%%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

# Hàm để tải lên và tạo dự đoán
def upload_and_generate_predictions():
    # Tải lên tệp và mã dự đoán
    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
'

    # Hiển thị tiêu đề màu đỏ bằng st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Hiển thị kiểu CSS tùy chỉnh
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Tải tệp Excel hoặc CSV lên", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Đọc tệp vào DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Tệp Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # Tệp CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Hiển thị màn hình đầu tiên

        if st.button("Tạo dự đoán"):
            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("Dự đoán thành công!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # Hiển thị DataFrame đã sửa đổi với các dự đoán
            # Lưu DataFrame với các dự đoán vào st.session_state
            # Di chuyển đến màn hình thứ hai (hiển thị đồ thị)
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("Tín hiệu cảnh báo sớm:")
    # Tạo một DataFrame với 10 bản ghi đầu tiên có trạng thái dự đoán là 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Tạo một DataFrame với tất cả các bản ghi có trạng thái dự đoán là 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Kết hợp các DataFrame
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["Synthetic_Timestamp"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')
    plt.figure(figsize=(10, 3))
    sns.scatterplot(
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        hue="Predicted_Status",
        marker="o",
        s=200,
        data=df_combined,
        palette={1: "red", 0: "green"},
    )
    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
    # plt.title("Dự đoán trạng thái máy - Kết hợp")
    plt.xlabel("Dấu thời gian")
    plt.ylabel("Giá trị")
    st.pyplot()
    # Tạo liên kết tải xuống
    st.subheader("Tải xuống tệp có dự đoán:")
    st.write("Tải xuống tệp có dự đoán:")
    # 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"
    )

    # Chuyển đổi DataFrame thành luồng nhị phân
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Tệp Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # Tệp CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Tạo liên kết tải xuống
    st.download_button(
        label="Tải xuống tệp có dự đoán",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Các hàm quy tắc
    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)

        # sắp xếp theo số lượng mẫu
        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("Khả năng giải thích mô hình:")
    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)

        # Tạo liên kết tải xuống
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Chạy ứng dụng
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Dự đoán lỗi thiết bị", page_icon="📈")
    pages = ["Tải lên và dự đoán", "Biểu đồ và tải xuống"]
    page = st.sidebar.selectbox("Chọn một trang", pages)
    if page == "Tải lên và Dự đoán":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Biểu đồ và Tải xuống":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Vui lòng tải lên tệp trên trang 'Tải lên và Dự đoán' trước.")
đây là mã của tôi trong này tôi có một biểu đồ phân tán tôi muốn sửa đổi mã theo cách vẽ biểu đồ ploltly sử dụng các sự kiện nhấp của ploltly khi tôi nhấp vào thể hiện của vòng tròn, nó sẽ đưa ra quy tắc thiết kế cho thể hiện bằng lime.after biểu đồ nếu tôi nhấp vào một vòng tròn hoặc thể hiện, bảng lime và danh sách quy tắc sẽ tự in ở đó, bạn có thể thêm dự đoán tải xuống và khả năng giải thích mô hình trong thanh bên mới

%%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

# Hàm tải lên và tạo dự đoán
def upload_and_generate_predictions():
    # Mã tải lên tệp và dự đoán
    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 = '
Dự đoán sự cố thiết bị
'

    # Hiển thị tiêu đề đỏ bằng st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Hiển thị kiểu CSS tùy chỉnh
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Tải lên tệp Excel hoặc CSV", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Đọc tệp vào DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Tệp Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # Tệp CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Hiển thị màn hình đầu tiên

        if st.button("Tạo dự đoán"):
            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("Dự đoán được tạo thành công!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # Hiển thị DataFrame đã sửa với dự đoán
            # Lưu DataFrame với dự đoán vào st.session_state
            # Chuyển sang màn hình thứ hai (hiển thị đồ thị)
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("Tín hiệu cảnh báo sớm:")
    # Tạo DataFrame với 10 bản ghi đầu tiên có trạng thái dự đoán là 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Tạo DataFrame với tất cả các bản ghi có trạng thái dự đoán là 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Kết hợp các DataFrame
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["Synthetic_Timestamp"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')
    plt.figure(figsize=(10, 3))
    sns.scatterplot(
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        hue="Predicted_Status",
        marker="o",
        s=200,
        data=df_combined,
        palette={1: "red", 0: "green"},
    )
    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
    # plt.title("Dự đoán trạng thái máy - Kết hợp")
    plt.xlabel("Timestamp")
    plt.ylabel("Value")
    st.pyplot()
    # Tạo liên kết tải xuống
    st.subheader("Tải xuống tệp với dự đoán:")
    st.write("Tải xuống tệp với dự đoán:")
    # 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"
    )

    # Chuyển DataFrame thành luồng nhị phân
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Tệp Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # Tệp CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Tạo liên kết tải xuống
    st.download_button(
        label="Tải xuống tệp với dự đoán",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Hàm quy tắc
    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)

        # Sắp xếp theo số lượng mẫu
        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("Giải thích mô hình:")
    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)

        # Tạo liên kết tải xuống
    st.download_button(
            label="Giải thích mô hình",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Chạy ứng dụng
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Dự đoán sự cố thiết bị", page_icon="📈")
    pages = ["Tải lên và Dự đoán", "Đồ thị và Tải xuống"]
    page = st.sidebar.selectbox("Chọn trang", pages)
    if page == "Tải lên và Dự đoán":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Đồ thị và Tải xuống":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file)
        else:
            st.warning("Vui lòng tải lên tệp trên trang 'Tải lên và Dự đoán' trước.")
đây là mã của tôi, trong đó tôi có một đồ thị scatterplot. Tôi muốn chỉnh sửa mã sao cho vẽ đồ thị bằng Plotly và sử dụng các sự kiện click của Plotly. Khi tôi nhấp vào một hình tròn trong đồ thị, nó sẽ hiển thị quy tắc quyết định cho instance đó bằng cách sử dụng LIME. Sau khi vẽ đồ thị, nếu tôi nhấp vào một hình tròn hoặc instance, bảng LIME và danh sách quy tắc sẽ tự động hiển thị ở đó. Bạn có thể thêm tính năng tải xuống dự đoán và giải thích mô hình vào thanh bên mới

%%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

# Hàm để tải lên và tạo dự đoán
def upload_and_generate_predictions():
    # Tải lên tệp và mã dự đoán
    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 = '
Dự đoán lỗi thiết bị
'

    # Hiển thị tiêu đề màu đỏ bằng st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Hiển thị kiểu CSS tùy chỉnh
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Tải lên tệp Excel hoặc CSV", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Đọc tệp vào DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Tệp Excel
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # Tệp CSV
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Hiển thị màn hình đầu tiên

        if st.button("Tạo dự đoán"):
            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
            # Hiển thị DataFrame đã sửa đổi với các dự đoán
            # Lưu DataFrame với các dự đoán vào st.session_state
            # Di chuyển đến màn hình thứ hai (hiển thị đồ thị)
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("Tín hiệu cảnh báo sớm:")
    # Tạo một DataFrame với 10 bản ghi đầu tiên có trạng thái dự đoán là 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Tạo một DataFrame với tất cả các bản ghi có trạng thái dự đoán là 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Kết hợp các DataFrame
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["Synthetic_Timestamp"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')
    plt.figure(figsize=(10, 3))
    sns.scatterplot(
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        hue="Predicted_Status",
        marker="o",
        s=200,
        data=df_combined,
        palette={1: "red", 0: "green"},
    )
    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
    # plt.title("Dự đoán trạng thái máy - Kết hợp")
    plt.xlabel("Dấu thời gian")
    plt.ylabel("Giá trị")
    st.pyplot()
    # Tạo liên kết tải xuống
    st.subheader("Tải xuống tệp có Dự đoán:")
    st.write("Tải xuống tệp có Dự đoán:")
    # 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"
    )

    # Chuyển đổi DataFrame thành luồng nhị phân
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Tệp Excel
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # Tệp CSV
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Tạo liên kết tải xuống
    st.download_button(
        label="Tải xuống tệp có dự đoán",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Các hàm quy tắc
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED thì "không xác định!"
            đối với i trong 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)

        # sắp xếp theo số lượng mẫu
        samples_count = [p[-1][1] cho p trong paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] cho i trong reversed(ii)]

        rules = []
        cho path trong paths:
            rule = "if "

            cho p trong path[:-1]:
                if rule != "if ":
                    rule += " and "
                rule += str(p)
            rule += " then "
            nếu class_names là 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]:,} mẫu"
            rules += [rule]

        return rules
    st.subheader("Khả năng giải thích mô hình:")
    model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
    rules = get_rules(model, predictions_df.columns, range(2))
    table_list = []
    đối với r trong các quy tắc:
            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)

        # Tạo liên kết tải xuống
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Chạy ứng dụng
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Dự đoán lỗi thiết bị", page_icon="📈")
    pages = ["Tải lên và dự đoán", "Biểu đồ và tải xuống"]
    page = st.sidebar.selectbox("Chọn một trang", pages)
    if page == "Tải lên và dự đoán":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Biểu đồ và Tải xuống":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Vui lòng tải tệp lên trang 'Tải lên và Dự đoán' trước.")
đây là mã của tôi trong này tôi có một biểu đồ phân tán tôi muốn sửa đổi mã theo cách vẽ biểu đồ ploltly sử dụng các sự kiện nhấp của ploltly khi tôi nhấp vào thể hiện của vòng tròn, nó sẽ đưa ra quy tắc thiết kế cho thể hiện bằng lime.after biểu đồ nếu tôi nhấp vào một vòng tròn hoặc thể hiện, bảng lime và danh sách quy tắc sẽ tự in ở đó, bạn có thể thêm dự đoán tải xuống và khả năng giải thích mô hình trong thanh bên mới


Nghĩ ra một cách để phân tích dataframe trong python bằng cách sử dụng một bytestream mà không thực sự tải xuống toàn bộ mã

Thiết kế một cách để phân tích khung dữ liệu trong python bằng cách sử dụng bytestream mà không cần tải xuống toàn bộ mã


Cách viết chương trình bằng Python để tính toán đường bay

Cách viết chương trình bằng Python để tính toán lộ trình bay


Cung cấp mã python để tính giá trị Pi vô hạn

Cung cấp mã python để tính toán pie vô hạn


cho tôi mã JavaScript để tính pi

cho tôi mã JavaScript để tính pi

cung cấp cho tôi mã JavaScript để tính pi


Viết một chương trình C# tính pi 5 chữ số thập phân và sau đó áp dụng phép XOR lên kết quả hai lần.

Viết chương trình C# tính số pi lên đến 5 chữ số thập phân rồi XOR kết quả hai lần.


làm thế nào để tôi có thể lập chỉ mục cơ sở mã lớn để tôi có thể duyệt qua biến đầu ra để lấy tất cả các biến trung gian được sử dụng để tính toán biến đầu ra cụ thể đó

làm thế nào tôi có thể lập chỉ mục cơ sở mã lớn để tôi có thể duyệt qua biến đầu ra để lấy tất cả các biến trung gian được sử dụng để tính toán biến đầu ra cụ thể đó


Cách tốt nhất để tính tốc độ hình thành hạt nhân cho quá trình chuyển đổi pha vũ trụ là gì?


viết cho tôi một tập lệnh Python sẽ làm cho logo trình bảo vệ màn hình DVD nảy xung quanh và mỗi khi nó chạm vào góc màn hình, nó sẽ đếm một điểm và hiển thị các điểm trên màn hình

viết cho tôi một đoạn mã python sẽ làm cho logo bảo vệ màn hình DVD nảy xung quanh và mỗi khi nó chạm vào góc màn hình, nó sẽ tính một điểm và hiển thị các điểm đó trên màn hình


Làm thế nào tôi có thể chạy một ứng dụng gui trên linux khi tôi không có màn hình. Tôi cần kiểm tra ứng dụng nhưng nó không khởi động được


lược đồ cơ sở dữ liệu nào có thể được sử dụng để lưu trữ các liên kết biểu đồ xã hội

lược đồ cơ sở dữ liệu nào có thể được sử dụng cho các liên kết biểu đồ xã hội lưu trữ


Tôi có thang điểm từ 1 đến 7. 1 là tốt nhất và 7 là tồi tệ nhất. Làm cách nào để tạo một chỉ số giữa 0 và 1 trong đó 1 là tốt nhất. Bạn có thể viết một hàm python nhận số và trả về chỉ mục không?

Tôi có một thang điểm từ 1 đến 7. 1 là tốt nhất và 7 là tệ nhất. Làm thế nào để tạo chỉ mục từ 0 đến 1, trong đó 1 là tốt nhất. Bạn có thể viết hàm python lấy số và trả về chỉ mục không?

Tôi có thang điểm từ 1 đến 7. 1 là tốt nhất và 7 là tệ nhất. Làm thế nào để tôi tạo chỉ mục từ 0 đến 1, trong đó 1 là tốt nhất. Bạn có thể viết hàm python lấy số và trả về chỉ mục không?


viết mã python cho fastchat để lắng nghe trên một cổng và trả lời một câu hỏi đã nhập cũng như các câu hỏi tiếp theo

viết mã python cho fastchat để nghe trên một cổng và trả lời một câu hỏi đã nhập cũng như các câu hỏi theo dõi


Vui lòng viết cho tôi một bot ma trận Python có thể phản hồi các đề cập

vui lòng viết cho tôi một bot ma trận python có thể phản hồi các đề cập


Làm thế nào tôi có thể tạo ứng dụng trò chuyện bằng transformers.js với facebook/blenderbot-400m-distill javascript trong javascript thuần túy


làm thế nào tôi có thể chạy mô hình chatbot ai bằng python trên các hệ thống tài nguyên rất thấp, cho tôi xem một số mã

làm thế nào tôi có thể chạy một mô hình chatbot ai sử dụng python trên các hệ thống rất ít tài nguyên, cho tôi xem một số mã

làm thế nào tôi có thể chạy một mô hình chatbot ai bằng python trên các hệ thống tài nguyên rất thấp, cho tôi xem một số mã nguồn


Tôi đang thực hiện một công cụ phần mềm giảng dạy giải thích sai lầm cờ vua, liệu có phù hợp và hữu ích khi nói rằng tất cả các lỗi cờ vua đều cho phép điều gì đó hoặc thiếu điều gì đó không? Làm thế nào điều này có thể được sử dụng như một cấu trúc cơ sở thuật toán?

Tôi đang tạo một công cụ phần mềm giảng dạy giải thích lỗi cờ vua, liệu có đúng và hữu ích khi nói rằng tất cả các lỗi cờ vua đều cho phép một cái gì đó hoặc thiếu một cái gì đó không? Làm thế nào điều này có thể được sử dụng như một cấu trúc cơ sở thuật toán?

Tôi đang tạo ra một công cụ phần mềm giảng dạy giải thích lỗi cờ vua, liệu có đúng và hữu ích không khi nói rằng tất cả các lỗi cờ vua đều cho phép điều gì đó hoặc thiếu điều gì đó? Làm thế nào điều này có thể được sử dụng như một cấu trúc cơ sở thuật toán?


Tôi là một lập trình viên Python. Tôi muốn bạn cho tôi mã cho một chương trình cờ vua. Tôi chỉ cần có thể chơi với chính mình.

Tôi là một lập trình viên Ptyhon. Tôi muốn bạn cho tôi mã cho một chương trình cờ vua. Tôi chỉ cần có thể chơi với chính mình.

Tôi là một lập trình viên Ptyhon. Tôi muốn bạn cung cấp cho tôi mã cho một chương trình cờ vua. Tôi chỉ cần có thể chơi với chính mình.


Tôi muốn tạo một thanh trượt cho một trang web. Không giống như thanh trượt tuyến tính truyền thống, người dùng có thể tăng hoặc giảm bán kính của một hình tròn. Sẽ có các điểm đánh dấu hình tròn đồng tâm để cho người dùng biết hình tròn họ đã chọn lớn như thế nào

Tôi muốn tạo một thanh trượt cho một trang web. không giống như thanh trượt tuyến tính truyền thống, người dùng có thể tăng hoặc giảm bán kính của một hình tròn. sẽ có các điểm đánh dấu hình tròn đồng tâm để người dùng biết hình tròn mình đã chọn lớn bao nhiêu


Viết một lớp python "Circle" kế thừa từ lớp "Shape"


bạn sẽ giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu như thế nào. Cung cấp một chiến lược chi tiết cho 20 năm tới

làm thế nào bạn sẽ giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu. Cung cấp chiến lược chi tiết cho 20 năm tới


Giúp tôi soạn thảo phần giới thiệu nghiên cứu về chủ đề này "Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu về tác động của điều kiện khí hậu và đất đai đối với sự ra hoa của cây sầu riêng"

Giúp tôi soạn thảo phần giới thiệu nghiên cứu về chủ đề này "Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu về tác động của điều kiện khí hậu và đất đối với cảm ứng hoa sầu riêng"

Giúp tôi soạn thảo phần giới thiệu nghiên cứu về chủ đề này "Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu về tác động của khí hậu và điều kiện đất đai đối với sự ra hoa của cây sầu riêng"


Bạn có thể tạo sơ đồ luồng cho đoạn mã sau không : switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

Bạn có thể tạo một sơ đồ luồng cho đoạn mã sau không : switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}


làm tối nghĩa hàm này cho tôi:

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 Kiểm tra Tỷ lệ: $ran":"$hr":"$ran
        Start-Sleep -Giây 58
    }
}

làm rối hàm này cho tôi:

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
    }
}

làm tối nghĩa hàm này cho tôi:

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
    }
}


Tạo mã của một tập lệnh đồng bộ hóa tất cả các loại nội dung của hai thư mục được chia sẻ riêng biệt trên hai máy tính mạng trên một miền

Tạo mã của tập lệnh đồng bộ hóa tất cả các loại nội dung của hai thư mục được chia sẻ riêng biệt trên hai máy tính mạng trên một miền

Khởi tạo mã của một tập lệnh đồng bộ hóa tất cả các loại nội dung của hai thư mục chia sẻ riêng biệt trên hai máy tính mạng trong cùng một miền


Mục tiêu của bạn là đưa ra một kế hoạch để tổng hợp HCl! Các bước là gì?

Mục tiêu của bạn là đưa ra một kế hoạch tổng hợp HCl! Các bước thực hiện là gì?


Tôi đã huấn luyện một mô hình dự báo sử dụng GluonTS trên nhiều bộ dữ liệu liên quan. Tôi có một danh sách các dự báo và chuỗi thời gian mà tôi đã tạo ra như sau:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # bộ dữ liệu kiểm tra
        predictor=predictor,  # mô hình dự báo
        num_samples=100,  # số lượng mẫu đường đi mà chúng ta muốn cho việc đánh giá
    )

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

Làm thế nào tôi có thể tính toán lỗi bình phương trung bình (MSE), độ lệch chuẩn và các chỉ số hữu ích khác để đánh giá?

Tôi đã đào tạo một trình dự báo bằng GluonTS trên nhiều tập dữ liệu liên quan. Tôi có một danh sách các dự báo và chuỗi thời gian mà tôi đã tạo như thế này:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # tập dữ liệu thử nghiệm
        predictor=predictor,  # người dự đoán
        num_samples=100,  # số lượng đường dẫn mẫu chúng tôi muốn đánh giá
    )

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

Làm thế nào để tính toán lỗi bình phương trung bình và độ lệch chuẩn cũng như các số liệu hữu ích khác để đánh giá.

Tôi đã đào tạo một trình dự báo bằng GluonTS trên nhiều tập dữ liệu liên quan. Tôi có một danh sách các dự báo và chuỗi thời gian mà tôi đã tạo như thế này:
    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)

Làm thế nào để tính toán lỗi bình phương trung bình và độ lệch chuẩn cũng như các số liệu hữu ích khác để đánh giá.


Giả sử chúng ta có một phần mềm giám sát công việc và chúng ta muốn triển khai một mô-đun gửi cảnh báo qua email nếu một công việc mất quá nhiều thời gian để thực thi. Mô-đun sẽ tự động xác định thế nào là "quá lâu", dựa trên lịch sử thực thi.

Chúng ta có thể tính toán trung bình số học và độ lệch chuẩn, và cảnh báo nếu thời gian thực thi là ví dụ ở mức cao 1%, nhưng:
1) thời gian thực thi có thể phụ thuộc vào ví dụ ngày trong tuần (ví dụ ngày làm việc/cuối tuần)
2) thời gian thực thi có thể có xu hướng toàn cầu (tăng)
3) thời gian thực thi có thể có những bước nhảy đột ngột do những thay đổi cơ bản ("từ ngày 1 tháng Một, chúng tôi sẽ xử lý cả giao dịch tiền mặt và thẻ, và khối lượng sẽ đột nhiên tăng 5x")

Bạn có thể phác thảo một số ý tưởng về cách triển khai một hệ thống như thế này và giải quyết các điểm được liệt kê ở trên không?

Giả sử chúng ta có một phần mềm giám sát công việc và muốn triển khai một module gửi cảnh báo qua email nếu một công việc mất quá nhiều thời gian để thực thi. Module này sẽ tự động xác định thế nào là "quá lâu", dựa trên lịch sử thực thi.

Chúng ta có thể tính toán trung bình cộng và độ lệch chuẩn, và cảnh báo nếu thời gian thực thi ví dụ rơi vào 1% cao nhất, nhưng:
1) thời gian thực thi có thể phụ thuộc vào ví dụ như ngày trong tuần (ví dụ: ngày làm việc/cuối tuần)
2) thời gian thực thi có thể có xu hướng toàn cầu (tăng dần)
3) thời gian thực thi có thể có những bước nhảy đột ngột do sự thay đổi nền tảng (ví dụ: "Từ ngày 1 tháng 1, chúng tôi sẽ xử lý cả giao dịch tiền mặt và thẻ, và khối lượng sẽ tăng đột ngột gấp 5 lần")

Bạn có thể đề xuất một số ý tưởng về cách triển khai một hệ thống như vậy và giải quyết các điểm trên không?

Giả sử chúng ta có một phần mềm giám sát công việc và chúng ta muốn triển khai một mô-đun gửi cảnh báo qua email nếu một công việc mất quá nhiều thời gian để thực hiện. Mô-đun sẽ tự động xác định thế nào là "quá lâu", dựa trên lịch sử thực hiện.

Chúng ta có thể tính toán trung bình cộng và độ lệch chuẩn, và cảnh báo nếu thời gian thực hiện là, ví dụ, nằm trong 1% cao nhất, nhưng:
1) thời gian thực hiện có thể phụ thuộc vào ví dụ như ngày trong tuần (ví dụ ngày làm việc/cuối tuần)
2) thời gian thực hiện có thể có xu hướng (tăng) toàn cầu
3) thời gian thực hiện có thể có những bước nhảy đột ngột do những thay đổi tiềm tàng ("từ ngày 1 tháng 1, chúng tôi sẽ xử lý cả giao dịch tiền mặt và thẻ, và khối lượng sẽ đột nhiên tăng gấp 5 lần")

Bạn có thể phác thảo một số ý tưởng về cách triển khai một hệ thống như thế này và giải quyết các điểm được liệt kê ở trên không?


Cho tôi ví dụ về việc chặn đọc bị gián đoạn bởi tín hiệu, với xử lý EINTR

Cho tôi ví dụ về việc đọc chặn đọc bị ngắt bởi tín hiệu, với cách xử lý EINTR

Cho tôi ví dụ về việc chặn đọc bị ngắt bởi tín hiệu, với xử lý EINTR


Vui lòng viết mã C++ để đọc các gói tin mạng từ một socket trên cổng 888

Vui lòng viết mã C++ để đọc các gói mạng từ ổ cắm trên cổng 888


chat bot của tôi đưa ra " ### Instruction: <all of its instructions>" ở cuối mỗi phản hồi. Điều này dường như chỉ xảy ra sau khi nó thay đổi kích thước bộ nhớ ngữ cảnh. Nguyên nhân có thể gây ra lỗi đầu ra này là gì và tôi có thể khắc phục như thế nào?

bot trò chuyện của tôi xuất ra "### Hướng dẫn: <tất cả các hướng dẫn của nó>" ở cuối mỗi phản hồi. Điều này dường như chỉ xảy ra sau khi nó thay đổi kích thước bộ nhớ ngữ cảnh của nó. nguyên nhân có thể của đầu ra xấu này là gì và làm thế nào tôi có thể khắc phục nó?

chat bot của tôi xuất ra " ### Instruction: <all of its instructions>" ở cuối mỗi phản hồi. điều này dường như chỉ xảy ra sau khi nó thay đổi kích thước bộ nhớ ngữ cảnh của mình. nguyên nhân có thể gây ra lỗi đầu ra này là gì và tôi có thể khắc phục nó như thế nào?


Cung cấp hướng dẫn từng bước về cách tiếp cận và trả lời các câu hỏi về đạo đức

Cung cấp hướng dẫn từng bước về cách tiếp cận và trả lời các câu hỏi đạo đức


Có một trò chơi trong đó người chơi được chỉ định một danh sách gồm N số duy nhất từ 1 đến T. Sau đó, mỗi vòng, một số được rút ra trong số T số, không bao gồm những số đã được rút ra ở các vòng trước. Trò chơi kết thúc khi tất cả các số được chỉ định cho người chơi được rút ra. Viết công thức đệ quy cho số vòng dự kiến để kết thúc trò chơi (tức là E(N,M))

Có một trò chơi mà người chơi được gán một danh sách N số duy nhất từ 1 đến T. Sau đó, mỗi vòng một số được rút ra giữa các số T, không bao gồm các số đã được rút ra trong các vòng trước. Trò chơi kết thúc khi tất cả các số được gán cho người chơi được rút ra. Viết công thức đệ quy cho số vòng dự kiến để kết thúc trò chơi (tức là E (N, M))

Có một trò chơi trong đó người chơi được chỉ định một danh sách gồm N số khác nhau từ 1 đến T. Sau đó, mỗi vòng, một số được rút ra trong số T số, không bao gồm những số đã được rút ra ở các vòng trước. Trò chơi kết thúc khi tất cả các số được chỉ định cho người chơi được rút ra. Viết công thức đệ quy cho số vòng dự kiến để kết thúc trò chơi (tức là E(N,M))


Trong After Effects, hãy viết một biểu thức để thêm vào thuộc tính đường dẫn của một lớp hình dạng để nó vẽ một hình vuông 500x500 PX và góc trên bên phải được bo tròn.

Trong After Effects, viết một biểu thức để thêm vào thuộc tính đường dẫn của một lớp hình dạng sao cho nó vẽ một hình vuông kích thước 500x500 PX và góc trên bên phải được bo tròn.


Cho tôi cú pháp cron để chạy một công việc vào các ngày trong tuần lúc 19:00 theo múi giờ New York. Vui lòng giải thích câu trả lời của bạn

Cho tôi cú pháp cron để điều hành một công việc vào các ngày trong tuần vào lúc 19:00 trong múi giờ new york. Làm ơn giải thích câu trả lời của bạn

Cho tôi cú pháp cron để chạy một công việc vào các ngày trong tuần lúc 19:00 theo múi giờ new york. vui lòng giải thích câu trả lời của bạn


Viết một tập lệnh bash để tự động hóa các bản sao lưu rclone trong Arch Linux bằng cách sử dụng bộ hẹn giờ systemctl, không phải công việc cron

Viết một tập lệnh bash để tự động sao lưu rclone trong Arch Linux bằng bộ đếm thời gian systemctl, không phải công việc cron

Viết tập lệnh bash để tự động sao lưu rclone trong Arch Linux bằng cách sử dụng bộ định thời systemctl, không phải công việc định kỳ


Tôi có một vấn đề thú vị: Tôi có một người thực hiện một hàm mật mã cho tôi như sau:

- Có một HSM chứa một bí mật k mà tôi biết
- HSM tạo một khóa phái sinh bằng cách sử dụng HKDF
- Sau đó, khóa phái sinh có thể sử dụng để liên lạc

Các hoạt động trên là xác định. Tuy nhiên, tôi muốn có một số tính ngẫu nhiên được kết hợp để có bảo mật chuyển tiếp hoàn hảo. Ý tưởng hiện tại là lấy khóa phái sinh xác định của HKDF và băm nó cùng với một số ngẫu nhiên để có được khóa phiên như sau: session_key = sha(derived key, random)

Nhưng bây giờ tôi có một vấn đề khác: Trên hệ thống đang chạy, tôi không thể xác minh xem khóa phiên có thực sự là tích của tính ngẫu nhiên hay đã triển khai một cửa hậu. Có cơ chế nào cho phép tôi thực hiện quy trình có thể xác minh được không?

Tôi có một vấn đề thú vị: Tôi có một người thực hiện chức năng mật mã cho tôi như sau:

- Có một HSM chứa một bí mật k mà tôi biết
- HSM tạo khóa dẫn xuất bằng cách sử dụng HKDF
- Khóa dẫn xuất sau đó có thể sử dụng để giao tiếp

Các hoạt động trên là xác định. Tuy nhiên, tôi muốn rằng một số sự ngẫu nhiên đang được kết hợp để có bảo mật hoàn hảo về phía trước. Ý tưởng hiện tại là lấy khóa dẫn xuất xác định của HKDF và băm nó cùng với một số ngẫu nhiên để lấy khóa phiên như sau: session_key = sha(derived key, random)

Nhưng bây giờ tôi có vấn đề khác nhau: Trên hệ thống đang chạy, tôi không thể xác minh liệu khóa phiên có thực sự là sản phẩm của sự ngẫu nhiên hay liệu một cửa hậu đã được triển khai hay không. Có cơ chế nào cho phép tôi làm cho thủ tục được kiểm chứng không?

Tôi có một bài toán thú vị: Có người thực hiện một hàm mật mã cho tôi như sau:

- Có một HSM chứa một bí mật k mà tôi biết
- HSM tạo ra một khóa phái sinh bằng cách sử dụng HKDF
- Khóa phái sinh sau đó có thể sử dụng để giao tiếp

Các hoạt động trên là xác định. Tuy nhiên, tôi muốn có một số tính ngẫu nhiên được kết hợp để có bảo mật chuyển tiếp hoàn hảo. Ý tưởng hiện tại là lấy khóa phái sinh xác định của HKDF và chia nó cùng với một số ngẫu nhiên để có được khóa phiên như sau: session_key = sha(derived key, random)

Nhưng bây giờ tôi có một vấn đề khác: Trên hệ thống đang chạy, tôi không thể xác minh liệu khóa phiên có thực sự là sản phẩm của tính ngẫu nhiên hay liệu có một cửa hậu đã được triển khai hay không. Có cơ chế nào cho phép tôi thực hiện quy trình có thể xác minh được không?


1.Tham số đầu vào: HMAC lấy hai đầu vào: khóa bí mật (K) và thông điệp hoặc dữ liệu (M) cần được xác thực. Ngoài ra, nó yêu cầu hàm băm mật mã (H), chẳng hạn như SHA-256 hoặc SHA-3.
2. Đệm khóa: Nếu cần, khóa bí mật (K) được đệm hoặc cắt bớt để khớp với kích thước khối của hàm băm (thường là 512 bit đối với SHA-2).
3. Đệm bên trong: Các phép toán XOR (OR loại trừ) được thực hiện trên khóa được đệm (K) với hai giá trị cố định được gọi là hằng số đệm bên trong và bên ngoài (ipad và opad). Các hằng số này dành riêng cho thuật toán HMAC.
ipad được sử dụng để XOR với khóa trước khi băm.
opad được sử dụng để XOR với khóa sau khi băm.
4. Băm bên trong: Đệm bên trong (ipad XOR K) được nối với thông điệp (M) và giá trị kết hợp này được băm bằng hàm băm đã chọn (H). Điều này tạo ra một kết quả băm trung gian, được biểu thị là H(ipad XOR K || M).
5. Băm ngoài: Đệm ngoài (opad XOR K) được nối với kết quả băm trung gian từ bước trước đó (H(ipad XOR K || M)), và giá trị kết hợp này được băm lại bằng cùng một hàm băm (H). Hoạt động băm cuối cùng này tạo ra HMAC, được biểu thị là H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
Đầu ra HMAC: Đầu ra của hoạt động băm thứ hai là HMAC, là một giá trị có kích thước cố định có thể được thêm vào tin nhắn để tạo MAC. Dựa trên "Giải thích về Hmac" ở trên

1.Tham số đầu vào: HMAC lấy hai đầu vào: khóa bí mật (K) và thông điệp hoặc dữ liệu (M) cần được xác thực. Ngoài ra, nó yêu cầu một hàm băm mật mã học (H), chẳng hạn như SHA-256 hoặc SHA-3.
2.Đệm khóa: Nếu cần, khóa bí mật (K) được đệm hoặc cắt bớt để khớp với kích thước khối của hàm băm (thường là 512 bit đối với SHA-2).
3.Đệm bên trong: Các phép toán XOR (OR loại trừ) được thực hiện trên khóa được đệm (K) với hai giá trị cố định được gọi là hằng số đệm bên trong và bên ngoài (ipad và opad). Các hằng số này dành riêng cho thuật toán HMAC.
ipad được sử dụng để XOR với khóa trước khi băm.
được sử dụng để XOR với khóa sau khi băm.
4.Băm bên trong: Đệm bên trong (ipad XOR K) được nối với thông điệp (M), và giá trị kết hợp này được băm bằng hàm băm đã chọn (H). Điều này tạo ra một kết quả băm trung cấp, được biểu thị là H(ipad XOR K || M).
5.Băm ngoài: Đệm ngoài (opad XOR K) được nối với kết quả băm trung gian từ bước trước đó (H(ipad XOR K || M)), và giá trị kết hợp này được băm lại bằng cùng một hàm băm (H). Hoạt động băm cuối cùng này tạo ra HMAC, được biểu thị là H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
Đầu ra HMAC: Đầu ra của hoạt động băm thứ hai là HMAC, là một giá trị có kích thước cố định có thể được thêm vào tin nhắn để tạo MAC. Dựa trên " Giải thích về Hmac" ở trên

1. Tham số đầu vào: HMAC lấy hai đầu vào: khóa bí mật (K) và thông điệp hoặc dữ liệu (M) cần được xác thực. Ngoài ra, nó yêu cầu hàm băm mật mã (H), chẳng hạn như SHA-256 hoặc SHA-3.
2. Đệm khóa: Nếu cần, khóa bí mật (K) được đệm hoặc cắt bớt để khớp với kích thước khối của hàm băm (thường là 512 bit đối với SHA-2).
3. Đệm bên trong: Các phép toán XOR (OR loại trừ) được thực hiện trên khóa được đệm (K) với hai giá trị cố định được gọi là hằng số đệm bên trong và bên ngoài (ipad và opad). Các hằng số này dành riêng cho thuật toán HMAC.
ipad được sử dụng để XOR với khóa trước khi băm.
opad được sử dụng để XOR với khóa sau khi băm.
4.Băm bên trong: Phần đệm bên trong (ipad XOR K) được nối với thông điệp (M) và giá trị kết hợp này được băm bằng hàm băm đã chọn (H). Điều này tạo ra kết quả băm trung gian, được biểu thị là H(ipad XOR K || M).
5.Băm bên ngoài: Phần đệm bên ngoài (opad XOR K) được nối với kết quả băm trung gian từ bước trước (H(ipad XOR K || M)) và giá trị kết hợp này được băm lại bằng cùng hàm băm (H). Hoạt động băm cuối cùng này tạo ra HMAC, được biểu thị là H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
Đầu ra HMAC: Đầu ra của hoạt động băm thứ hai là HMAC, là giá trị có kích thước cố định có thể được thêm vào thông điệp để tạo MAC. Dựa trên "Giải thích về Hmac" ở trên


Xin chào, tôi cần một mã ruby sử dụng sketchup api để vẽ một khối lập phương.

xin chào, tôi cần một mã ruby sử dụng api sketchup để vẽ một khối lập phương.

Xin chào, tôi cần mã ruby bằng api sketchup để vẽ khối.


bạn sẽ đóng vai trò là một nhà phân tích cao cấp, một chuyên gia về SQL. bạn sẽ giúp tôi, một nhà phân tích cấp dưới, hiểu rõ các truy vấn SQL và sử dụng chúng cùng nhau. bạn có thể thêm bình luận vào truy vấn này để các nhà phân tích khác dễ hiểu hơn không? SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients
FROM PATIENT_INFO
GROUP BY cube(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC

bạn sẽ đóng vai trò là một nhà phân tích cao cấp người là một chuyên gia về sql. bạn sẽ giúp tôi, một nhà phân tích cấp dưới hiểu rõ các truy vấn sql và sử dụng chúng cùng nhau. bạn có thể thêm bình luận vào truy vấn này để các nhà phân tích khác dễ hiểu hơn không? SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients
FROM PATIENT_INFO
GROUP BY cube(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC

bạn sẽ đóng vai trò là một nhà phân tích cao cấp, chuyên gia về SQL. bạn sẽ giúp tôi, một nhà phân tích cấp dưới, hiểu rõ các truy vấn SQL và sử dụng chúng cùng nhau. bạn có thể thêm nhận xét vào truy vấn này để các nhà phân tích khác dễ hiểu không?
SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients
FROM PATIENT_INFO
GROUP BY cube(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC


Liệt kê các tác dụng phụ hoặc biến chứng tiềm ẩn của Đạo Luật Về Khả Năng Phục Hồi Trên Không Gian Mạng Của EU (CSA) và Chỉ Thị Trách Nhiệm Sản Phẩm (PLD) vì chúng có thể liên quan đến từng nhà phát triển phần mềm

Liệt kê các tác dụng phụ hoặc biến chứng tiềm ẩn của Đạo luật phục hồi mạng của EU (CSA) và Chỉ thị trách nhiệm sản phẩm (PLD) vì chúng có thể liên quan đến từng nhà phát triển phần mềm

Liệt kê các tác dụng phụ hoặc biến chứng tiềm ẩn của Đạo luật về khả năng phục hồi trên không gian mạng của EU (CSA) và Chỉ thị trách nhiệm sản phẩm (PLD) vì chúng có thể liên quan đến từng nhà phát triển phần mềm


Hoạt động như một Nhà khoa học máy tính của MIT. Một số biện pháp thực hành tốt nhất để quản lý và cấu hình PC Windows cho mục đích sử dụng chung và phát triển ứng dụng. Xem xét nhiều tài khoản người dùng của một người dùng. Xem xét an ninh mạng. Xem xét môi trường phát triển cho kho lưu trữ Github.

Đóng vai trò là nhà khoa học máy tính của MIT. Một số phương pháp hay nhất để quản lý và định cấu hình PC Windows cho mục đích sử dụng chung và phát triển ứng dụng là gì. Hãy xem xét nhiều tài khoản người dùng bởi một người dùng. Xem xét an ninh mạng. Xem xét môi trường phát triển cho kho lưu trữ Github.

Hoạt động như một Nhà khoa học máy tính của MIT. Một số biện pháp thực hành tốt nhất để quản lý và cấu hình PC Windows cho mục đích sử dụng chung và phát triển ứng dụng là gì. Cân nhắc nhiều tài khoản người dùng của một người dùng. Cân nhắc an ninh mạng. Cân nhắc môi trường phát triển cho kho lưu trữ Github.


Trong vb.net, hãy tạo một hàm trả về mức sử dụng CPU và RAM của mọi chương trình đang chạy trên máy tính. Hàm này sẽ trả về danh sách Pgr, trong đó Pgr là mục chứa tên, mức sử dụng RAM và mức sử dụng CPU của chương trình.

Trong vb.net, tạo một hàm trả về mức độ sử dụng CPU và RAM của tất cả các chương trình đang chạy trên máy tính. Hàm này sẽ trả về dưới dạng một danh sách các đối tượng Pgr, với mỗi đối tượng Pgr là một mục chứa tên, mức sử dụng RAM và mức sử dụng CPU của một chương trình.


Chi tiết kỹ thuật của GDDR6 và GDDR7, không có thông tin định tính, chỉ có các chi tiết chính xác. Bao gồm ví dụ tính toán băng thông bộ nhớ cho 2500MHz với cả hai công nghệ.

Chi tiết kỹ thuật của GDDR6 và GDDR7, không có thông tin định tính, chỉ có thông tin chi tiết chính xác. Bao gồm các phép tính ví dụ về Memory Bandwidth cho 2500MHz với cả hai công nghệ.

Chi tiết kỹ thuật của GDDR6 và GDDR7, không có thông tin định tính, chỉ có thông tin chi tiết chính xác. Bao gồm các phép tính ví dụ về Băng thông bộ nhớ cho 2500MHz với cả hai công nghệ.


Làm thế nào tôi có thể nối hai tệp gpx trên dòng lệnh Linux?

Làm thế nào để tôi có thể nối hai tệp gpx trên dòng lệnh Linux?


Người dùng
Tạo một hàm trong C# để hợp nhất các tài liệu word thành một bằng cách sử dụng OpenXML SDK. Từ tài liệu đầu tiên, nên lấy 2 trang đầu tiên, header, footer và thiết kế như phông chữ và kiểu, và từ tệp thứ hai chỉ lấy nội dung trang và chú giải thuật ngữ. Cả hai tệp đều có thể chứa hình ảnh.

Người dùng
Tạo một hàm trong C# để hợp nhất các tài liệu từ thành một bằng cách sử dụng OpenXML SDK. Từ tài liệu đầu tiên nên được lấy 2 trang đầu tiên, đầu trang, chân trang và thiết kế như phông chữ và kiểu, và từ tệp thứ hai chỉ có nội dung trang và bảng thuật ngữ. Cả hai tệp đều có thể chứa hình ảnh.

Người dùng
Tạo một hàm trong C# để hợp nhất các tài liệu word thành một bằng cách sử dụng OpenXML SDK. Từ tài liệu đầu tiên, nên lấy 2 trang đầu tiên, header, footer và thiết kế như phông chữ và kiểu dáng, và từ tệp thứ hai chỉ lấy nội dung trang và chú giải thuật ngữ. Cả hai tệp đều có thể chứa hình ảnh.


giả sử bạn làm việc với chất lượng dữ liệu và bạn đang cố gắng phát triển một thuật toán để phân loại loại tập dữ liệu, giữa dữ liệu chính và dữ liệu giao dịch. Bạn sẽ thực hiện chiến lược và tính toán nào?

giả sử bạn làm việc với chất lượng dữ liệu và bạn đang cố gắng phát triển một thuật toán để phân loại loại tập dữ liệu, giữa dữ liệu chính và dữ liệu giao dịch. Bạn sẽ thực hiện chiến lược và các phép tính toán nào?

Giả sử bạn làm việc với chất lượng dữ liệu và bạn đang cố gắng phát triển một thuật toán để phân loại loại tập dữ liệu, giữa dữ liệu chính và dữ liệu giao dịch. Bạn sẽ thực hiện chiến lược và tính toán nào?


Những biện pháp thực hành tốt nhất quan trọng nào cần lưu ý khi tải dữ liệu từ lớp dữ liệu thô trong kho dữ liệu dWH vào lớp báo cáo?

Các phương pháp thực hành quan trọng nhất khi tải dữ liệu từ lớp dữ liệu thô trong dWH vào lớp báo cáo là gì?

Những cách thực hành tốt quan trọng khi tải dữ liệu từ lớp dữ liệu thô trong kho dữ liệu (dWH) vào lớp báo cáo là gì?


Mô tả cách kết nối Databricks SQL với các công cụ nạp dữ liệu như Fivetran

Mô tả cách kết nối Databricks SQL với các công cụ thu thập dữ liệu như Fivetran

Mô tả cách kết nối Databricks SQL với các công cụ nhập như Fivetran


Tôi có một bảng SQL với lược đồ sau:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Tôi muốn biết có bao nhiêu sự kiện mỗi phút kể từ 1 tháng trước. Tôi đang sử dụng cơ sở dữ liệu databricks và phiên bản SQL của họ

Tôi có một bảng SQL với lược đồ sau:
`` `
event_id int
event_at timestamp
`` `

Tôi muốn biết có bao nhiêu sự kiện mỗi phút kể từ 1 tháng trước. Tôi đang sử dụng cơ sở dữ liệu Databricks và hương vị SQL của chúng

Tôi có một bảng SQL với lược đồ sau:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Tôi muốn biết có bao nhiêu sự kiện mỗi phút kể từ 1 tháng trước. Tôi đang sử dụng cơ sở dữ liệu databricks và SQL flavor của họ


Tiến hành tranh luận về việc liệu chúng ta có cần sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày ở Châu Âu hay không, với các quy định sẽ khiến AI trở nên hạn chế hơn nhiều so với phần còn lại của thế giới. Mô hình A nên có lập trường ủng hộ, trong khi mô hình B nên có lập trường phản đối.


Bạn là bậc thầy về tranh luận và lập luận thuyết phục. Chủ đề của bạn như sau: Nêu bật và giải thích sự đạo đức giả giữa lập trường của Đảng Cộng hòa Hoa Kỳ về phá thai và về mạng lưới an sinh xã hội như tem phiếu thực phẩm, tín dụng thuế chăm sóc trẻ em, bữa trưa miễn phí ở trường và hỗ trợ của chính phủ cho kết quả của trẻ em.

Bạn là bậc thầy của tranh luận và lập luận thuyết phục. Chủ đề của bạn là như sau: Làm nổi bật và giải thích sự đạo đức giả giữa lập trường của Đảng Cộng hòa Hoa Kỳ về phá thai và trên các mạng lưới an toàn xã hội như tem phiếu thực phẩm, tín dụng thuế chăm sóc trẻ em, bữa trưa miễn phí ở trường và hỗ trợ của chính phủ cho kết quả thời thơ ấu.

Bạn là bậc thầy về tranh luận và lập luận thuyết phục. Chủ đề của bạn như sau: Nêu bật và giải thích sự đạo đức giả giữa lập trường của Đảng Cộng hòa Hoa Kỳ về phá thai và về mạng lưới an sinh xã hội như tem phiếu thực phẩm, tín dụng thuế chăm sóc trẻ em, bữa trưa miễn phí ở trường và hỗ trợ của chính phủ cho kết cuộc của trẻ em.


Tạo mã trong sổ ghi chép synapse để xóa thư mục khỏi hệ thống tệp được kết nối

Tạo mã trong sổ ghi chép synapse xóa thư mục khỏi hệ thống tệp được kết nối


Tôi đang viết hướng dẫn về cách cập nhật trình điều khiển thiết bị trên Windows 11. Phần giới thiệu của tôi thế nào và bạn có khuyến nghị nào để cải thiện không?: Giới thiệu:
Mục đích:
Nếu một thiết bị ngừng hoạt động bình thường trên máy tính Windows 11, bạn hoặc quản trị viên hệ thống
có thể cần cập nhật thủ công trình điều khiển của thiết bị đó. Mặc dù Windows Update thường xử lý việc này, nhưng có
những trường hợp tùy chọn cập nhật tự động bị vô hiệu hóa. Hướng dẫn này trình bày chi tiết quy trình gồm 8 bước
để cập nhật trình điều khiển thiết bị bằng ứng dụng Device Manager.

Tôi đang viết hướng dẫn về cách cập nhật trình điều khiển thiết bị trên Windows 11. Phần giới thiệu của tôi thế nào và bạn có khuyến nghị nào để cải thiện không?: Giới thiệu:
Mục đích:
Nếu một thiết bị ngừng hoạt động đúng cách trên máy tính Windows 11, bạn hoặc người quản trị hệ thống
có thể cần phải cập nhật tay các trình điều khiển (drivers) của thiết bị đó. Mặc dù Windows Update thường xuyên xử lý công việc này, nhưng vẫn có những tình huống mà tùy chọn cập nhật tự động bị vô hiệu hóa. Hướng dẫn này trình bày chi tiết quy trình gồm 8 bước để cập nhật trình điều khiển thiết bị bằng ứng dụng Trình quản lý thiết bị.

Tôi đang viết hướng dẫn về cách cập nhật trình điều khiển thiết bị trên Windows 11. Phần giới thiệu của tôi thế nào và bạn có khuyến nghị nào để cải thiện không?:
Giới thiệu:
Mục đích:
Nếu một thiết bị ngừng hoạt động bình thường trên máy tính chạy Windows 11, bạn hoặc quản trị viên hệ thống có thể cần cập nhật thủ công trình điều khiển của thiết bị đó. Mặc dù Cập nhật Windows thường xử lý việc này, có những trường hợp tùy chọn cập nhật tự động bị vô hiệu hóa. Hướng dẫn này trình bày chi tiết quy trình gồm 8 bước để cập nhật trình điều khiển thiết bị bằng ứng dụng Quản lý thiết bị.


Khoảng tin cậy 95% cho tổng số 100 xúc xắc sáu mặt công bằng là bao nhiêu?

Khoảng tin cậy 95% cho tổng số của 100 con xúc xắc sáu mặt cân đối là bao nhiêu?

Khoảng tin cậy 95% cho tổng số 100 viên xúc xắc sáu mặt là bao nhiêu?


dọn dẹp cái này?

```python
import re
import random

# enum kết quả quay
class Fail():
    def __repr__(self):
        return "FAIL"
FAIL = Fail()

class Partial():
    def __repr__(self):
        return "PARTIAL"
PARTIAL = Partial()

class Success():
    def __repr__(self):
        return "SUCCESS"
SUCCESS = Success()

class Critical():
    def __repr__(self):
        return "CRITICAL"
CRITICAL = Critical()

def roll(n):
    """Quay nD6 và trả về danh sách các kết quả quay"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Xác định kết quả dựa trên các kết quả quay"""
    if rolls.count(6) >= 3:
        return CRITICAL
    if 6 in rolls:
        return SUCCESS
    if rolls.count(5) >= 3:
        return SUCCESS
    if 5  in rolls:
        return PARTIAL
    if 4 in rolls:
        return PARTIAL
    return FAIL

def make_roll(skill = 0, stat = 0, difficulty = 0, help = False, bargain = False):
    """Thực hiện một lần quay với các chỉ số skill, stat và difficulty đã cho"""
    n = skill + stat + difficulty + (1 if help else 0) + (1 if bargain else 0)
    if n < 1:
        return [min(roll(2))]
    return roll(n)

def make_roll(roll):
    """Thực hiện một lần quay với các chỉ số skill, stat và difficulty đã cho"""
    make_roll(roll.skill, roll.stat, roll.difficulty, roll.help, roll.bargain)

rolls = make_roll(2, 2, -2, True, False)
result = determine_result(rolls)
print(rolls)
print(result)

# quay 3D6 10000 lần và in ra số lần xuất hiện của mỗi kết quả
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# ước tính xác suất của mỗi kết quả
print("FAIL: ", rolls.count(FAIL) / len(rolls))
print("PARTIAL: ", rolls.count(PARTIAL) / len(rolls))
print("SUCCESS: ", rolls.count(SUCCESS) / len(rolls))
print("CRITICAL: ", rolls.count(CRITICAL) / len(rolls))
```

dọn dẹp cái này đi?

```python
import re
import random

# roll result enum
class Fail():
    def __repr__(self):
        return "FAIL"
FAIL = Fail()

class Partial():
    def __repr__(self):
        return "PARTIAL"
PARTIAL = Partial()

class Success():
    def __repr__(self):
        return "SUCCESS"
SUCCESS = Success()

class Critical():
    def __repr__(self):
        return "CRITICAL"
CRITICAL = Critical()

def roll(n):
    """Roll nD6 and return a list of rolls"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """Determine the result based on the rolls"""
    if rolls.count(6) >= 3:
        return CRITICAL
    if 6 in rolls:
        return SUCCESS
    if rolls.count(5) >= 3:
        return SUCCESS
    if 5  in rolls:
        return PARTIAL
    if 4 in rolls:
        return PARTIAL
    return FAIL

def make_roll(skill = 0, stat = 0, difficulty = 0, help = False, bargain = False):
    """Make a roll with the given skill, stat, and difficulty"""
    n = skill + stat + difficulty + (1 if help else 0) + (1 if bargain else 0)
    if n < 1:
        return [min(roll(2))]
    return roll(n)

def make_roll(roll):
    """Make a roll with the given skill, stat, and difficulty"""
    make_roll(roll.skill, roll.stat, roll.difficulty, roll.help, roll.bargain)

rolls = make_roll(2, 2, -2, True, False)
result = determine_result(rolls)
print(rolls)
print(result)

# roll 3D6 10000 times and print the number of each result
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# estimate the probability of each result
print("FAIL: ", rolls.count(FAIL) / len(rolls))
print("PARTIAL: ", rolls.count(PARTIAL) / len(rolls))
print("SUCCESS: ", rolls.count(SUCCESS) / len(rolls))
print("CRITICAL: ", rolls.count(CRITICAL) / len(rolls))
```


Giả sử bạn là kiến trúc sư của nền tảng mạng quảng cáo có nhiệm vụ xây dựng hệ thống để tối ưu hóa trang đích (ưu đãi tài chính, như bán thẻ ghi nợ và nhận hoa hồng từ đó). Bạn có luồng lưu lượng truy cập (TF), chuyển đổi (CV), tỷ lệ trả tiền cho mỗi lần nhấp (CZ) hoặc trả tiền cho mỗi ưu đãi (PA). Đưa ra phác thảo và mã khái niệm cho hệ thống như vậy để tối đa hóa doanh thu. Áp dụng phương pháp lấy mẫu Thomson (hoặc phương pháp tối ưu tương tự) để có được kết quả nhanh nhất và chính xác nhất từ thử nghiệm AB.

Giả sử bạn là một kiến trúc sư của nền tảng mạng quảng cáo có nhiệm vụ xây dựng một hệ thống để tối ưu hóa trang đích (ưu đãi tài chính, như bán thẻ ghi nợ và nhận tiền từ nó). Bạn có luồng lưu lượng truy cập (TF), chuyển đổi (CV), tỷ lệ trả tiền cho mỗi nhấp chuột (CZ) hoặc trả tiền cho mỗi ưu đãi (PA). Đưa ra phác thảo và mã khái niệm cho một hệ thống như vậy tối đa hóa doanh thu. Áp dụng phương pháp samling thomson (hoặc tối ưu tương tự) để có được kết quả nhanh nhất và chính xác từ thử nghiệm AB.

Giả sử bạn là một kiến trúc sư của nền tảng mạng quảng cáo, có nhiệm vụ xây dựng một hệ thống tối ưu hóa trang đích (các ưu đãi tài chính, như bán thẻ ghi nợ và nhận hoa hồng từ đó). Bạn có một dòng lưu lượng truy cập (TF), tỷ lệ chuyển đổi (CV), tỷ lệ trả tiền cho mỗi cú nhấp chuột (CZ) hoặc trả tiền cho mỗi ưu đãi (PA). Hãy đưa ra phác thảo và một mã khái niệm cho hệ thống như vậy, nhằm tối đa hóa doanh thu. Áp dụng phương pháp Thomson Sampling (hoặc phương pháp tối ưu tương tự) để có được kết quả nhanh chóng và chính xác từ việc kiểm thử A/B.


Hãy hành động như một chuyên gia tài chính cá nhân và cung cấp thông tin chi tiết về ứng dụng di động. Giải thích cách ứng dụng giúp người dùng đưa ra quyết định mua sắm thông minh và đạt được mục tiêu tài chính của họ. Bao gồm các tính năng chính được đề cập trong Bước 1 và làm rõ từng tính năng. Cung cấp các ví dụ và tình huống để minh họa cách ứng dụng hoạt động trong các tình huống khác nhau. Thảo luận về lợi ích của việc truy cập ngoại tuyến và cách ứng dụng lưu trữ cơ sở dữ liệu các câu hỏi và thuật toán có thể truy cập tại chỗ. Giải thích tầm quan trọng của bảng câu hỏi cá nhân hóa và cách nó tạo ra một khuôn khổ quyết định dựa trên hồ sơ người dùng và mục tiêu tài chính của họ. Nổi bật quá trình ra quyết định theo thời gian thực và các câu hỏi ngữ cảnh mà ứng dụng đặt ra. Nhấn mạnh các thuật toán thích ứng và cách chúng phân tích phản hồi của người dùng để cung cấp hướng dẫn ngày càng cá nhân hóa. Thảo luận về tính năng đặt mục tiêu và theo dõi và cách tính năng này giúp người dùng theo dõi tiến trình đạt được các mục tiêu tài chính của mình. Giải thích tính năng lập kế hoạch mua sắm và cách ứng dụng gợi ý các lựa chọn thay thế để tiết kiệm hoặc đầu tư tiền. Tạo một tính năng trách nhiệm và cách tính năng này khuyến khích thói quen chi tiêu có trách nhiệm. Giải thích phần giáo dục và những hiểu biết trong ứng dụng và cách phần này cung cấp các bài viết, video và podcast được chọn lọc về giáo dục tài chính cá nhân. Thảo luận về hệ thống phần thưởng và cách người dùng kiếm điểm hoặc huy hiệu cho những quyết định mua sắm thành công. Kết luận bằng cách nhấn mạnh khả năng của ứng dụng trong việc cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa ngay cả khi không có kết nối mạng, giúp người dùng đưa ra quyết định tài chính sáng suốt ngay tại thời điểm mua sắm. Tên của ứng dụng là "2buyor".

Đóng vai một chuyên gia tài chính cá nhân và cung cấp thông tin chi tiết về ứng dụng di động. Giải thích cách ứng dụng giúp người dùng đưa ra quyết định mua hàng sáng suốt và đạt được mục tiêu tài chính của họ. Bao gồm các tính năng chính được đề cập trong Bước 1 và giải thích chi tiết từng tính năng. Cung cấp các ví dụ và tình huống để minh họa cách ứng dụng hoạt động trong các tình huống khác nhau. Thảo luận về lợi ích của khả năng truy cập ngoại tuyến và cách ứng dụng lưu trữ cơ sở dữ liệu câu hỏi và thuật toán có thể truy cập cục bộ. Giải thích tầm quan trọng của bảng câu hỏi được cá nhân hóa và cách nó tạo ra khuôn khổ ra quyết định dựa trên hồ sơ và mục tiêu tài chính của người dùng. Làm nổi bật quy trình ra quyết định theo thời gian thực và các câu hỏi theo ngữ cảnh mà ứng dụng đặt ra. Nhấn mạnh các thuật toán thích ứng và cách chúng phân tích phản hồi của người dùng để cung cấp hướng dẫn ngày càng được cá nhân hóa. Thảo luận về tính năng thiết lập và theo dõi mục tiêu và cách nó giúp người dùng theo dõi tiến trình của họ hướng tới các nguyện vọng tài chính. Giải thích tính năng lập kế hoạch mua hàng và cách nó gợi ý các tùy chọn thay thế để tiết kiệm hoặc đầu tư tiền. Tạo tính năng giải trình và cách mà nó khuyến khích thói quen chi tiêu có trách nhiệm. Giải thích phần giáo dục và thông tin chi tiết và cách nó cung cấp nguồn cấp dữ liệu được tuyển chọn gồm các bài viết, video và podcast về giáo dục tài chính cá nhân. Thảo luận về hệ thống phần thưởng và cách người dùng kiếm được điểm hoặc huy hiệu khi đưa ra quyết định mua hàng đúng đắn. Kết luận bằng cách nhấn mạnh khả năng cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa ngoại tuyến của ứng dụng, trao quyền cho người dùng đưa ra quyết định tài chính sáng suốt tại thời điểm mua hàng. Tên ứng dụng là “2buyor”.

Hành động như một chuyên gia tài chính cá nhân và cung cấp thông tin chi tiết về ứng dụng di động. Giải thích cách ứng dụng giúp người dùng đưa ra quyết định mua hàng sáng suốt và đạt được mục tiêu tài chính của họ. Bao gồm các tính năng chính được đề cập trong Bước 1 và giải thích chi tiết từng tính năng. Cung cấp các ví dụ và tình huống để minh họa cách ứng dụng hoạt động trong các tình huống khác nhau. Thảo luận về lợi ích của khả năng truy cập ngoại tuyến và cách ứng dụng lưu trữ cơ sở dữ liệu câu hỏi và thuật toán có thể truy cập cục bộ. Giải thích tầm quan trọng của bảng câu hỏi được cá nhân hóa và cách nó tạo ra khuôn khổ ra quyết định dựa trên hồ sơ và mục tiêu tài chính của người dùng. Làm nổi bật quy trình ra quyết định theo thời gian thực và các câu hỏi theo ngữ cảnh mà ứng dụng đặt ra. Nhấn mạnh các thuật toán thích ứng và cách chúng phân tích phản hồi của người dùng để cung cấp hướng dẫn ngày càng được cá nhân hóa. Thảo luận về tính năng thiết lập và theo dõi mục tiêu và cách nó giúp người dùng theo dõi tiến trình của họ hướng tới các nguyện vọng tài chính. Giải thích tính năng lập kế hoạch mua hàng và cách nó gợi ý các lựa chọn thay thế để tiết kiệm hoặc đầu tư tiền. Tạo tính năng giải trình và cách nó khuyến khích thói quen chi tiêu có trách nhiệm. Giải thích phần giáo dục và thông tin chi tiết và cách nó cung cấp nguồn cấp dữ liệu được tuyển chọn gồm các bài viết, video và podcast về giáo dục tài chính cá nhân. Thảo luận về hệ thống phần thưởng và cách người dùng kiếm được điểm hoặc huy hiệu khi đưa ra quyết định mua hàng thành công. Kết luận bằng cách nhấn mạnh khả năng cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa ngoại tuyến của ứng dụng, trao quyền cho người dùng đưa ra quyết định tài chính sáng suốt tại thời điểm mua hàng. Tên ứng dụng là “2buyor”.


Trong năm hiện tại, tổng nợ phải trả của Sue Shells, Incorporated đã giảm 25.000 đô la và vốn chủ sở hữu tăng 5.000 đô la. Tổng tài sản của Sue đã thay đổi bao nhiêu và theo hướng nào trong cùng kỳ?

Trắc nghiệm
Giảm 20.000 đô la.
Tăng 30.000 đô la.
Tăng 20.000 đô la.
Giảm 30.000 đô la.

Trong năm nay, tổng nợ phải trả của Sue Shells, Incorporated giảm 25,000 đô la và vốn chủ sở hữu của cổ đông tăng 5,000 đô la. Tổng tài sản của Sue thay đổi bao nhiêu và theo hướng nào trong cùng khoảng thời gian?

Câu hỏi trắc nghiệm
Giảm 20,000 đô la.
Tăng 30,000 đô la.
Tăng 20,000 đô la.
Giảm 30,000 đô la.

Trong năm hiện tại, tổng nợ phải trả của Sue Shells, Incorporated đã giảm 25.000 đô la và vốn chủ sở hữu tăng 5.000 đô la. Tổng tài sản của Sue đã thay đổi bao nhiêu và theo hướng nào trong cùng thời kỳ?

Trắc nghiệm
Giảm 20,000 đô la.
Tăng 30,000 đô la.
Tăng 20,000 đô la.
Giảm 30,000 đô la.


người giữ sổ sách cho một vườn ươm cây, một công ty mới thành lập. Vườn ươm cây đã có các giao dịch sau cho doanh nghiệp của họ:
    Bốn cổ đông đã đóng góp $60.000 ($15.000 mỗi người) để đổi lấy cổ phiếu phổ thông của vườn ươm cây.
    Vườn ươm cây mua hàng tồn kho với giá $10.000. Vườn ươm cây đã trả tiền mặt cho hóa đơn.

Các tác động lên phương trình kế toán của vườn ươm cây là gì?

các nhân viên kế toán cho một vườn ươm thực vật, một tập đoàn mới thành lập. Vườn ươm thực vật đã có các giao dịch sau đây cho doanh nghiệp của họ:
 Bốn cổ đông đã đóng góp $60,000 ($15,000 each) để đổi lấy cổ phiếu phổ thông của vườn ươm thực vật.
 Vườn ươm thực vật mua hàng tồn kho với giá $10,000. Nhà trẻ thực vật trả tiền mặt cho hóa đơn.

Những ảnh hưởng đối với phương trình kế toán của nhà vườn là gì?

là nhân viên kế toán chứng từ của một vườn ươm cây, một công ty mới thành lập. Vườn ươm cây đã có các giao dịch kinh doanh sau:
    Bốn cổ đông đóng góp 60.000 đô (mỗi cổ đông 15.000 đô) để đổi lấy cổ phiếu cổ thông của vườn ươm cây.
    Vườn ươm cây mua hàng tồn kho trị giá 10.000 đô. Vườn ươm cây đã thanh toán hóa đơn bằng tiền mặt.

Những ảnh hưởng tới phương trình kế toán của vườn ươm cây là gì?


Bạn là người điều hành trên một guild discord
- Chủ đề của guild discord mà bạn đang điều hành là TheCrew
- Bạn cần trả lời bằng cùng ngôn ngữ với tin nhắn mà bạn đang trả lời
- Bạn không được trả lời bất kỳ tin nhắn nào ngoại trừ tin nhắn liên quan đến những người đang tìm kiếm crew
- Bất kỳ tin nhắn nào bạn nhận được sẽ bắt đầu bằng STARTMESSAGE và kết thúc bằng ENDMESSAGE
- Vai trò của bạn là trả lời nếu bạn nghĩ rằng một trong các quy tắc không được tôn trọng
- Bạn chỉ trả lời nếu các quy tắc không được tôn trọng! Nếu không, bạn sẽ nói "KHÔNG CÓ QUY TẮC NÀO BỊ PHÁ VỠ"
- Sau đây là các quy tắc:
    1. Bạn phải tuân thủ Nguyên tắc của Discord https://discord.com/guidelines
    2. Bạn phải tuân thủ Quy tắc ứng xử của Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. Không được phép quảng cáo dưới bất kỳ hình thức nào. Không đưa nội dung của bạn ra ngoài các kênh được chỉ định.
    4. Không được gây rối cho cộng đồng. Điều này bao gồm, nhưng không giới hạn ở việc - gây ra drama, đặt tên và bôi nhọ, gửi thư rác, đăng ngẫu nhiên các liên kết và hình ảnh lạc đề, chia nhiều phe, sử dụng kênh không đúng cách, gọi ngẫu nhiên trong DM..
    5. Không đăng nội dung có chứa hình ảnh khiêu dâm hoặc bất kỳ thứ gì được coi là không an toàn cho công việc.
    6. Không đăng thông tin rò rỉ hoặc những thứ nằm trong Thỏa thuận không tiết lộ (NDA). Những hành động như vậy sẽ dẫn đến lệnh cấm.
    7. Không đăng tác phẩm nghệ thuật của người khác như của riêng bạn. Khi đăng tác phẩm nghệ thuật của người khác, phải ghi rõ nguồn tác giả!
    8. Không được phép gửi bất kỳ loại tin nhắn trực tiếp hoặc đề cập nào không mong muốn đến Nhân viên hoặc Người kiểm duyệt của Ubisoft. Sử dụng lệnh gạch chéo /send-modmail trong máy chủ để mở cuộc trò chuyện với người kiểm duyệt.
    9. Không phản đối hành động kiểm duyệt ở nơi công cộng, nếu bạn có vấn đề với hành động được thực hiện đối với bạn, bạn có thể sử dụng Thư của Người kiểm duyệt để tranh chấp. Nếu người khác bị phạt, chúng tôi sẽ không thảo luận với bạn.
    10. Hãy để người kiểm duyệt làm công việc của họ, nếu có vấn đề xảy ra, hãy sử dụng Mod Mail để liên hệ với nhóm người kiểm duyệt. Việc kiểm duyệt ở vị trí hậu trường có thể dẫn đến cảnh cáo.
    11. Chúng tôi ở đây để đón nhận và tận hưởng thế giới Motornation, thái độ tiêu cực liên tục sẽ dẫn đến hành động kiểm duyệt. Bạn được tự do chỉ trích trò chơi, nhưng hãy làm như vậy một cách xây dựng thay vì "gEaM dEd".
    12. Tên người dùng của bạn phải dễ đề cập, dễ đọc và phù hợp với quy định của máy chủ. Người kiểm duyệt có quyền thay đổi tên người dùng của bạn bất kỳ lúc nào nếu thấy không phù hợp.
    13. Người kiểm duyệt có quyền trừng phạt vĩnh viễn (cảnh cáo/đá/cấm) những người dùng mà họ cho là không phù hợp với máy chủ.

Bạn là người điều hành trên một Bang hội Discord
- Tên của Bang hội Discord mà bạn đang điều hành là TheCrew
- Bạn cần trả lời bằng ngôn ngữ giống với ngôn ngữ của tin nhắn mà bạn đang trả lời
- Bạn không được trả lời bất cứ thứ gì ngoại trừ những tin nhắn liên quan đến những người đang tìm kiếm nhóm
- Bất kỳ tin nhắn nào bạn nhận được sẽ bắt đầu bằng STARTMESSAGE và kết thúc bằng ENDMESSAGE
- Vai trò của bạn là trả lời nếu bạn nghĩ rằng một trong các quy tắc không được tuân thủ
- Bạn chỉ trả lời nếu các quy tắc không được tuân thủ! Nếu không, bạn sẽ nói "KHÔNG CÓ QUY TẮC BỊ PHÁ VỠ"
- Sau đây là các quy tắc:
1. Bạn phải tuân thủ Nguyên tắc của Discord https://discord.com/guidelines
2. Bạn phải tuân thủ Quy tắc ứng xử của Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
3. Không được phép quảng cáo dưới bất kỳ hình thức nào. Không quảng bá nội dung của bạn ra ngoài các kênh đã chỉ định.
4. Không gây rối cho cộng đồng. Điều này bao gồm nhưng không giới hạn ở - gây drama, chỉ tên và bêu xấu, spam, đăng ngẫu nhiên các liên kết và hình ảnh lạc đề, tách dòng quá mức, sử dụng kênh không đúng cách, gọi điện ngẫu nhiên trong DM.
5. Không đăng nội dung có chứa hình ảnh khiêu dâm hoặc bất kỳ thứ gì được coi là không an toàn để xem ở nơi làm việc.
6. Không đăng thông tin rò rỉ hoặc những thứ nằm trong Thỏa thuận bảo mật (NDA). Những hành động như vậy sẽ dẫn đến lệnh cấm.
7. Không đăng tác phẩm nghệ thuật của người khác như là của mình. Khi đăng tác phẩm nghệ thuật của người khác, phải ghi rõ nguồn!
8. Không được phép gửi bất kỳ tin nhắn trực tiếp hay đề cập nào đến Nhân viên hoặc Người kiểm duyệt của Ubisoft khi không được yêu cầu. Sử dụng lệnh gạch chéo /send-modmail trong máy chủ để mở cuộc trò chuyện với người kiểm duyệt.
9. Không phản đối hành động kiểm duyệt ở nơi công cộng, nếu bạn có vấn đề với hành động được thực hiện với bạn, bạn có thể sử dụng Thư của Người kiểm duyệt để tranh chấp. Nếu người khác bị phạt, chúng tôi sẽ không thảo luận với bạn.
10. Hãy để người kiểm duyệt làm công việc của họ, nếu có vấn đề xảy ra, hãy sử dụng Mod Mail để liên hệ với nhóm kiểm duyệt. Việc kiểm duyệt sau lưng có thể dẫn đến cảnh cáo.
11. Chúng tôi ở đây để đón nhận và tận hưởng thế giới Motornation, thái độ tiêu cực liên tục sẽ dẫn đến hành động kiểm duyệt. Bạn được tự do chỉ trích trò chơi, nhưng hãy làm như vậy một cách xây dựng thay vì "gEaM dEd".
12. Tên người dùng của bạn phải đề cập được, dễ đọc và phù hợp với các quy tắc của máy chủ. Người kiểm duyệt có quyền thay đổi tên người dùng của bạn bất kỳ lúc nào nếu thấy không phù hợp.
13. Người kiểm duyệt có quyền trừng phạt vĩnh viễn (cảnh cáo/đuổi/cấm) những người dùng mà họ cho là không phù hợp với máy chủ.

Bạn là người điều hành trên một guild discord
- Chủ đề của guild discord mà bạn đang điều hành là TheCrew
- Bạn cần trả lời bằng cùng ngôn ngữ với tin nhắn mà bạn đang trả lời
- Bạn không được trả lời bất kỳ tin nhắn nào ngoại trừ tin nhắn liên quan đến những người đang tìm kiếm phi hành đoàn
- Bất kỳ tin nhắn nào bạn nhận được sẽ bắt đầu bằng STARTMESSAGE và kết thúc bằng ENDMESSAGE
- Vai trò của bạn là trả lời nếu bạn nghĩ rằng một trong các quy tắc không được tôn trọng
- Bạn chỉ trả lời nếu các quy tắc không được tôn trọng! Nếu không, bạn sẽ nói "NO RULE BROKEN"
- Sau đây là các quy tắc:
1. Bạn phải tuân thủ Nguyên tắc của Discord https://discord.com/guidelines
2. Bạn phải tuân thủ Quy tắc ứng xử của Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
3. Không được phép quảng cáo dưới bất kỳ hình thức nào. Không được đưa nội dung của bạn ra ngoài các kênh đã chỉ định.
4. Không được gây rối cho cộng đồng. Bao gồm nhưng không giới hạn ở - gây ra kịch tính, nêu tên và bêu xấu, spam, đăng ngẫu nhiên các liên kết và hình ảnh lạc đề, chia dòng quá mức, sử dụng kênh không đúng cách, gọi điện ngẫu nhiên trong DM.
5. Không đăng nội dung có chứa hình ảnh khiêu dâm hoặc bất kỳ thứ gì được coi là không an toàn cho công việc.
6. Không đăng thông tin rò rỉ hoặc những thứ nằm trong Thỏa thuận không tiết lộ (NDA). Những hành động như vậy sẽ dẫn đến lệnh cấm.
7. Không đăng tác phẩm nghệ thuật của người khác như của riêng bạn. Khi đăng tác phẩm nghệ thuật của người khác, phải ghi rõ nguồn tác giả!
8. Không được phép gửi bất kỳ loại tin nhắn trực tiếp hoặc đề cập nào không mong muốn đến Nhân viên hoặc Người kiểm duyệt của Ubisoft. Sử dụng lệnh gạch chéo /send-modmail trong máy chủ để mở cuộc trò chuyện với người kiểm duyệt.
9. Không phản đối hành động kiểm duyệt ở nơi công cộng, nếu bạn có vấn đề với hành động được thực hiện đối với bạn, bạn có thể sử dụng Thư của Người kiểm duyệt để tranh chấp. Nếu người khác bị phạt, chúng tôi sẽ không thảo luận với bạn.
10. Hãy để người kiểm duyệt làm công việc của họ, nếu có vấn đề xảy ra, hãy sử dụng Mod Mail để liên hệ với nhóm người kiểm duyệt. Việc kiểm duyệt ở vị trí hậu trường có thể dẫn đến cảnh cáo.
11. Chúng tôi ở đây để đón nhận và tận hưởng thế giới Motornation, thái độ tiêu cực liên tục sẽ dẫn đến hành động kiểm duyệt. Bạn được tự do chỉ trích trò chơi, nhưng hãy làm như vậy một cách xây dựng thay vì "gEaM dEd".
12. Tên người dùng của bạn phải có thể đề cập, dễ đọc và phù hợp với các quy tắc của máy chủ. Người kiểm duyệt có quyền thay đổi tên người dùng của bạn bất kỳ lúc nào nếu thấy không phù hợp.
13. Người kiểm duyệt có quyền trừng phạt vĩnh viễn (cảnh cáo/đá/cấm) những người dùng mà họ cho là không phù hợp với máy chủ.


Làm thế nào tôi có thể khiến bot Discord của mình phát đoạn âm thanh bằng cách sử dụng API tương tác Discord?

làm cách nào để bot discord của tôi phát audioclip bằng api tương tác discord?

làm thế nào để tôi có thể khiến bot discord của mình phát một đoạn âm thanh bằng cách sử dụng api tương tác discord ?


Cho một từ hoặc cụm từ, tạo ra các mối liên kết giữa các danh mục đã chỉ định. Mỗi danh mục phải tạo ra ba mối liên kết trực tiếp và ba kết nối theo chủ đề, kèm theo giải thích. Trình bày các mối liên kết theo định dạng rõ ràng, dễ đọc và tiếp tục tạo chuỗi các mối liên kết mà không giới hạn ngữ cảnh hoặc áp đặt các ràng buộc.

Danh mục:

Màu sắc
Mục
Thiên nhiên
Địa điểm
Cảm xúc
Phim ảnh
Công nghệ
Văn học
Nghệ thuật
Thời trang

Từ/Cụm từ đầu vào: [Chú ý]

Tiêu chí liên kết:

Ba mối liên kết trực tiếp: Trình bày các mối liên kết được kết nối trực tiếp và rõ ràng với đầu vào.
Ba mối liên kết theo chủ đề: Trình bày các mối liên kết được liên kết theo khái niệm hoặc chủ đề với đầu vào, có thể không rõ ràng ngay lập tức.
Hướng dẫn cho Trợ lý:

Xác định và giải thích ba mối liên kết trực tiếp cho mỗi danh mục dựa trên từ hoặc cụm từ đầu vào.
Xác định và giải thích ba kết nối theo chủ đề cho mỗi danh mục dựa trên từ hoặc cụm từ đầu vào.
Trình bày các mối liên kết theo định dạng dễ đọc và dễ hiểu.
Tiếp tục chuỗi liên kết bằng cách sử dụng kết nối chủ đề cuối cùng của mỗi danh mục để bắt đầu vòng liên kết tiếp theo.
Không giới hạn ngữ cảnh và không áp đặt các ràng buộc đối với các loại liên kết được tạo, trừ khi chúng mang tính xúc phạm hoặc không phù hợp.
Định dạng đầu ra:

Danh sách có cấu trúc hoặc một loạt các đoạn văn tách biệt rõ ràng các liên kết trực tiếp với các kết nối chủ đề, đảm bảo tính rõ ràng và dễ đọc.

Cho một từ hoặc cụm từ, tạo ra các mối liên kết giữa các danh mục đã chỉ định. Mỗi danh mục phải tạo ra ba mối liên kết trực tiếp và ba kết nối theo chủ đề, kèm theo giải thích. Trình bày các mối liên kết theo định dạng rõ ràng, dễ đọc và tiếp tục tạo chuỗi liên kết mà không giới hạn ngữ cảnh hoặc áp đặt các điều kiện.

Danh mục:
Màu sắc
Mặt hàng
Thiên nhiên
Địa điểm
Cảm xúc
Phim
Công nghệ
Văn học
Nghệ thuật
Thời trang

Input Từ/Cụm từ: [Chú ý]

Tiêu chí liên kết:

Ba mối liên kết trực tiếp: Trình bày các mối liên kết có liên quan trực tiếp và rõ ràng đến thông tin Input.
Ba kết nối theo chủ đề: Trình bày các mối liên kết có liên quan về mặt khái niệm hoặc chủ đề đến thông tin đầu vào, có thể không rõ ràng ngay lập tức.
Hướng dẫn cho Trợ lý:

Xác định và giải thích ba mối liên kết trực tiếp cho mỗi danh mục dựa trên từ hoặc cụm từ Input.
Xác định và giải thích ba kết nối theo chủ đề cho mỗi danh mục dựa trên từ hoặc cụm từ Input.
Trình bày các mối liên kết theo định dạng dễ đọc và dễ hiểu.
Tiếp tục chuỗi liên kết bằng cách sử dụng kết nối theo chủ đề cuối cùng của mỗi danh mục để bắt đầu vòng liên kết tiếp theo.
Không giới hạn ngữ cảnh và không áp đặt các điều kiện đối với các loại liên kết được tạo ra, trừ khi chúng mang tính xúc phạm hoặc không phù hợp.
Định dạng Output:

Một danh sách có cấu trúc hoặc một loạt các đoạn văn tách biệt rõ ràng các mối liên hệ trực tiếp với các kết nối theo chủ đề, đảm bảo tính rõ ràng và dễ đọc.

Cho một từ hoặc cụm từ, tạo ra các mối liên kết giữa các danh mục đã chỉ định. Mỗi danh mục phải tạo ra ba mối liên kết trực tiếp và ba kết nối theo chủ đề, kèm theo giải thích. Trình bày các mối liên kết theo định dạng rõ ràng, dễ đọc và tiếp tục tạo chuỗi liên kết mà không giới hạn ngữ cảnh hoặc áp đặt các ràng buộc.

Danh mục:

 Màu sắc
Mục
 Thiên nhiên
 Địa điểm
Cảm xúc
Phim
 Công nghệ
Văn học
 Nghệ thuật
Thời trang

Từ/Cụm từ đầu vào: [Chú ý]

 Tiêu chí liên kết:

Ba mối liên kết trực tiếp: Trình bày các mối liên kết có liên quan trực tiếp và rõ ràng đến thông tin đầu vào.
 Ba kết nối theo chủ đề: Trình bày các mối liên kết có liên quan về mặt khái niệm hoặc chủ đề đến thông tin đầu vào, có thể không rõ ràng ngay lập tức.
 Hướng dẫn cho Trợ lý:

Xác định và giải thích ba mối liên kết trực tiếp cho mỗi danh mục dựa trên từ hoặc cụm từ đầu vào.
 Xác định và giải thích ba kết nối theo chủ đề cho mỗi danh mục dựa trên từ hoặc cụm từ đầu vào.
Trình bày các mối liên kết theo định dạng dễ đọc và dễ hiểu.
 Tiếp tục chuỗi liên kết bằng cách sử dụng kết nối theo chủ đề cuối cùng của mỗi danh mục để bắt đầu vòng liên kết tiếp theo.
Không giới hạn ngữ cảnh và không áp đặt các ràng buộc đối với các loại liên kết được tạo, trừ khi chúng mang tính xúc phạm hoặc không phù hợp.
 Định dạng đầu ra:

Một danh sách có cấu trúc hoặc một loạt các đoạn văn tách biệt rõ ràng các mối liên hệ trực tiếp với các kết nối theo chủ đề, đảm bảo tính rõ ràng và dễ đọc.


giúp tôi với câu hỏi này:

2 Rõ ràng như pha lê (Vấn đề logic)
Mặc dù bạn đang tìm kiếm nó ở khắp mọi nơi, bạn không thể tìm thấy tình yêu đích thực của mình. Có chút tuyệt vọng, bạn
quyết định đến gặp Madame Irma, nhà tiên tri nổi tiếng nhất (và nghiêm túc nhất) của thành phố. Ở lối vào,
bạn thấy một biển báo ghi: Mọi điều tôi nói đều phải được chứng minh là đáng tin. Bối rối hơn bao giờ hết,
bạn vẫn đi vào trong. Sau khi trừng mắt nhìn bạn một lúc, cô ấy nhìn vào quả cầu pha lê của mình, có
ánh sáng kỳ lạ, và nói bằng giọng bí ẩn:
• Bạn có một con chó.
• Người bạn đang tìm mua cà rốt theo giỏ.
• Người nuôi thỏ ghét bất cứ thứ gì đuổi theo con thỏ.
• Con chó nào cũng đuổi theo một con thỏ.
• Bất kỳ ai mua cà rốt theo giỏ đều sở hữu một con thỏ hoặc một cửa hàng tạp hóa.
• Người ghét thứ gì đó do người khác sở hữu sẽ không hẹn hò với người đó.
Những câu bạn vừa nghe khiến bạn nhớ đến một người: Robin. Nhưng trước khi bạn rời đi, cô ấy thách thức
bạn bằng một kết luận:
• Nếu người bạn đang tìm kiếm không sở hữu một cửa hàng tạp hóa, cô ấy sẽ không hẹn hò với bạn.
Nhớ lại câu ở lối vào, bạn nhận ra rằng những gì cô ấy đã nói với bạn chỉ đúng nếu bạn
có thể chứng minh kết luận đầy thách thức của cô ấy. Vì bạn không muốn bất kỳ tình huống khó xử nào, bạn quyết định
cung cấp bằng chứng về kết luận của cô ấy trước khi đến gặp Robin.
1. Diễn đạt sáu câu lệnh của Madame Irma thành Logic bậc nhất (FOL). Lưu ý: Bạn có thể sử dụng hai
hằng số: YOU và ROBIN.
Câu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.
2. Dịch các biểu thức thu được sang Dạng chuẩn liên hợp (CNF, Bước 1-6 của Bài giảng
9: Logic). Trình bày và giải thích bài tập của bạn.
Câu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.
3. Chuyển đổi kết luận của Madame Irma thành FOL, phủ định và chuyển đổi thành CNF (Các bước 1-6 của
Bài giảng 9: Logic). Trình bày và giải thích công việc của bạn.
Câu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.
1
4. Dựa trên tất cả các mệnh đề đã tạo trước đó (bạn phải có ít nhất 7 mệnh đề tùy thuộc vào cách bạn
chia chúng), hoàn thiện việc chuyển đổi thành CNF (Các bước 7-8 của Bài giảng 9: Logic) và đưa ra bằng chứng
bằng nghị quyết rằng Madame Irma đúng khi bạn nên đến gặp Robin để tuyên bố (logic)
tình yêu của bạn với cô ấy. Hiển thị và giải thích công việc của bạn, đồng thời cung cấp các minh chứng thống nhất.
Câu hỏi này chiếm 20% điểm cho bài tập này.
Lưu ý: Đảm bảo tuân theo thứ tự các bước để chuyển đổi CNF như đã nêu trong Bài giảng 9 và báo cáo
tất cả các bước (nêu "không cần làm gì" đối với các bước trong trường hợp này).

giúp tôi với câu hỏi này:

2. Crystal Clear (Vấn đề Logic)
Mặc dù bạn tìm kiếm khắp nơi, bạn không thể tìm thấy tình yêu đích thực của mình. Một chút tuyệt vọng, bạn quyết định đến gặp Madame Irma, người bói toán nổi tiếng nhất (và nghiêm túc nhất) trong thành phố. Khi bước vào, bạn thấy một tấm biển ghi: "Mọi thứ tôi nói phải được chứng minh mới được tin." Càng bối rối hơn bao giờ hết, bạn vẫn quyết định vào trong. Sau khi nhìn bạn chằm chằm một lúc, bà ta nhìn vào quả cầu pha lê của mình, vốn phát ra một ánh sáng kỳ lạ, và nói bằng một giọng bí ẩn:
• Bạn có một con chó.
• Người mà bạn đang tìm mua cà rốt theo thùng.
• Ai sở hữu một con thỏ thì ghét bất cứ thứ gì đuổi theo thỏ.
• Mỗi con chó đuổi theo một con thỏ nào đó.
• Ai mua cà rốt theo thùng thì sở hữu hoặc là một con thỏ hoặc là một cửa hàng tạp hóa.
• Ai ghét một thứ mà người khác sở hữu thì sẽ không hẹn hò với người đó.
Các câu mà bạn vừa nghe làm bạn nhớ đến một người: Robin. Nhưng trước khi bạn ra về, bà ta thử thách bạn với một kết luận:
• Nếu người mà bạn đang tìm không sở hữu một cửa hàng tạp hóa, cô ấy sẽ không hẹn hò với bạn.
Nhớ lại câu nói ở cửa vào, bạn nhận ra rằng những gì bà ta nói chỉ đúng nếu bạn có thể chứng minh kết luận thử thách của bà ta. Vì bạn không muốn gặp tình huống khó xử, bạn quyết định cung cấp bằng chứng về kết luận của bà ta trước khi đi gặp Robin.
1. Biểu diễn sáu câu nói của Madame Irma bằng Logic Đệ nhất (FOL). Lưu ý: Bạn có thể sử dụng hai hằng số: YOU và ROBIN.
Câu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.
2. Dịch các biểu thức thu được sang Dạng Chuẩn Liên Hợp (CNFs, Các bước 1-6 trong Bài giảng 9: Logic). Hiển thị và giải thích công việc của bạn.
Câu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.
3. Chuyển đổi kết luận của Madame Irma sang FOL, phủ định nó và chuyển nó sang CNF (Các bước 1-6 trong Bài giảng 9: Logic). Hiển thị và giải thích công việc của bạn.
Câu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.
1
4. Dựa trên tất cả các mệnh đề đã tạo trước đó (bạn phải có ít nhất 7 mệnh đề tùy theo cách bạn chia chúng), hoàn thiện chuyển đổi sang CNF (Các bước 7-8 trong Bài giảng 9: Logic) và cung cấp bằng chứng qua phép giải quyết rằng Madame Irma đúng khi bạn nên đi gặp Robin để tuyên bố tình yêu (logic) của mình với cô ấy. Hiển thị và giải thích công việc của bạn, và cung cấp các phép gộp.
Câu hỏi này chiếm 20% điểm cho bài tập này.
Lưu ý: Hãy chắc chắn làm theo trình tự các bước cho chuyển đổi CNF như trong Bài giảng 9, và báo cáo tất cả các bước (nêu “không cần làm gì” cho các bước mà không có gì phải làm).

giúp mình câu hỏi này nhé:

2 Rõ như pha lê (Vấn đề logic) Mặc dù bạn đã tìm kiếm nó khắp mọi nơi, bạn vẫn không thể tìm thấy tình yêu đích thực của mình. Có chút tuyệt vọng, bạn quyết định đến gặp Madame Irma, bà thầy bói nổi tiếng nhất (và nghiêm túc nhất) của thành phố. Ở lối vào, bạn thấy một biển báo ghi rằng: Mọi điều tôi nói đều phải được chứng minh là đáng tin. Bối rối hơn bao giờ hết, bạn vẫn vào trong. Sau khi trừng mắt nhìn bạn một lúc, bà ấy nhìn vào quả cầu pha lê của mình, thứ phát ra ánh sáng kỳ lạ và nói bằng giọng bí ẩn:
• Bạn có một con chó. • Người bạn đang tìm mua cà rốt theo giỏ.
• Bất kỳ ai nuôi thỏ đều ghét bất cứ thứ gì đuổi theo bất kỳ con thỏ nào.
• Mọi con chó đều đuổi theo một con thỏ.
 • Bất kỳ ai mua cà rốt theo giỏ đều sở hữu một con thỏ hoặc một cửa hàng tạp hóa.
• Một người ghét thứ gì đó của người khác sẽ không hẹn hò với người đó. Những câu bạn vừa nghe khiến bạn nhớ đến một người: Robin. Nhưng trước khi bạn rời đi, cô ấy thách thức bạn bằng một kết luận:
 • Nếu người bạn đang tìm kiếm không sở hữu một cửa hàng tạp hóa, cô ấy sẽ không hẹn hò với bạn. Nhớ lại câu nói ở lối vào, bạn nhận ra rằng những gì cô ấy đã nói với bạn chỉ đúng nếu bạn có thể chứng minh kết luận đầy thách thức của cô ấy. Vì bạn không muốn rơi vào tình huống khó xử, bạn quyết định cung cấp bằng chứng về kết luận của cô ấy trước khi đến gặp Robin.
1. Diễn đạt sáu câu lệnh của Madame Irma thành Logic bậc nhất (FOL). Lưu ý: Bạn có thể sử dụng hai hằng số: YOU và ROBIN. Câu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.
2. Dịch các biểu thức thu được sang Dạng chuẩn liên hợp (CNF, Bước 1-6 của Bài giảng 9: Logic). Trình bày và giải thích bài làm của bạn. Câu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.
3. Chuyển đổi kết luận của Madame Irma thành FOL, phủ định nó và chuyển đổi nó thành CNF (Các bước 1-6 của Bài giảng 9: Logic). Trình bày và giải thích bài làm của bạn. Câu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.
1
4. Dựa trên tất cả các mệnh đề đã tạo trước đó (bạn phải có ít nhất 7 mệnh đề tùy thuộc vào cách bạn chia chúng), hoàn thiện việc chuyển đổi sang CNF (Các bước 7-8 của Bài giảng 9: Logic) và đưa ra bằng chứng bằng nghị quyết rằng Madame Irma đúng khi bạn nên đến gặp Robin để tuyên bố tình yêu (logic) của mình với cô ấy. Trình bày và giải thích công việc của bạn và cung cấp các từ thống nhất. Câu hỏi này chiếm 20% điểm cho bài tập này.
 Lưu ý: Đảm bảo làm theo thứ tự các bước để chuyển đổi CNF như đã nêu trong Bài giảng 9 và báo cáo tất cả các bước (nêu "không làm gì" đối với các bước trong trường hợp này).


Tìm kiếm Quy định cụ thể của tiểu bang về Bồi thường cho người lao động trên Internet.

Tìm ba bài viết hàng đầu về chủ đề này và sử dụng thông tin trong các bài viết đó để biên soạn một bài viết mới dựa trên các phần quan trọng nhất từ cả ba bài viết.

Trích dẫn ít nhất năm nguồn trong các trích dẫn trong văn bản của bài viết và cung cấp địa chỉ url cho các trích dẫn đó trong một phần riêng ở cuối bài viết.

Ngoài ra, hãy tìm kiếm các từ khóa seo có liên quan về các quy định bồi thường cho người lao động cụ thể của tiểu bang và sử dụng các từ khóa đó trong toàn bộ bài viết.

Viết bài ít nhất 1500 từ.

Thêm lời kêu gọi hành động để mua bảo hiểm bồi thường cho người lao động với deerfield advisors ở đoạn cuối.

Thêm các tài liệu tham khảo cụ thể về luật bồi thường cho người lao động đặc thù ở nhiều tiểu bang khác nhau trong toàn bộ bài viết.

Tìm Kiếm Quy Định Cụ thể của Tiểu Bang về Bồi Thường cho Người Lao Động trên Internet.

Tìm Ba Bài Viết Hàng Dầu Về Chủ Đề này, và sử dụng thông tin trong các bài viết đó để biên soạn một bài viết mới theo các phần quan trọng nhất từ cả ba bài viết.

Trích dẫn ít nhất năm nguồn trong các trích dẫn trong văn bản trong bài viết, và cung cấp địa chỉ url cho các trích dẫn đó trong một phần riêng ở cuối bài viết.

Ngoài ra, hãy tìm kiếm các từ khóa seo có liên quan về các quy định bồi thường cho người lao động cụ thể của tiểu bang, và sử dụng các từ khóa đó trong toàn bộ bài viết.

Làm cho bài viết có ít nhất 1500 từ.

Thêm lời kêu gọi hành động để mua bảo hiểm bồi thường cho người lao động với deerfield advisors ở đoạn cuối.

Thêm các tài liệu tham khảo cụ thể về luật bồi thường cho người lao động độc nhất ở nhiều tiểu bang khác nhau trong toàn bộ bài viết.

Tìm kiếm Quy định cụ thể của tiểu bang về Bồi thường cho người lao động trên Internet.

Tìm ba bài viết hàng đầu về chủ đề này và sử dụng thông tin trong các bài viết đó để biên soạn một bài viết mới theo các phần quan trọng nhất trong cả ba bài viết.

Trích dẫn ít nhất năm nguồn trích dẫn trong văn bản trong bài viết và cung cấp địa chỉ url cho các trích dẫn đó trong một phần riêng ở cuối bài viết.

Ngoài ra, hãy tìm kiếm các từ khóa seo có liên quan về các quy định bồi thường cho người lao động cụ thể của tiểu bang và sử dụng các từ khóa đó trong toàn bộ bài viết.

Viết bài viết có ít nhất 1500 từ.

Thêm lời kêu gọi hành động để nhận bảo hiểm lương cho người lao động với các cố vấn của deerfield trong đoạn cuối.

Thêm các tài liệu tham khảo cụ thể về luật bồi thường cho người lao động độc đáo ở nhiều tiểu bang khác nhau trong toàn bộ bài viết.


Tạo bảng ký tự GURPS cho Revy "Two Hands" từ anime "Black Lagoon"

Tạo bảng chữ GURPS cho Revy "Two Hands" từ anime "Black Lagoon"


Tôi muốn tạo một trình theo dõi việc xâu chuỗi cầu lông trong Django. Tôi cần ghi lại khách hàng, việc xâu chuỗi và thanh toán. Thiết kế cho tôi models.py


Sử dụng Django, tôi có lớp Features(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
    loadeddata = models.TextField()
Cách 'người dùng hiện tại' có thể tự động được lưu trong mỗi lần lưu()

Sử dụng Django, tôi có lớp Features(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
    loadeddata = models.TextField()
Làm sao để ' current user' có thể tự động được lưu trong mỗi lần lưu()

Sử dụng Django, tôi có lớp Features(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
    loadeddata = models.TextField()
Làm thế nào ' current user' có thể được lưu tự động trong mỗi lần lưu()


Khi sử dụng Docker, lệnh `docker build .` có thể được sử dụng để xây dựng một hình ảnh, giả sử bạn có Dockerfile trong thư mục hiện tại của mình. Làm thế nào để bạn hoàn tác bản dựng này? Ý tôi là, làm thế nào để tôi quay lại vị trí trước khi tôi chạy lệnh `docker build .`?

Khi sử dụng Docker, lệnh 'docker build' có thể được sử dụng để xây dựng một hình ảnh, giả sử bạn có Dockerfile trong thư mục hiện tại của mình. Làm thế nào để bạn hoàn tác bản dựng này? Ý tôi là, làm thế nào để tôi quay trở lại vị trí trước khi tôi chạy lệnh 'docker build'.?


Tôi muốn một tệp cấu hình Apache để đảo ngược proxy tới một docker Wordpress đang chạy trên cổng 8001 trong cùng một máy

Tôi muốn tệp conf Apache đảo ngược proxy sang docker Wordpress đang chạy trên cổng 8001 trong cùng một máy


Tôi có một ứng dụng Flask trong container Docker. Tôi đọc file cấu hình Flask từ file như thế này: `app.config.from_file(config_file, load=json.load)`. Làm thế nào để chạy và chỉ định file cấu hình nào để đọc trong Docker? Có thể sử dụng biến môi trường không?

Tôi có ứng dụng Flask trong container Docker. Tôi đọc tệp cấu hình Flask từ tệp như thế này: app.config.from_file(config_file, load=json.load)
Làm thế nào để chạy và nói cấu hình nào cần đọc cho Docker? Có thể là biến môi trường?

tôi có ứng dụng flask trong vùng chứa docker. tôi đọc tệp cấu hình flask từ tệp như thế này: app.config.from_file(config_file, load=json.load)
Làm thế nào để chạy và nói cấu hình nào để đọc cho docker? Có thể biến môi trường?


cách chạy blender trên docker 3.5
cách chạy blender trên docker 3.5
cách chạy blender trên docker 3.5


Viết cho tôi một plugin wordpress xóa tất cả bộ nhớ đệm nginx helper khi plugin/theme được thêm/cập nhật/thay đổi

Viết cho tôi một plugin WordPress để xóa tất cả bộ đệm bộ trợ giúp nginx khi plugin/chủ đề được thêm/cập nhật/thay đổi


Tôi muốn tạo một thị trường xã hội trực tuyến bằng wordpress, vui lòng tạo danh sách 3 chủ đề tốt nhất, sau đó tạo danh sách các plugin cần thiết và cuối cùng tạo danh sách các chiến lược thâm nhập thị trường có thể sử dụng cho thị trường nội địa Iran

Tôi muốn tạo một thị trường xã hội trực tuyến bằng wordpress, vui lòng tạo danh sách 3 chủ đề tốt nhất, sau đó tạo danh sách các plugin cần thiết, và cuối cùng tạo danh sách chiến lược thâm nhập thị trường có thể sử dụng cho thị trường nội địa Iran

Tôi muốn tạo một thị trường xã hội trực tuyến với wordpress, vui lòng tạo một danh sách 3 chủ đề tốt nhất hàng đầu, sau đó tạo một danh sách các plugin cần thiết và Finaly tạo ra một danh sách các thị trường tham gia chiến lược có thể được sử dụng cho thị trường nội địa Iran


Tôi cần biết càng nhiều càng tốt về dòng điện dọc theo bề mặt của một quả cầu, trong vật lý, để triển khai định lý quả cầu lông một cách toàn diện cho trường hợp 1 điểm trường vectơ biến mất gọi là lỗ quả cầu lông.

Tôi cần biết càng nhiều càng tốt về dòng điện dọc theo bề mặt của một quả cầu, trong vật lý, để triển khai định lý quả bóng lông một cách toàn diện cho trường hợp 1 điểm trường vectơ biến mất gọi là lỗ quả bóng lông.

Tôi cần biết càng nhiều càng tốt về dòng điện trên bề mặt của một hình cầu trong vật lý, để triển khai định lý quả bóng có lông một cách toàn diện cho trường hợp có một điểm vectơ trường biến mất, gọi là lỗ quả bóng có lông.