม่เป็นโค้ดเทียบเท่าที่อ่านง่ายกว่า (สมมติว่าตัวแปรทุกตัวทำงานได้ แม้ว่าจะไม่ได้กำหนดไว้ก็ตาม):

```
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));
  }
}
```

โปรดเขียนโค้ด C ปลอมต่อไปนี้ใหม่เป็นรหัสเทียบเท่าที่อ่านได้ง่ายขึ้น (สมมติว่าแต่ละตัวแปรทำงานได้แม้ว่าจะไม่ได้กำหนดไว้):

```
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));
  }
}
```


แสดงขั้นตอนในการสร้างแอปใบแจ้งหนี้โดยใช้ Python


ฉันกำลังบันทึกค่าใช้จ่ายค่าโดยสารเครื่องบินกับนายจ้าง และซอฟต์แวร์รายงานขอให้ฉันระบุส่วนภาษีมูลค่าเพิ่ม/ภาษีการขายและค่าบริการของค่าใช้จ่ายนั้น เมื่ออ่านใบแจ้งหนี้สำหรับเที่ยวบินจากโตรอนโตผ่านมอนทรีออลไปยังลาสเวกัส ฉันเห็นค่าโดยสารพื้นฐาน (CAD) อยู่ที่ 164.99 ดอลลาร์ ภาษีมูลค่าเพิ่ม/ภาษีการขายและค่าบริการรวมอยู่ที่ 15 ดอลลาร์ และภาษีอื่นๆ อยู่ที่ 132.12 ดอลลาร์ ดังนั้นใบแจ้งหนี้ทั้งหมดจึงรวมเป็น 312.11 ดอลลาร์แคนาดา ฉันไม่เคยเห็นใบแจ้งหนี้ที่มีหมวดหมู่ภาษี 2 หมวดเช่นนี้มาก่อน และไม่แน่ใจว่า 15 ดอลลาร์และ 132.12 ดอลลาร์คำนวณได้อย่างไร และฉันควรรายงานเป็นภาษีมูลค่าเพิ่ม/ภาษีการขายและค่าบริการในรายงานค่าใช้จ่ายของบริษัทอย่างไร คุณช่วยอธิบายให้ฉันเข้าใจได้ดีขึ้นว่าจะต้องรายงานภาษีการขายและค่าบริการในค่าโดยสารเครื่องบินอย่างไร


ทำหน้าที่เป็นหัวหน้าเจ้าหน้าที่สารสนเทศ และเขียนเป้าหมาย S.M.A.R.T. 3 ประการในการสร้างแผนการตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านไอทีโดยมีแบบฝึกหัดตารางโดยละเอียดในช่วง 6 เดือนข้างหน้า


คุณเป็นหัวหน้าฝ่ายสารสนเทศและทำตัวเป็นหัวหน้าฝ่ายสารสนเทศ เขียนรายงานกิจกรรมประจำสัปดาห์ในรูปแบบหัวเรื่องและข้อความหัวข้อ สรุปและรวมข้อมูลต่อไปนี้: การอัปเดตสำคัญจากฝ่ายไอที (ความคิดริเริ่มเชิงกลยุทธ์)

o ความปลอดภัย/การสื่อสารกับ Madison Industries
o การทดสอบการเจาะระบบภายใน/ภายนอกยังคงดำเนินต่อไปในสัปดาห์นี้ และมีแผนที่จะสิ้นสุดในวันศุกร์นี้ เราควรได้รับข้อมูลสรุปและรายงานในช่วงต้นสัปดาห์หน้า Greenpages ดำเนินการอย่างละเอียดถี่ถ้วนมากและมีแนวทางที่ครอบคลุมมากกว่าการทดสอบการเจาะระบบ Evolve ก่อนหน้านี้

o ติดตามลำดับความสำคัญในการแก้ไขการทดสอบการเจาะระบบ เหลืออยู่ 1 ใน 10 อันดับแรก อัปเกรดเซิร์ฟเวอร์ Exchange สำหรับ Dev
o การประชุมด้านความปลอดภัยประจำเดือนกับ Ken Holmes ในวันอังคารที่ 20 มิถุนายน ดำเนินการตรวจสอบความเสี่ยงทางไซเบอร์เมื่อเปรียบเทียบกับบริษัททั้งหมดใน Madison

 Streck อยู่ในอันดับที่ 7 จาก 39 บริษัทในด้านคะแนนความพร้อมโดยรวม (1 สีแดง 5 สีเหลือง 3 สีเขียว)
 พูดคุยเกี่ยวกับการให้คะแนนการฝึกอบรม KnowBe4 Security ของเราที่เป็นสีเหลือง โดยมีบัญชี 63 รายไม่ผ่านการฝึกอบรม รายชื่อ 63 รายการรวมถึงบัญชีกลุ่มและบัญชีที่จำเป็นต้องลบ จำนวนจริงคือ 4 คนที่ต้องเข้ารับการฝึกอบรม เรากำลังติดตามบุคคลทั้ง 4 คนนี้ในวันนี้
o เคนและฉันยังได้หารือเกี่ยวกับแผนของ Streck สำหรับ AI และการตอบสนองต่อเหตุการณ์ เคนได้เพิ่มฉันเข้าไปในคณะกรรมการของแมดิสันสำหรับหัวข้อทั้งสอง

o เคนกล่าวว่าแมดิสันจะจัดการประชุมผู้นำด้านไอทีที่การประชุม GreenPages ในเดือนตุลาคม เขาขอให้ฉันเข้าร่วม ฉันได้จัดงบประมาณไว้สำหรับผู้เข้าร่วมไอที 2-3 คน การเลิกใช้ On-Prem Exchange
 เมดิสันได้กำหนดโดยเร็วที่สุด
 โครงสร้างพื้นฐานได้ยืนหยัดและกำลังทดสอบโซลูชันทดแทน
 เดฟ เอส, ดัก วี, วิล เจ, จัสติน บี, มอลลี่ เอ็ม และสก็อตต์ เอ็ม พบกันเมื่อวันที่ 9 มิถุนายน 2023
 เหลือใบสมัคร 10 ใบจากทั้งหมด 18 ใบ

o การวางแผนปัญญาประดิษฐ์
o ปริยาและฉันได้ประชุมติดตามผลกับทรอย บอธเวลล์เพื่อดูโครงการเสนอ AI FY24 จำนวน 4 โครงการที่เราสามารถดูได้โดยใช้โซลูชัน AI สำเร็จรูปหรือที่พัฒนาขึ้นเอง ทรอยและฉันกำลังสร้างเหตุผลและกรณีทางธุรกิจสำหรับแอป Weather AI และแอป Warehouse Slotting เพื่อนำเสนอต่อจอห์นสำหรับโครงการสำคัญสำหรับ CY24 ฉันกำลังประสานงานกับผู้นำโอมาฮาคนอื่นๆ ในด้านไอทีและการผลิตเพื่อรับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานและข้อเสนอแนะสำหรับโซลูชันสำเร็จรูป หากจำเป็นต้องพิจารณาโซลูชันที่พัฒนาขึ้นเอง จะต้องพิจารณาโซลูชันการให้คำปรึกษา เนื่องจากทีมของเราไม่มีชุดทักษะนั้นในปัจจุบัน ฉันได้พบกับ John S และ Chris จาก R&D ใน 2 โปรเจ็กต์แยกกัน
 โปรเจ็กต์ Capstone ของการทำให้ไฟล์ PDF ของเครื่องมือหลาย ๆ ชิ้นเป็นอัตโนมัติ เครื่องมือเหล่านี้จะสร้างไฟล์ PDF หลายร้อยไฟล์ที่ต้องจำลองแบบด้วยตนเองแล้วจึงพิมพ์ออกมา สามารถสร้างแอปเพื่อพิมพ์ได้

คุณเป็น CIO ทำตัวเหมือน CIO เขียนรายงานกิจกรรมประจำสัปดาห์ในรูปแบบของพาดหัวข่าวและประเด็นสำคัญ สรุปและรวมข้อมูลต่อไปนี้: การปรับปรุงที่สำคัญของไอที (การริเริ่มเชิงกลยุทธ์)
o ความปลอดภัย / การสื่อสารกับ Madison Industries
o Pentesting ภายใน / ภายนอกจะดำเนินการในสัปดาห์นี้และมีกำหนดสิ้นสุดในวันศุกร์นี้ น่าจะได้รับรายงานในต้นสัปดาห์หน้า Greenages มีความละเอียดรอบคอบและมีวิธีการที่หลากหลายกว่า Evolve Pentest รุ่นก่อนหน้าของเรา
o ติดตามลำดับความสำคัญของการเยียวยาที่สำคัญที่สุดและยังคงรักษา 1 ใน 10 รายการ กำลังอัพเกรดเซิร์ฟเวอร์แลกเปลี่ยนสำหรับ Dev
o โทรรักษาความปลอดภัยรายเดือนกับเคนโฮล์มส์ในวันอังคารที่ 20 มิถุนายน มีการทบทวนความเสี่ยงไซเบอร์ของบริษัททั้งหมดในเมดิสัน
 Streck ได้คะแนนความพร้อมโดยรวมเป็นอันดับที่ 7 จาก 39 บริษัท (1 สีแดง 5 สีเหลือง 3 สีเขียว)
 กล่าวถึงคะแนน KnowBe4 Safety Training ของเราเป็นสีเหลืองและมี 63 บัญชีที่ยังไม่ผ่านการฝึกอบรม โดยรายชื่อ 63 บัญชี ประกอบด้วย บัญชีกลุ่ม และบัญชีที่ต้องลบ โดยตัวเลขจริงคือ 4 คนที่ต้องผ่านการอบรม วันนี้เรากำลังติดตามทั้ง 4 คนอยู่
o เคนและฉันยังได้พูดคุยเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ของ Strecks และแผนการตอบสนองต่อเหตุการณ์. เคนได้ให้ผมเข้าร่วม ในสภาเมดิสัน เพื่อดูแลทั้งสองเรื่อง
o เคนกล่าวว่าเมดิสันจะจัดการประชุมผู้นำด้านไอทีในการประชุม GreenPages ในเดือนตุลาคม เขาเชิญผมไปร่วมงาน ผมตั้งงบประมาณให้ผู้เข้าร่วมงานไอที 2-3 คน
เกี่ยวกับการเกษียณอายุก่อนการแลกเปลี่ยน
 Madison ได้ตัดสินใจที่จะให้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
 โครงสร้างพื้นฐานได้รับการจัดตั้งขึ้นและกำลังทดสอบโซลูชันทางเลือก
 Dave S, Doug V, จะ J, Justin B, Molly M และ Scott M พบกันในวันที่ 9 มิถุนายน 2023
 ยังคงเหลือ 10 จาก 18 ใบสมัคร
o การวางแผน AI
o ปรียาและฉันมีการประชุมติดตามผลกับทรอย Bothwell เพื่อดูข้อเสนอ AI FY24 จำนวน 4 รายการที่เราสามารถพิจารณาได้โดยใช้โซลูชันปัญญาประดิษฐ์สำเร็จรูปหรือโฮมเมด Troy / I กำลังสร้างเหตุผลและกรณีธุรกิจสำหรับแอป AI สภาพอากาศและแอป Slotting คลังสินค้าเพื่อส่งไปยังจอห์นสำหรับโครงการที่มีความสำคัญของ CY24 ฉันกำลังประสานงานกับผู้นำรายอื่น ๆ ของโอมาฮาในด้านไอทีและการผลิตเพื่อรับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและคำแนะนำสำหรับโซลูชั่นสำเร็จรูป หากจำเป็นต้องพิจารณาแก้ปัญหาในพื้นที่ก็ต้องพิจารณาปรึกษาแก้ปัญหา เพราะทีมเรายังไม่มีทักษะดังกล่าวในขณะนี้
o ฉันได้พบกับ John S และ Chris ในแผนก R & D เกี่ยวกับสองโครงการที่แตกต่างกัน
Capstone Multi-Instruments pdf โครงการอัตโนมัติ เครื่องมือเหล่านี้สร้างไฟล์ PDF มากกว่า 100 ไฟล์ซึ่งต้องคัดลอกด้วยตนเองและพิมพ์ สามารถสร้างแอปพลิเคชันสำหรับ b ได้

คุณเป็นหัวหน้าฝ่ายสารสนเทศและทำตัวเป็นหัวหน้าฝ่ายสารสนเทศ เขียนรายงานกิจกรรมประจำสัปดาห์ในรูปแบบหัวเรื่องและข้อความหัวข้อ สรุปและรวมข้อมูลต่อไปนี้: การอัปเดตสำคัญจากฝ่ายไอที (ความคิดริเริ่มเชิงกลยุทธ์)

o ความปลอดภัย/การสื่อสารกับ เมดิสัน อินดัสทรีส์
o การทดสอบการเจาะระบบภายใน/ภายนอกยังคงดำเนินต่อไปในสัปดาห์นี้ และมีแผนที่จะสิ้นสุดในวันศุกร์นี้ เราควรได้รับข้อมูลสรุปและรายงานในช่วงต้นสัปดาห์หน้า Greenpages ดำเนินการอย่างละเอียดถี่ถ้วนมากและมีแนวทางที่ครอบคลุมมากกว่าการทดสอบการเจาะระบบ Evolve ก่อนหน้านี้

o ติดตามลำดับความสำคัญในการแก้ไขการทดสอบการเจาะระบบ เหลืออยู่ 1 ใน 10 อันดับแรก อัปเกรดเซิร์ฟเวอร์ Exchange สำหรับ Dev
o การประชุมด้านความปลอดภัยประจำเดือนกับ เคน โฮล์มส์ ในวันอังคารที่ 20 มิถุนายน ดำเนินการตรวจสอบความเสี่ยงทางไซเบอร์เมื่อเปรียบเทียบกับบริษัททั้งหมดใน เมดิสัน

 Streck อยู่ในอันดับที่ 7 จาก 39 บริษัทในด้านคะแนนความพร้อมโดยรวม (1 สีแดง 5 สีเหลือง 3 สีเขียว)
 พูดคุยเกี่ยวกับการให้คะแนนการฝึกอบรม KnowBe4 Security ของเราที่เป็นสีเหลือง โดยมีบัญชี 63 รายไม่ผ่านการฝึกอบรม รายชื่อ 63 รายการรวมถึงบัญชีกลุ่มและบัญชีที่จำเป็นต้องลบ จำนวนจริงคือ 4 คนที่ต้องเข้ารับการฝึกอบรม เรากำลังติดตามบุคคลทั้ง 4 คนนี้ในวันนี้
o เคนและฉันยังได้หารือเกี่ยวกับแผนของ Streck สำหรับ AI และการตอบสนองต่อเหตุการณ์ เคนได้เพิ่มฉันเข้าไปในคณะกรรมการของแมดิสันสำหรับหัวข้อทั้งสอง

o เคนกล่าวว่าแมดิสันจะจัดการประชุมผู้นำด้านไอทีที่การประชุม GreenPages ในเดือนตุลาคม เขาขอให้ฉันเข้าร่วม ฉันได้จัดงบประมาณไว้สำหรับผู้เข้าร่วมไอที 2-3 คน การเลิกใช้ On-Prem Exchange
 เมดิสันได้กำหนดโดยเร็วที่สุด
 โครงสร้างพื้นฐานได้ยืนหยัดและกำลังทดสอบโซลูชันทดแทน
 เดฟ เอส, ดัก วี, วิล เจ, จัสติน บี, มอลลี่ เอ็ม และสก็อตต์ เอ็ม พบกันเมื่อวันที่ 9 มิถุนายน 2023
 เหลือใบสมัคร 10 ใบจากทั้งหมด 18 ใบ

o การวางแผนปัญญาประดิษฐ์
o ปริยาและฉันได้ประชุมติดตามผลกับทรอย บอธเวลล์เพื่อดูโครงการเสนอ AI FY24 จำนวน 4 โครงการที่เราสามารถดูได้โดยใช้โซลูชัน AI สำเร็จรูปหรือที่พัฒนาขึ้นเอง ทรอยและฉันกำลังสร้างเหตุผลและกรณีทางธุรกิจสำหรับแอป Weather AI และแอป Warehouse Slotting เพื่อนำเสนอต่อจอห์นสำหรับโครงการสำคัญสำหรับ CY24 ฉันกำลังประสานงานกับผู้นำโอมาฮาคนอื่นๆ ในด้านไอทีและการผลิตเพื่อรับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานและข้อเสนอแนะสำหรับโซลูชันสำเร็จรูป หากจำเป็นต้องพิจารณาโซลูชันที่พัฒนาขึ้นเอง จะต้องพิจารณาโซลูชันการให้คำปรึกษา เนื่องจากทีมของเราไม่มีชุดทักษะนั้นในปัจจุบัน ฉันได้พบกับ John S และ Chris จาก R&D ใน 2 โปรเจ็กต์แยกกัน
 โปรเจ็กต์ Capstone ของการทำให้ไฟล์ PDF ของเครื่องมือหลาย ๆ ชิ้นเป็นอัตโนมัติ เครื่องมือเหล่านี้จะสร้างไฟล์ PDF หลายร้อยไฟล์ที่ต้องจำลองแบบด้วยตนเองแล้วจึงพิมพ์ออกมา สามารถสร้างแอปเพื่อพิมพ์ได้


ฉันจะใช้ CSS Flexbox เพื่อวางรูปภาพในบรรทัดเดียวกับย่อหน้า และให้ย่อหน้าจัดรูปแบบตัวเองโดยอัตโนมัติรอบๆ ด้านบนและด้านล่างของรูปภาพได้อย่างไร

ฉันจะใช้ css flexbox เพื่อวางรูปภาพในบรรทัดเดียวกับย่อหน้า และให้ย่อหน้าจัดรูปแบบตัวเองโดยอัตโนมัติรอบๆ ด้านบนและด้านล่างของรูปภาพได้อย่างไร


ฉันกำลังประสบปัญหาเกี่ยวกับ CSS ฉันมีปุ่มสองปุ่มในคอนเทนเนอร์หลัก และฉันต้องการให้ปุ่มหนึ่งจัดชิดซ้ายและอีกปุ่มจัดชิดขวา แต่ใช้ flex เพื่อตอบสนองความต้องการ

ฉันกำลังประสบปัญหาเกี่ยวกับ css ฉันมีปุ่มสองปุ่มในคอนเทนเนอร์หลัก และฉันต้องการให้ปุ่มหนึ่งจัดชิดซ้ายและอีกปุ่มจัดชิดขวา แต่ใช้ flex เพื่อตอบสนองความต้องการ


%%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

# ฟังก์ชันในการอัปโหลดและสร้างการคาดการณ์
def upload_and_generate_predictions():
    # รหัสการอัปโหลดไฟล์และการคาดเดา
    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
'

    # แสดงชื่อเรื่องสีแดงโดยใช้ st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # แสดงรูปแบบ CSS ที่กำหนดเอง
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "อัปโหลดไฟล์ Excel หรือ CSV", type=["xlsx", "csv"]
    )
    ถ้า uploaded_file ไม่ใช่ None:
        # อ่านไฟล์ลงใน DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel file
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV file
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # แสดงหน้าจอแรก

        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
            # แสดง DataFrame ที่แก้ไขแล้วพร้อมการคาดการณ์
            # บันทึก DataFrame พร้อมการคาดการณ์ลงใน st.session_state
            # ย้ายไปที่หน้าจอที่สอง (การแสดงกราฟ)
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:")
    # สร้าง DataFrame ที่มี 10 รายการแรกที่มีสถานะการคาดการณ์ 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # สร้าง DataFrame ที่มีรายการทั้งหมดที่มีสถานะการคาดการณ์ 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # รวม DataFrame เข้าด้วยกัน
    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()
    # สร้างลิงก์ดาวน์โหลด
    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"
    )

    # แปลง DataFrame เป็นสตรีมไบนารี
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel file
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV file
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # สร้างลิงก์ดาวน์โหลด
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # ฟังก์ชันกฎ
    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)

        # เรียงลำดับตามตัวอย่าง จำนวน
        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)

        # สร้างลิงก์ดาวน์โหลด
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# เรียกใช้แอป
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("กรุณาอัปโหลดไฟล์ในหน้า 'อัปโหลดและทำนาย' ก่อน")
นี่คือโค้ด mu ในโค้ดนี้ ฉันมีกราฟแบบกระจาย ฉันต้องการแก้ไขโค้ดในลักษณะที่วาดกราฟโดยใช้เหตุการณ์คลิกของกราฟ เมื่อฉันคลิกอินสแตนซ์ของวงกลม โค้ดควรให้กฎการอธิบายสำหรับอินสแตนซ์โดยใช้ Lime หลังจากนั้น หากฉันคลิกวงกลมหรืออินสแตนซ์ใดอินสแตนซ์หนึ่ง ตารางและรายการกฎ Lime ควรพิมพ์ออกมาเอง คุณสามารถเพิ่มการทำนายการดาวน์โหลดและคำอธิบายแบบจำลองได้ ในแถบด้านข้างใหม่

%%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

# ฟังก์ชันในการอัปโหลดและสร้างการคาดการณ์
def upload_and_generate_predictions():
    # รหัสการอัปโหลดไฟล์และการคาดเดา
    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
'

    # แสดงชื่อเรื่องสีแดงโดยใช้ st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # แสดงรูปแบบ CSS ที่กำหนดเอง
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "อัปโหลดไฟล์ Excel หรือ CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    ถ้า uploaded_file ไม่ใช่ None:
        # อ่านไฟล์ลงใน DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # ไฟล์ Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # ไฟล์ CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # แสดงหน้าจอแรก
        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
            # แสดง DataFrame ที่แก้ไขแล้วพร้อมการคาดการณ์
            # บันทึก DataFrame พร้อมการคาดการณ์ลงใน st.session_state
            # ย้ายไปที่หน้าจอที่สอง (การแสดงกราฟ)
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:")
    # สร้าง DataFrame ที่มี 10 รายการแรกที่มีสถานะการคาดการณ์ 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # สร้าง DataFrame ที่มีรายการทั้งหมดที่มีสถานะการคาดการณ์ 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # รวม DataFrame เข้าด้วยกัน
    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("การคาดการณ์สถานะเครื่อง - การรวมกัน")
    plt.xlabel("Timestamp")
    plt.ylabel("Value")
    st.pyplot()
    # สร้างลิงก์ดาวน์โหลด
    st.subheader("ดาวน์โหลดไฟล์พร้อมคำทำนายs:")
    st.write("ดาวน์โหลดไฟล์พร้อมคำทำนาย:")
    # 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"
    )

    # แปลง DataFrame เป็นสตรีมไบนารี
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  #ไฟล์ Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # ไฟล์ CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # สร้างลิงก์ดาวน์โหลด
    st.download_button(
        label="ดาวน์โหลดไฟล์พร้อมคำทำนาย",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # ฟังก์ชันกฎ
    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)

        # เรียงลำดับตามตัวอย่าง จำนวน
        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)

        # สร้างลิงก์ดาวน์โหลด
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# เรียกใช้แอป
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["อัปโหลดและทำนาย", "กราฟและดาวน์โหลด"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "อัปโหลดและทำนาย":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "กราฟและดาวน์โหลด":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("กรุณาอัปโหลดไฟล์ในหน้า 'อัปโหลดและทำนาย' ก่อน")
นี่คือโค้ด mu ในโค้ดนี้ ฉันมีกราฟแบบกระจาย ฉันต้องการแก้ไขโค้ดในลักษณะที่วาดกราฟโดยใช้เหตุการณ์คลิกของกราฟ เมื่อฉันคลิกอินสแตนซ์ของวงกลม ควรมีคำอธิบายกฎสำหรับอินสแตนซ์โดยใช้ Lime หลังจากนั้น หากฉันคลิกวงกลมหรืออินสแตนซ์หนึ่ง ตารางและรายการกฎ Lime ควรพิมพ์ออกมาเอง คุณสามารถเพิ่มคำทำนายการดาวน์โหลดและคำอธิบายแบบจำลองได้ ในแถบด้านข้างใหม่

%%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

# ฟังก์ชันในการอัปโหลดและสร้างการคาดการณ์
def upload_and_generate_predictions():
    # รหัสการอัปโหลดไฟล์และการคาดการณ์
    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
'

    # แสดงชื่อเรื่องสีแดงโดยใช้ st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # แสดงรูปแบบ CSS ที่กำหนดเอง
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # อ่านไฟล์ลงใน DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # ไฟล์ Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # ไฟล์ CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # แสดงหน้าจอแรก

        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
            # แสดง DataFrame ที่แก้ไขแล้วพร้อมการคาดการณ์
            # บันทึก DataFrame พร้อมการคาดการณ์ลงใน st.session_state
            # ไปที่หน้าจอที่สอง (การแสดงกราฟ)
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:")
    # สร้าง DataFrame ที่ 10 รายการแรกมีสถานะการคาดการณ์ 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # สร้าง DataFrame ที่รายการทั้งหมดมีสถานะการคาดการณ์ 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # รวม DataFrame เข้าด้วยกัน
    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()
    # สร้างลิงก์ดาวน์โหลด
    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"
    )

    # แปลง DataFrame เป็นสตรีมไบนารี
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # ไฟล์ Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # ไฟล์ CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # สร้างลิงก์ดาวน์โหลด
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # ฟังก์ชัน Rules
    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)

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

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

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

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

        # สร้างลิงก์ดาวน์โหลด
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# เรียกใช้แอป
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.")
นี่คือโค้ดของฉัน ในโค้ดนี้มีกราฟแบบแผนภาพการกระจาย ฉันต้องการแก้ไขโค้ดในลักษณะที่วาดกราฟโดยใช้เหตุการณ์คลิกของกราฟ เมื่อฉันคลิกอินสแตนซ์ของวงกลม ควรมีคำอธิบายกฎสำหรับอินสแตนซ์โดยใช้ LIME หลังจากนั้น หากคลิกวงกลมหรืออินสแตนซ์หนึ่ง ตารางและรายการกฎ LIME ควรพิมพ์ออกมาเอง คุณสามารถเพิ่มการคาดการณ์การดาวน์โหลดและความสามารถในการอธิบายแบบจำลองในแถบด้านข้างใหม่ได้


ออกแบบวิธีในการวิเคราะห์ข้อมูลใน Python โดยใช้ไบต์สตรีมโดยไม่ต้องดาวน์โหลดโค้ดทั้งหมดจริงๆ

ออกแบบวิธีการวิเคราะห์เฟรมข้อมูลโดยใช้ไบต์สตรีมใน Python โดยไม่ต้องดาวน์โหลดรหัสทั้งหมด


วิธีการเขียนโปรแกรมใน Python เพื่อคำนวณเส้นทางการบิน


ให้โค้ด Python สำหรับการคำนวณค่าของ pi อย่างไม่สิ้นสุด

ให้โค้ด Python เพื่อคำนวณพายอย่างไม่สิ้นสุด

ให้โค้ด Python เพื่อคำนวณพายไม่สิ้นสุด


ขอโค้ด JavaScript สำหรับคำนวณค่า pi หน่อย

ให้ตัวอย่าง JavaScript Code สำหรับคำนวณค่า pi หน่อย

ให้โค้ด JavaScript สำหรับคำนวณค่า pi กับฉันหน่อย


เขียนโปรแกรม C# ที่คำนวณ pi ได้ถึงทศนิยม 5 หลัก จากนั้น XOR ผลลัพธ์สองครั้ง

เขียนโปรแกรม C# ที่คำนวณ pi สูงสุดถึง 5 ทศนิยม จากนั้น XOR ผลลัพธ์สองครั้ง


ฉันจะสร้างดัชนีฐานโค้ดขนาดใหญ่ได้อย่างไรเพื่อให้สามารถสำรวจตัวแปรเอาต์พุตเพื่อรับตัวแปรกลางทั้งหมดที่ใช้ในการคำนวณตัวแปรเอาต์พุตเฉพาะนั้น


วิธีที่ดีในการคำนวณอัตราการสร้างนิวเคลียสสำหรับการเปลี่ยนเฟสทางจักรวาลคืออะไร?


เขียนสคริปต์ Python ให้ฉันหน่อยที่จะทำให้โลโก้สกรีนเซฟเวอร์ DVD เด้งไปมา และทุกครั้งที่โลโก้แตะมุมหน้าจอ โลโก้จะนับจุดและแสดงจุดเหล่านั้นบนหน้าจอ

เขียนสคริปต์งูเหลือมให้โลโก้สกรีนเซฟเวอร์ DVD เด้งและทุกครั้งที่มันตีมุมหน้าจอจะนับจุดและแสดงบนหน้าจอ


ฉันจะรันแอปพลิเคชัน GUI บน Linux ได้อย่างไรเมื่อไม่มีหน้าจอ ฉันต้องทดสอบแอปพลิเคชันแต่ไม่สามารถเริ่มต้นได้

ฉันจะรันแอปพลิเคชัน gui บน linux ได้อย่างไรเมื่อไม่มีหน้าจอ ฉันต้องทดสอบแอปพลิเคชันแต่ไม่สามารถเริ่มต้นได้


รูปแบบฐานข้อมูลใดที่สามารถใช้เพื่อจัดเก็บลิงก์กราฟโซเชียลได้


ฉันมีมาตราส่วนตั้งแต่ 1 ถึง 7 โดยที่ 1 คือดีที่สุด และ 7 คือแย่ที่สุด ฉันจะสร้างดัชนีระหว่าง 0 ถึง 1 โดยที่ 1 คือดีที่สุดได้อย่างไร คุณสามารถเขียนฟังก์ชัน Python ที่รับตัวเลขและส่งคืนดัชนีได้หรือไม่

ฉันมีมาตราส่วนตั้งแต่ 1 ถึง 7 โดยที่ 1 คือดีที่สุด และ 7 คือแย่ที่สุด ฉันจะสร้างดัชนีระหว่าง 0 ถึง 1 โดยที่ 1 คือดีที่สุดได้อย่างไร คุณสามารถเขียนฟังก์ชัน Python ที่รับตัวเลขและคืนค่าเป็นดัชนีได้หรือไม่

ฉันมีมาตราส่วนตั้งแต่ 1 ถึง 7 โดยที่ 1 คือดีที่สุด และ 7 คือแย่ที่สุด ฉันจะสร้างดัชนีระหว่าง 0 ถึง 1 โดยที่ 1 คือดีที่สุดได้อย่างไร คุณสามารถเขียนฟังก์ชัน python ที่รับตัวเลขและส่งคืนดัชนีได้หรือไม่


เขียนโค้ด Python สำหรับ Fastchat เพื่อฟังพอร์ตและตอบคำถามที่พิมพ์ รวมถึงคำถามติดตามด้วย

เขียนรหัสงูเหลือมสำหรับ Fastchat เพื่อฟังและตอบคำถามที่พิมพ์และคำถามที่ตามมาบนพอร์ต


โปรดเขียนบอทเมทริกซ์ Python ที่สามารถตอบกลับการกล่าวถึงให้ฉันด้วย


ฉันจะสร้างแอปแชทโดยใช้ transformers.js กับ facebook/blenderbot-400m-distill javascript ใน javascript ธรรมดาได้อย่างไร


ฉันจะรันโมเดลแชทบอท AI โดยใช้ Python บนระบบทรัพยากรต่ำมากได้อย่างไร แสดงโค้ดบางส่วนให้ฉันดูหน่อย


ฉันกำลังสร้างซอฟต์แวร์สำหรับสอนการอธิบายข้อผิดพลาดในการเล่นหมากรุก การบอกว่าข้อผิดพลาดในการเล่นหมากรุกทุกครั้งเกิดจากการยอมให้เกิดบางอย่างขึ้นหรือขาดบางอย่างไปนั้นถูกต้องและมีประโยชน์หรือไม่ เราจะใช้สิ่งนี้เป็นโครงสร้างพื้นฐานของอัลกอริทึมได้อย่างไร


ฉันเป็นโปรแกรมเมอร์ Python ฉันอยากให้คุณให้โค้ดโปรแกรมหมากรุกกับฉัน ฉันแค่ต้องสามารถแข่งกับตัวเองได้

ฉันเป็นโปรแกรมเมอร์ Ptyhon ฉันหวังว่าคุณจะบอกรหัสโปรแกรมหมากรุกให้ฉัน ฉันแค่ต้องสามารถสู้กับตัวเองได้


ฉันต้องการสร้างแถบเลื่อนสำหรับเว็บไซต์ ซึ่งแตกต่างจากแถบเลื่อนเชิงเส้นแบบเดิม ผู้ใช้สามารถเพิ่มหรือลดรัศมีของวงกลมได้ และจะมีเครื่องหมายวงกลมซ้อนกันเพื่อให้ผู้ใช้ทราบว่าวงกลมที่เลือกมีขนาดเท่าใด


เขียนคลาส Python "Circle" ที่สืบทอดมาจากคลาส "Shape"

เขียนคลาส python "Circle" ที่สืบทอดมาจากคลาส "Shape"


คุณจะแก้ไขปัญหาการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศอย่างไร จัดทำกลยุทธ์โดยละเอียดสำหรับ 20 ปีข้างหน้า

คุณจะแก้ปัญหาการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศอย่างไร เพื่อให้รายละเอียดยุทธศาสตร์ในอีก 20 ปีข้างหน้า


ช่วยฉันร่างบทนำการวิจัยในหัวข้อ "ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเกี่ยวกับผลกระทบของสภาพภูมิอากาศและสภาพดินต่อการชักนำการออกดอกของทุเรียน"

โปรดช่วยฉันร่างนำเสนอการวิจัยในหัวข้อ "ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเกี่ยวกับผลกระทบของสภาพภูมิอากาศและสภาพดินในการเหนี่ยวนำดอกทุเรียน"


คุณสามารถสร้างผังงานสำหรับโค้ดต่อไปนี้ได้หรือไม่: switch (currentState) {
case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

คุณสามารถสร้างแผนภาพขั้นตอนสำหรับโค้ดดังต่อไปนี้ได้หรือไม่:

switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

คุณสามารถสร้างผังงานสำหรับโค้ดต่อไปนี้ได้ไหม : switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}


ทำให้ฟังก์ชันนี้สับสนสำหรับฉัน:

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
    }
}

ทำให้ฟังก์ชันนี้สับสนสำหรับฉัน:

ฟังก์ชันมินเนียน
{
    $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
    }
}


สร้างโค้ดของสคริปต์ที่ซิงค์เนื้อหาทุกประเภทของโฟลเดอร์ที่แชร์แยกกันสองโฟลเดอร์บนคอมพิวเตอร์เครือข่ายสองเครื่องในโดเมน


เป้าหมายของคุณคือการคิดแผนการสังเคราะห์ HCl! มีขั้นตอนอะไรบ้าง?

เป้าหมายของคุณคือการคิดแผนการสังเคราะห์ HCl มีขั้นตอนอะไรบ้าง


ฉันได้ฝึกตัวทำนายโดยใช้ GluonTS บนชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องหลายชุด ฉันมีรายการพยากรณ์และไทม์ซีรีส์ที่ฉันสร้างขึ้นดังนี้:
    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)

ฉันจะคำนวณค่าผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและเมตริกที่มีประโยชน์อื่นๆ สำหรับการประเมินได้อย่างไร

ฉันฝึกนักทำนายด้วย GluonTS ในชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องหลายชุด ฉันมีรายการการคาดการณ์และลำดับเวลาที่ฉันสร้างขึ้นดังนี้:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        ชุดข้อมูล=test_ds,  # ชุดข้อมูลการทดสอบ
        ทำนาย=predictor,  # ทำนาย
        num_samples=100,  # จำนวนเส้นทางตัวอย่างที่เราต้องการใช้ในการประเมิน
    )

    รายการการคาดการณ์ = รายการ(forecast_it)
    ลำดับเวลา = รายการลำดับเวลา

ผมจะคำนวณค่าคลาดเคลื่อนเฉลี่ยกำลังสอง และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และตัวชี้วัดอื่นๆ ที่เป็นประโยชน์ต่อการประเมินได้ยังไร

ฉันได้ฝึกตัวทำนายโดยใช้ GluonTS บนชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องหลายชุด ฉันมีรายการพยากรณ์และไทม์ซีรีส์ที่ฉันสร้างขึ้นดังนี้:
forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
dataset=test_ds, # test dataset
predictor=predictor, # predictor
num_samples=100, # จำนวนเส้นทางตัวอย่างที่เราต้องการสำหรับการประเมิน
)

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

ฉันจะคำนวณค่าผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและเมตริกที่มีประโยชน์อื่นๆ สำหรับการประเมินได้อย่างไร


สมมติว่าเรามีซอฟต์แวร์ตรวจสอบงานและเราต้องการใช้โมดูลที่ส่งการแจ้งเตือนทางอีเมลหากงานใช้เวลานานเกินไปในการดำเนินการ โมดูลควรกำหนดว่าอะไร "นานเกินไป" โดยอัตโนมัติ โดยอิงจากประวัติการดำเนินการ

เราสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และแจ้งเตือนหากเวลาในการดำเนินการอยู่ที่ 1% สูง แต่:
1) เวลาในการดำเนินการอาจขึ้นอยู่กับวันในสัปดาห์ (เช่น วันทำงาน/สุดสัปดาห์)
2) เวลาในการดำเนินการอาจมีแนวโน้มโดยรวม (เพิ่มขึ้น)
3) เวลาในการดำเนินการอาจเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน ("ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม เราจะประมวลผลทั้งธุรกรรมเงินสดและบัตร และปริมาณจะเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหัน 5 เท่า")

คุณสามารถสรุปแนวคิดบางอย่างเกี่ยวกับวิธีการนำระบบเช่นนี้ไปใช้และแก้ไขจุดหัวข้อด้านบนได้หรือไม่

สมมติว่าเรามีซอฟต์แวร์ตรวจสอบงานและเราต้องการใช้โมดูลที่ส่งการแจ้งเตือนทางอีเมลเมื่องานดำเนินการนานเกินไป โมดูลควรกำหนดอย่างอิสระว่าอะไรคือ "ยาวเกินไป" ตามประวัติการดำเนินการ
เราสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและแจ้งเตือนเมื่อมีการดำเนินการถึง 1% อย่างไรก็ตาม:
1) เวลาในการดำเนินการอาจขึ้นอยู่กับวัน เช่น สัปดาห์ (เช่น วันธรรมดา / วันหยุดสุดสัปดาห์)
2) เวลาในการดำเนินการอาจมีแนวโน้มทั่วโลก (ขึ้น)
3) เวลาในการดำเนินการอาจกระโดดขึ้นอย่างฉับพลันเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้น ("ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคมเป็นต้นไปเราจะดำเนินการธุรกรรมเงินสดและบัตรและปริมาณธุรกรรมจะเพิ่มขึ้น 5 เท่าอย่างกะทันหัน")
คุณสามารถร่างแนวคิดบางอย่างเกี่ยวกับวิธีการใช้ระบบดังกล่าวและแก้ไขสัญลักษณ์โครงการข้างต้นได้หรือไม่


ยกตัวอย่างการบล็อคการอ่านที่ถูกขัดจังหวะโดยสัญญาณพร้อมการจัดการ EINTR


กรุณาเขียนโค้ด C++ เพื่ออ่านแพ็คเก็ตเครือข่ายจากซ็อกเก็ตบนพอร์ต 888

โปรดเขียนโค้ด C + + เพื่ออ่านแพ็คเก็ตเครือข่ายจากซ็อกเก็ตบนพอร์ต 888