使用 ABC 记谱法写出民谣风格的旋律。
使用 ABC 符号记谱法写一段民歌风格的旋律。
使用 ABC 符号记谱法，写一段民歌风格的旋律。


用 C++ 解决这个问题：有三张卡片，上面有字母 a
, b
, c
，按某种顺序排成一行。您最多可以执行以下操作一次：

挑选两张卡片，然后交换它们。
操作后，行是否可能变成 abc
？如果可能，则输出“YES”，否则输出“NO”。
输入
第一行包含一个整数 t
（1≤t≤6
）——测试用例的数量。

每个测试用例的唯一一行包含一个字符串，由三个字符 a
, b
, 和 c
组成，每个字符恰好一次，代表卡片。

输出
对于每个测试用例，如果您最多可以通过一次操作使行变成 abc
，则输出“YES”，否则输出“NO”。

您可以在任何情况下输出答案（例如，字符串“yEs”、“yes”、“Yes”和“YES”将被识别为肯定答案）。

示例
inputCopy
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
outputCopy
YES
YES
YES
NO
NO
YES
注意
在第一个测试用例中，我们不需要进行任何操作，因为该行已经是 abc
。

在第二个测试用例中，我们可以交换 c
和 b
：acb→abc
。

在第三个测试用例中，我们可以交换 b
和 a
：bac→abc
。

在第四个测试用例中，最多使用一个操作就无法生成 abc。

用 C++ 解决这个问题：有三张卡片，上面有字母 a
, b
, c
按某种顺序排成一行。你最多可以执行以下操作一次:

选两张卡片，然后交换它们.
该行有可能变成 abc 吗
 在进行以上操作之后? 如果可能，输出“YES”，否则输出“NO”.
输入
第一行包含一个整数 t
 (1≤t≤6
) — 测试用例的数量.

每个测试用例的唯一一行包含一个字符串，由三个字符 a
, b
, 和 c
 各组成一次，代表卡片.

输出
对于每个测试用例，如果你最多可以通过一次操作使行变为 abc，则输出“YES”，
 否则输出“NO”.

你可以在任何情况下输出答案（例如，字符串“yEs”、“yes”、“Yes”和“YES”将被识别为肯定答案）。

示例
inputCopy
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
outputCopy
YES
YES
YES
NO
NO
YES
注意
在第一个测试用例中，我们不需要做任何操作，因为该行已经是 abc
.

在第二个测试用例中，我们可以交换 c
 和 b
: acb→abc
.

在第三个测试用例中，我们可以交换 b
 和 a
: bac→abc
.

在第四个测试用例中，最多使用一个操作
不可能得到 abc 。

请用 C++ 语言编程解决此问题：有三张卡片，上面有字母 a 、 b 、 c ，按某种顺序排成一行。你最多可以执行一次如下操作：选定两张卡片，然后交换位置。问：该操作后，该行有可能变成 abc 吗？如果可能，输出“YES”，否则，输出“NO”。输入第一行包含一个整数 t（1≤t≤6）——测试用例的数量。每个测试用例仅有一行，且包含一个字符串，由三个字符 a 、 b 和 c 代表卡片，可分别组合一次。对于每个测试用例输出答案，如果你最多可以通过一次操作使行变为 abc，则输出“YES”，否则输出“NO”。答案格式无特殊要求（比如说，字符串“yEs”、“yes”、“Yes”和“YES”等格式均为正确答案）示例输入复制 6 abc acb bac bca cab cba输出复制 YES YES YES NO NO YES 请注意：在第一个测试用例中，无需任何操作，因为该行已经是 abc 。在第二个测试用例中，我们需交换 c 和 b：acb→abc 。在第三个测试用例中，我们需交换 b 和 a：bac→abc 。在第四个测试用例中，不可能得出 abc 的结果。


解释布赖恩·克里斯蒂安所著的《对齐问题》一书。提供主题概要和分析。推荐相关阅读书目。

解释 Brian Christian 所著的《对齐问题》一书。提供主题和分析概要。推荐相关阅读书目。


设计一个半运动安装装置，用于直角棱镜，预载由压缩的弹性垫片提供。该安装装置应确保棱镜与安装表面正确对齐，并提供足够的张力以保持适当的负载传递。

设计一个直角棱镜的半运动安装座，预载由压缩弹性垫提供。安装座的设计应确保棱镜与其安装表面正确对齐，并提供足够的张力以保持适当的负载传递。

请使用压缩弹性垫提供预载，设计一个直角棱镜的半运动安装座。须确保棱镜与接合面同轴度，并具有足够张力以维持一定的负载传递。


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我有黑白图像，其中有 1 像素宽的白色水平线贯穿图像。如何检测这些线条并将其去除？

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我有一个使用Playwright抓取网页的Python脚本。现在我想在一个AWS EC2实例上并行启动该脚本的十个实例，但每个脚本绑定不同的IP地址。如何使用Terraform实现这一目标？

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如何在片段中添加工具栏？ 如何在片段中添加工具栏？ 如何在片段中添加工具栏？


你好。我有一个URL，我可以将它粘贴到我的Microsoft Edge浏览器中，它会从我的Power BI在线报告中下载PDF文件。URL是：https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

当然，当我第一次输入URL时，它首先会要求我登录Power BI账户，然后它会直接进入报告并下载PDF。我写了一段Python代码来为我做这件事。这段代码已经成功地下载了PDF。然而，通过Python代码生成的PDF无法打开，当我尝试打开时，它给出了一个错误：“Adobe Acrobat Reader无法打开'AriaPark.pdf'...”。我不确定问题出在哪里。也许问题是Python代码不知道我的Power-BI登录信息来访问PDF，或者可能是其他原因？你能帮忙吗？我正在使用的Python代码如下：

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

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

print("Reports have been successfully downloaded.")

你好，我想把一个链接粘贴到 Microsoft Edge 浏览器中，它会从 Power BI 的在线报告中下载一个 PDF 文件。该链接为：https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF 首次输入该链接时，网页会要求登录 Power BI 帐户，之后再转到报告才能下载 PDF。我用 Python 编写了一段代码来做这项工作。我利用该代码已经成功下载了 PDF，但是，由 Python 代码生成的 PDF 无法打开 - 每次打开时，它会报错“Adobe Acrobat Reader 无法打开‘AriaPark.pdf’...”。我不确定这是什么原因造成。也许，问题出在 Python 代码并不知道我访问此 PDF 时先要登录 Power-BI 账户，但也可能是其他原因造成。请帮忙检查一下该 Python 代码，内容如下： import request import os # Main Power BI report URL full_url = "https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF" response = request.get(full_url) filename = f"AriaPark.pdf" with open(filename, 'wb') as file: file.write(response.content) print("Reports have been successful downloaded.")

你好。我有这个 URL，可以将其粘贴到我的 Microsoft Edge 浏览器中，它会从我的 Power BI 在线报告中为我下载 PDF 文件。URL 为：https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

当然，当我第一次输入 URL 时，它首先要求我登录我的 Power BI 帐户，然后直接转到报告并下载 PDF。我编写了一个 Python 代码来帮我做这件事。该代码已成功下载 PDF。但是，python 代码生成的 PDF 无法打开 - 当我尝试打开它时，它给出错误“Adobe acrobat reader 无法打开‘AriaPark.pdf’...”。我不确定问题是什么。也许，问题是 Python 代码不知道我的 Power-BI 登录详细信息来访问 PDF，或者可能是其他原因？你能帮忙吗？我使用的 Python 代码如下：

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

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

print("Reports have been successfully downloaded.")


考虑状态:
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(a). 计算第二个量子位$\ket{\psi}$的约化密度矩阵。

考虑以下状态：
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(a). 计算第二个量子位 $\ket{\psi}$ 的约化密度矩阵。

考虑状态：
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(a). 计算 $\ket{\psi}$ 的第二个量子比特的还原密度矩阵。


证明 Q(sqrt(-11)) 是主理想域
试证明 Q(sqrt(-11)) 为主理想域
证明 Q(sqrt(-11)) 是主理想域


给我写一个 C 大调的和弦进行。让它听起来悲伤而缓慢。
写一个 C 大调的和弦进行曲给我。让它听起来悲伤而缓慢。
写一个 C 大调的和弦进行曲给我。让它听起来悲伤而缓慢。


你能想出一个适用于利底亚调式的 C 调 12 小节和弦进行吗？
你能想出一个适用于利底亚调式的 C 调 12 小节和弦进行吗？
请写出一段适用于利底亚调式 C 调 的12 小节和弦。


爱丽丝和鲍勃有两个骰子。

他们一起掷骰子，记录显示的两个值的总和，然后重复。

要让爱丽丝获胜，连续两次掷骰（即连续两次总和）的结果必须是 7。要让鲍勃获胜，他需要看到一个 8 和一个 7。我们期望谁赢得这场比赛？

您需要提供与模拟结果相符的分析。您可以在连续迭代中提供多个答案。您可以在 2 次迭代后运行模拟。每次分析后，请对准确性和完整性进行反思，以便我们可能在另一次迭代中改进。如果是这样，请在回复结束时输入“CONTINUE TO ITERATION [x]”并等待我的输入。当没有更多准确性或完整性问题需要解决并且数学分析与模拟结果一致时，请输入“SOLVED”。始终以“CONTINUE TO ITERATION [x]”或“SOLVED”结尾。

爱丽丝和鲍勃有两个骰子。

他们一起掷骰子，记下显示的两个值的总和，然后重复。

为了让爱丽丝获胜，连续两轮（意味着两个连续的和）需要得到 7。为了让鲍勃获胜，他需要看到一个 8，然后是一个 7。我们预计谁会赢得这场比赛？

您需要提供与模拟结果一致的分析。您可以在连续迭代中提供多个答案。 2 次迭代后您可以运行模拟。每次分析后，提供对准确性和完整性的反思，以便我们可以在另一次迭代中进行改进。  如果是这样，请以“CONTINUE TO ITERATION [x]”结束回复并等待我的输入。当没有更多的准确性或完整性问题需要解决并且数学分析与模拟结果一致时，请以键入“已解决”结束。始终以“CONTINUE TO ITERATION [x]”或“SOLVED”结束。

爱丽丝和鲍勃有两个骰子。

他们一起掷骰子，记下两个骰子的和，然后重复此过程。

为了让爱丽丝获胜，两个连续的回合（即两个连续的和）需要得到 7。为了让鲍勃获胜，他需要先看到 8，然后是 7。我们期望谁会赢得这场游戏？

你需要提供一个与模拟结果一致的分析。你可以在连续的迭代中提供多个答案。允许在第二次迭代后运行模拟。在每次分析后，请反思其准确性和完整性，以便在下一次迭代中改进。如果是这样，请在回复的末尾输入 "CONTINUE TO ITERATION [x]" 并等待我的输入。当没有更多准确性或完整性问题需要解决，并且数学分析与模拟结果一致时，请以 "SOLVED" 结束。每次都以 "CONTINUE TO ITERATION [x]" 或 "SOLVED" 结尾。


一场有 $2^n$ 名选手参赛的乒乓球锦标赛以淘汰赛的形式举办，共 $n$ 轮，最后一轮为决赛。随机选出两名选手。计算他们在以下场合相遇的概率：(a) 第一轮，(b) 决赛，(c) 任意一轮。

一场有 $2^n$ 名选手参赛的乒乓球锦标赛以淘汰赛的形式举办，共 $n$ 轮，最后一轮为决赛。随机选出两名选手。计算他们相遇的概率：(a) 第一轮，(b) 决赛，(c) 任意一轮。

$2^n$ 选手的乒乓球锦标赛采用淘汰赛形式，共 $n$ 轮，最后一轮为决赛。随机选择两名玩家。计算他们相遇的概率：(a) 第一轮，(b) 决赛，(c) 任何一轮。


如何生成一个包含条形高度值和置信区间的 Seaborn 条形图？
如何生成包含条形高和置信区间值的 seaborn 条形图？
如何生成包含条形高度和置信区间值的 seaborn 条形图？


您能给我一些用于绘制 KDE 增强数据集的 ECDF 的 Seaborn 代码吗？


编写一个函数来生成加密安全的随机数。 编写一个生成加密安全随机数的函数。 编写一个函数来生成加密安全的随机数。


如何在Python的线程中为随机生成器设置种子？
如何在线程中为 Python 中的随机生成器设置种子？
如何在 Python 中使用线程，设置随机生成器的种子？


请用正则表达式来检测所有包含字符串`transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"`的<g>元素。也可以有换行符。

请用正则表达式删除所有请包含字符串“transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)”的元素，允许使用换行符。

请使用正则表达式来删除所有包含字符串“transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)”的 <g> 元素。也可以有换行符。


编写不包含 C:\ 的 pcre 正则表达式
请用 pcre 编写正则表达式，表达不包含目录 C:\
编写不包含 C:\ 的 pcre 正则表达式


让我编写一段 JavaScript 代码，通过给定对象深处的名称查找对象，确保此代码不使用递归并且可以返回用于到达该对象的路径

编写一个 JavaScript 代码，根据给定对象内部的名称查找对象，确保此代码不使用递归，并能返回到达该对象的路径


如果我有一个 TypeScript 类:

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

如何从类型 Class 中提取 ReactProperties 成员对象的类型？

如果我有一个TypeScript类：

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

如何从类型Class中提取ReactProperties成员对象的类型？

一个 TypeScript 类： class Foo { ReactProperties: { a: string; } } 请问如何从中提取里面的 ReactProperties ？


考虑到思维工具和个人知识的组织，请列出一些最佳实践框架，这些框架详细说明了一套程序和最佳实践。请列出一个全面的框架列表，并详细总结前三个框架。

考虑到思维工具和个人知识的组织，请列出一些最佳实践框架，详细说明流程和最佳实践的系统。请列出一份全面的框架清单，并更详细地总结前三个框架。

考虑到思维工具和个人知识的组织，请列出一些详细说明程序和最佳做法系统的最佳做法框架。 请列出一份全面的框架清单，并更详细地总结前三个框架。


介绍 Ethan，包括他对瀑布式和敏捷开发等软件开发方法的经验水平。描述传统瀑布式和敏捷软件开发之间的主要区别。在他看来，每种方法最显著的优点和缺点是什么？

介绍一下伊桑，包括他在软件开发方法论方面的经验水平，例如瀑布式和敏捷开发。描述传统瀑布式开发和敏捷开发的主要区别。在他看来，每种方法论的最显著优缺点是什么？


问题：一位母亲为她的两个孩子 Alice 和 Bob 买了一套 �N 个玩具。她已决定如何分配玩具，但是却忘记了玩具的价格。她只记得她按从低到高的价格排列了玩具，价格始终为非负值。无论实际价格多少，只要Alice 得到的玩具的价格和 Bob 得到的玩具的价格之差不超过任一玩具的最大价格，则此分配是公平的。那么，令 � � vi  表示第 � i 个玩具的价格，令 � S 表示二进制字符串，使得：如果该玩具送给 Alice，则 � � = 1 S i  =1，如果该玩具送给 Bob，则 � � = 0 S i  =0。对所有可能的数组，如果 � v 满足 0 ≤ � 1 ≤ � 2 ≤ . . . .，则称 � S 表示的分配是公平的≤ � � 0≤v 1  ≤v 2  ≤....≤v N  ， ∣ ∑ � = 1 � � � ⋅ [ � � = 1 ] − ∑ � = 1 � � � ⋅ [ � � = 0 ] ∣ ≤ � � ∣ ∣  i=1 ∑ N  vi  ⋅[si  =1]− i=1 ∑ N  vi  ⋅[si  =0] ∣ ∣  ≤v N  其中 [ � ] [P] 当且仅当 � P 为真时，为 1 1，否则为 0 0。 再给定一个表示分布的二进制字符串 � S。 如果给定的分布是公平的，则打印 YES，否则打印 NO。 输入格式 输入首行会包含一个整数 � T，表示测试用例的数量。 每个测试用例包含两行输入。每个测试用例的首行包含一个整数 � N ，表示玩具的数量。每个测试用例的次行包含一个长度为 � N 的二进制字符串 � S 。输出格式  对每个测试用例，重启一行，输出答案：YES 或 NO，这取决于 � S 是否代表公平分布。输出的每个字符均可用小写或大写打印，即，字符串 NO、no、nO 和 No 均为有效。约束条件为 1 ≤ � ≤ 1 0 4 1≤T≤10 4 1 ≤ � ≤ 1 0 5 1≤N≤10 5 所有测试用例的 � N 之和不会超过 3 ⋅ 1 0 5 3⋅10 5 。 � S 是长度为 � N 的二进制字符串。示例 1：输入输出 6 1 1 2 00 4 1010 4 1100 6 010101 5 00001 是 否 是 否 是 否解释：测试用例 1 1：给定公式简化为 ∣ � 1 ∣ ≤ � 1 ∣v 1  ∣≤v 1 ，因为 � 1 ≥ 0 v 1  ≥0，因此为真。测试用例 2 2：对于 � 1 = � 2 = 1 v 1  =v 2  =1，分布不公平，因此答案为否。请注意，对于 � 1 = � 2 = 0 v 1  =v 2  =0而言，该分布是公平的，但还需检查所有满足约束条件的情形 是否所有的� v 都是公平的。测试案例 3 3：可证该分配恒为公平。测试案例 4 4：对于 � = [ 1 , 2 , 4 , 8 ] v=[1,2,4,8]而言，该分配不公平。已接受 已接受 28 总计提交 提交 580 准确度 准确度 5.17 请用 c 语言编写一个简短的小程序

问题
一位母亲为她的 2 个孩子 Alice 和 Bob 买了一套 �
N 个玩具。她已经决定了哪个玩具给谁，但她忘记了玩具的货币价值。她只记得她按价值升序排列玩具。价格始终为非负值。

无论实际价值是多少，如果 Alice 得到的玩具和 Bob 得到的玩具的价值之间的差异不超过任何玩具的最大价值，则分配被认为是公平的。

正式地，让 �
�
v
i

为 �
第 i 个玩具的价值，并且 �
S 是一个二进制字符串，使得 �
�
=
1
S
i

如果玩具要送给 Alice，则 =1，而 �
�
=
0
S
i

如果玩具要送给 Bob，则 =0。
然后，如果对于所有可能的数组
�
v 满足
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
，则
�
S 所表示的分布被称为公平的。 ≤
�
�
0≤v
1

≤v
2

≤....≤v
N

,

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

i=1
∑
N

v
i

⋅[s
i

=1]−
i=1
∑
N

v
i

⋅[s
i

=0]
∣
∣

≤v
N

其中
[
�
]
[P] 为
1
1 当且仅当
�
P 为真，并且
0
0否则。

您将获得表示分布的二进制字符串
�
S。
如果给定的分布是公平的，则打印 YES，否则打印 NO。

输入格式
输入的第一行将包含一个整数
�
T，表示测试用例的数量。
每个测试用例包含两行输入。
每个测试用例的第一行包含一个整数
�
N，表示玩具的数量。
每个测试用例的第二行包含一个长度为
�
N 的二进制字符串
�
S。
输出格式
对于每个测试用例，在新行上输出答案：YES 或 NO，具体取决于
�
S 是否代表公平分布。

输出的每个字符都可以用小写或大写打印，即字符串 NO、no、nO 和 No 都将被视为等效。

约束
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

所有测试用例的
�
N 之和不超过
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
。
�

S 是长度为
�
N 的二进制字符串。
示例 1：
输入
输出
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
是
否
是
否
是
否
说明：
测试用例
1
1：给定公式简化为
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

∣≤v
1

，这是正确的，因为
�
1
≥
0
v
1

≥0。

测试用例
2
2：对于
�
1
=
�
2
=
1
v
1

=v
2

=1，分布不公平，因此答案为否。
请注意，对于
�
1
=
�
2
=
0
v
1

=v
2

=0，该分布是公平的，但我们需要检查它对于满足约束的所有可能的
�
v 是否公平。

测试用例
3
3：可以证明该分布始终是公平的。

测试用例
4
4：对于
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8]，该分布不公平。

接受
已接受
28
总提交数
提交数
580
准确度
准确度
5.17 为其编写一个简短的 c 程序

问题
一位母亲为她的 2 个孩子 Alice 和 Bob 买了一套、
�
N 个玩具。
她已经决定了哪个玩具给谁，但她忘记了玩具的货币价值。她只记得她按价值升序排列玩具。价格始终为非负值。

无论实际价值是多少，如果 Alice 得到的玩具和 Bob 得到的玩具之间的差异不超过任何玩具的最大价值，则分配被认为是公平的。

正式地，让
�
�
v
i

  为
�
第 i 个玩具的价值，并且
�
S 是一个二进制字符串，使得
�
�
=
1
S
i

 如果玩具要送给 Alice，则 =1，而 �
�
=
0
S
i

如果玩具要送给 Bob，则 =0。
然后，如果对于所有可能的数组
�
v 满足
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

,

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

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

v
i

⋅[s
i

=0]
∣
∣

 ≤v
N

其中
[
�
]
[P] 为
1
1 当且仅当
�
P 为真，并且
0
0否则。

您将获得表示分布的二进制字符串
�
S。
如果给定的分布是公平的，则打印 YES，否则打印 NO。

输入格式
输入的第一行将包含一个整数
�
T，表示测试用例的数量。
每个测试用例包含两行输入。
每个测试用例的第一行包含一个整数
�
N，表示玩具的数量。
每个测试用例的第二行包含一个长度为
�
N，玩具数量。
每个测试用例的第二行包含一个二进制字符串
�
长度S
�
N.
输出格式
对于每个测试用例，在新行上输出答案：YES 或 NO，具体取决于
�
S 是否代表公平分布。

输出的每个字符都可以用小写或大写打印，即字符串 NO、no、nO 和 No 都将被视为等效。

约束
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

所有测试用例的
�
N 之和不超过
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
。
�

S 是长度为
�
N 的二进制字符串。
示例 1：
输入
输出
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
YES
NO
YES
NO
YES
NO
说明：
测试用例
1
1：给定公式简化为
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

∣≤v
1

，这是正确的，因为
�
1
≥
0
v
1

≥0。

测试用例
2
2：对于
�
1
=
�
2
=
1
v
1

=v
2

=1，分布不公平，因此答案为否。
请注意，对于
�
1
=
�
2
=
0
v
1

=v
2

=0，该分布是公平的，但我们需要检查它对于满足约束的所有可能的
�
v 是否公平。

测试用例
3
3：可以证明分布始终是公平的。

测试用例
4
4：对于
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8]，该分布不公平。

接受
已接受
28
总提交数
提交数
580
准确度
准确度
5.17 为其编写一个简短的 c 程序


问题
您正在举办一场有
2
�
2N 人参加的国际象棋锦标赛。其中恰好
�
有 X 名是已评级选手，其余
2
�
−
�
2N−X 是未评级选手。

您的任务是将选手分成
�
N 对，每个选手都与与他们配对的人比赛。

由于您希望已评级选手具有优势，因此您希望将他们与未评级选手配对。因此，您希望最小化对手也已评级的已评级选手的数量。
在所有可能的配对中，打印对手也已评级的已评级选手的最小数量。

输入格式
输入的第一行将包含一个整数
�
T，表示测试用例的数量。
每个测试用例由
1
1 行组成，其中包含
2
2 个空格分隔的整数
�
N 和
�
X，这意味着有
2
�
2N 名选手，其中
�
X 名已评级。
输出格式
对于每个测试用例，在新行上输出将有评级对手的评级玩家的最小数量。

约束
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
示例 1：
输入
输出
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
说明：
测试用例
1
1：没有评级玩家，因此没有评级玩家有同样评级的对手。因此答案是
0
0。

测试用例
2
2：只有一场比赛，是在评级玩家和未评级玩家之间进行的。因此答案是
0
0。

测试用例
3
3：只有一场比赛，在
2
2 名被评为等级的玩家之间进行。因此答案是
2
2，因为两者都对对手也被评为等级的玩家数量有贡献。

已接受
已接受
630
总提交数
提交数
1656
准确率
准确率
45.65
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给它一个 c 程序

问题
您正在举办一场有
2
�
2N 人参加的国际象棋锦标赛。其中
�
恰好有 X 名是已评级选手，其余
2
�
−
�
2N−X 是未评级选手。

您的任务是将选手分成
�
N 对，每个选手都与与他们配对的人比赛。

由于您希望已评级选手具有优势，因此您希望将他们与未评级选手配对。因此，您希望最小化对手也已评级的已评级选手的数量。
在所有可能的配对中，打印对手也已评级的已评级选手的最小数量。

输入格式
输入的第一行将包含一个整数
�
T，表示测试用例的数量。
每个测试用例由
1
1 行组成，其中包含
2
2 个空格分隔的整数
�
N 和
�
X，这意味着有
2
�
2N 名选手，其中
�
X 名已评级。
输出格式
对于每个测试用例，在新行上输出将有评级对手的评级玩家的最小数量。

约束
1
≤
�
≤
2600
1≤T≤2600
1
≤
�
≤
50
1≤N≤50
0
≤
�
≤
2
⋅
�
0≤X≤2⋅N
示例 1：
输入
输出
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
说明：
测试用例
1
1：没有评级玩家，因此没有评级玩家有同样评级的对手。因此答案是
0
0。

测试用例
2
2：只有一场比赛，是在评级玩家和未评级玩家之间进行的。因此答案是
0
0。

测试用例
3
3：只有一场比赛，在
2
2 名被评为等级的玩家之间进行。因此答案是
2
2，因为两者都对对手也被评为等级的玩家数量有贡献。

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问题：在一场有 2 �2N 人参加的国际象棋锦标赛当中，其中 �X 名是评级选手，其余 2 �−�2N−X 名是未评级选手。现需将选手分成 �N 对，每个选手都要与配对的选手对战。要想让评级选手占优，可将他们与未评级选手配对。因此，需尽量减少评级选手互为对手的数量。要求打印出所有配对中互为评级选手的最少数量。 输入格式 第一行为单个整数 �T，表示测试配对总数。每次测试包含 1 1 行文本， 以 2 2 个空格分隔的整数 �N 和 �X，这就意味着有 2 �2N 名选手，其中 �X 名是评级选手。 输出格式 对于每次配对测试，在新的文本行上输出互为评级选手的最少数量。约束条件 1 ≤ � ≤ 2600 1≤T≤2600 1≤ � ≤ 50 1≤N≤50 0≤ � ≤ 2 ⋅ � 0≤X≤2⋅N 示例 1： 输入 输出 6 1 0 1 1 1 2 4 4 4 6 10 20 0 0 2 0 4 20 解释： 测试 1 1：如果评级选手数为 0，也就没有互为对手的评级选手，此时答案为 0 0。 测试 2 2：只有一场比赛是在评级玩家和未评级玩家之间进行，此时答案为 0 0。 测试 3 3：只有一场比赛是在 2 2 名评级选手之间进行，此时答案为 2 2，这是因为二者均为评级选手。已接受 已接受 630 总计-提交 提交 1656 准确率 准确率 45.65 你是否同意以上陈述？有 2 位用户认为这很有帮助 C  0:0 给予 c 评级


[CXX1429] error when building with ndkBuild using E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: Your APP_BUILD_SCRIPT points to an unknown file: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

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

[CXX1429] 调用 E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk 通过 ndkBuild 创建时出错：Android NDK：您创建的应用程序脚本指向未知文件：E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk C++ 创建系统 [configure] 运行失败：@echo off "C:\\Users\\BMV3\\AppData\\Local\\Android\\Sdk\\ndk\\25.1.8937393\\ndk-build.cmd" ^ "NDK_PROJECT_PATH=null" ^ "APP_BUILD_SCRIPT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk" ^ "NDK_APPLICATION_MK=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Application.mk" ^ "APP_ABI=arm64-v8a" ^ "NDK_ALL_ABIS=arm64-v8a" ^ "NDK_DEBUG=1" ^ "APP_PLATFORM=android-26" ^ "NDK_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/obj" ^ "NDK_LIBS_OUT=E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\build\\intermediates\\cxx\\Debug\\6h295i67/lib" ^ "APP_SHORT_COMMANDS=false" ^ "LOCAL_SHORT_COMMANDS=false" ^ -B ^ -n 来自 E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app C:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: 中止过程中...。结束。受影响模块：应用程序


用户
我是一名 Android 开发人员。运行我的 ONNX 运行时应用程序时，CPU 利用率约为 40%。如何提高应用程序的 CPU 使用率？

用户：作为一名 Android 开发人员，当我运行所开发的 ONNX 实时应用程序时，CPU 利用率约为 40%。请问如何提升该应用程序的 CPU 利用率？


提供制造业中的15种攻击载体以及降低已识别风险的方法
提供制造业的 15 种攻击媒介以及缓解已识别风险的方法
提供制造业的 15 种攻击媒介以及缓解已识别风险的方法


我应该按照什么顺序学习深度学习，从矩阵和向量等基础知识一直到 Transformer？

我应该按照什么顺序学习深度学习，从矩阵和向量等基础知识一直到Transformer？

从矩阵和向量等基础知识一直到转换器，进行深度学习的步骤是？


编写一个完整的Python程序，在Linux上将指定文件夹中的文件归档为单独的zip文件。

编写一个完整的 Python 程序，在 Linux 上将指定文件夹中的文件存档为单独的 zip 文件。

请编写一个完整的 Python 程序，可在 Linux 上将指定文件夹中的文件分割为独立的 zip 文件。


我有上个月的 Linux Mint 系统备份，备份内容是一组 .gz（压缩 tar）文件。我可以使用哪些参数和 tar 一起更新已更改的文件，而无需重新存档未更改的文件？

我有一套Linux Mint系统上个月的.gz（压缩 tar）文件备份。我可以用tar的哪些参数来更新任何已更改的文件，而无需重新存档未更改的文件？

我有上个月的 Linux Mint 系统备份，备份内容是一组 .gz（压缩的 tar）文件。我可以使用哪些参数和 tar 一起更新已更改的文件，而无需重新存档未更改的文件？


给定一个二进制数组 'nums'，你需要找到一个包含相同数量的 0 和 1 的连续子数组的最大长度。

解释：

二进制数组是只包含 0 和 1 的数组。
子数组是原始数组索引的任何子集。
连续子数组是一个子数组，其中所有元素都是连续的，即，子数组的第一个和最后一个元素之间的任何元素也都是子数组的一部分。
示例：
输入：nums = [0, 1]
输出：2
解释：包含相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组是 [0, 1]，长度为 2。
输入：nums = [0, 1, 0]
输出：2
解释：包含相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组是 [0, 1] 或 [1, 0]，两者的长度都是 2。
输入：nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
输出：6
解释：包含相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组是 [0, 0, 0, 1, 1, 1]，长度为 6。
这个问题要求在二进制数组 'nums' 中找到一个包含相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组。

给定一个二进制数组“nums”，您需要找到包含相同数量的 0 和 1 的连续子数组的最大长度。

解释：

二进制数组是仅包含 0 和 1 的数组。
子数组是原始数组索引的任意子集。
连续子数组是所有元素都是连续的子数组，即子数组的第一个和最后一个元素之间的任何元素也是它的一部分。
示例：
Input :nums = [0, 1]
Output : 2
Explanation: The longest contiguous subarray with an equal number of 0s and 1s is [0, 1] with a length of 2.
Input : nums = [0, 1, 0]
Output : 2
Explanation: The longest contiguous subarray with an equal number of 0s and 1s is either [0, 1] or [1, 0], both with a length of 2.
Input : nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
Output : 6
解释：0 和 1 数量相等的最长连续子数组是 [0, 0, 0, 1, 1, 1]，长度为 6。
问题要求找出二进制数组中连续子数组的最大长度‘nums’ 包含相等数量的 0 和 1。

给定一个二进制数组“nums”，请找出一个包含相同数量的 0 和 1 的连续子数组的最大长度。要求说明：二进制数组是仅包含 0 和 1 的数组。子数组是原始数组索引的任意子集。连续子数组是所有元素都是连续的子数组，即，包含子数组的第一个和最后一个元素之间的任何元素。示例：输入：nums = [0, 1] 输出：2 解释：0 和 1 数量相等的最长连续子数组是 [0, 1]，长度为 2。输入：nums = [0, 1, 0] 输出：2 解释：0 和 1 数量相等的最长连续子数组是 [0, 1] 或 [1, 0]，长度均为 2。输入：nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1] 输出：6 解释：0 和 1 数量相等的最长连续子数组是 [0, 0, 0, 1, 1, 1]，长度为 6。该问题要求，在二进制数组 'nums' 中，找出含相同数量的 0s 和 1s 的连续子数组的最大长度。


帮我解决以下问题。请提供直观易懂的分步解决方案：

给定两个大小分别为 m 和 n 的排序数组 nums1 和 nums2，返回这两个排序数组的中位数。

帮我解决以下问题。请提供直观易懂的分步解决方案：

给定两个大小分别为 m 和 n 的排序数组 nums1 和 nums2，返回两个排序数组的中位数。


在 GAMS 中，假设我有 s 个参数，它们的索引集为 P1(A,B)，并且我有另一个一对一映射，将 B 中的每个元素映射到 C 中的每个元素。如何创建一个新的参数 P2(A,C)，使得 P2 的每个值都取自 P1 的映射值？

在 GAMS 中，假设我有 s 个参数，它们在两个集合 P1(A,B) 上被索引，并且我有另一个一对一映射，将 B 的每个元素精确映射到 C 的每个元素。我如何创建一个新的参数 P2(A,C)，使得 P2 的每个值都采用来自 P1 的映射值？

在通用代数建模系统中，假设我有 s 个参数，它们在两个集合 P1(A,B) 上被索引，同时还有另一个一对一的映射，将 B 的每个元素一对一映射到 C 的每个元素。那么，该如何创建一个新的参数 P2(A,C)，以使得 P2 的每个值都变成来自 P1 的映射值？


我有一组示例（即 $n$ 个变量 $x_1 ... x_n$ 的分配，这些变量被标记为解决方案 (+) 或非解决方案 (-)。目标是找到 $x_1 ... x_n$ 中变量的最小子集，以便可以通过仅查看这些变量在 (+) 和 (-) 之间进行拆分。

我有一组示例（即$n$变量$x_1 ... x_n$的赋值，这些变量被标记为解决方案 (+) 或非解决方案 (-)。我们的目标是在$x_1 ... x_n$中找到最小的变量子集，从而只需看到这些变量，就能在 (+) 和 (-) 之间做出选择。

有一组数据（ $n$ 个变量 分布于$x_1 ... x_n$ ，这些变量被标记为解决方案 (+) 或非解决方案 (-)。请找出 $x_1 ... x_n$ 中变量的最小子集，以便仅查看这些变量就能对 (+) 和 (-) 进行区分。


你是数据科学家，请输出一个面向对象的 Python 脚本，用于从 3 个模型中进行上下文多臂老虎机采样

你是一名数据科学家，用 OOP 输出一个 Python 脚本，用于从 3 个模型中进行上下文多臂老虎机采样

作为一名数据专家，该如何以 OOP 规范编写一个 Python 脚本，用于从 3 个模型中进行上下文的多臂老虎机采样


对于托管服务业务来说，最成功的市场营销策略是什么？ 托管服务业务最成功的市场策略是什么？ 对于托管服务业务来说，最成功的市场营销策略是什么？


您好，您觉得这段 arduino 代码在可理解性、优化和大小方面如何？
有什么改进建议吗？

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

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

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

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

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

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

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

感谢您的帮助，我非常重视您的意见。

您好，您认为这段 arduino 代码在可理解性、优化和大小方面如何？
有什么改进建议吗？

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

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

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

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

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

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

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

感谢您的帮助，我重视您的意见。

您认为以下 arduino 代码的可理解性、优化程度和长度如何？有何改进建议？void cycleLEDs(int interval) { const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]); static unsigned long lastChange = 0; static int currIndex = 0; // 函数调用时请使用静态保留值 int nextIndex = 0; if (millis() >= lastChange + abs(interval)) { // 确定方向 int direction = interval < 0 ? -1 : 1; // 更新二级索引 nextIndex = currIndex + direction; if (nextIndex < 0) { nextIndex = nOutPins - 1; } else if (nextIndex >= nOutPins) { nextIndex = 0; } // 关闭所有 LED for (int i = 0; i < nOutPins; i++) { if (i == currIndex || i == nextIndex){ digitalWrite(outPins[i], HIGH); } else { digitalWrite(outPins[i], LOW); } } // 更新当前索引 currIndex += direction; if (currIndex < 0) { currIndex = nOutPins - 1; } else if (currIndex >= nOutPins) { currIndex = 0; } // 更新计时器 lastChange = millis(); } } 感谢您的帮助，您的意见大有裨益。


找到问题：#include "mbed.h"
#include <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// 任何 LED 的子程序
void ledAny (DigitalOut *ledA){
    while(true){
        *ledA = 1;
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        *ledA =0;
        ThisThread::sleep_for(1500ms);
        printf("My pointer is %p\n", *ledA);
    }
}

// main() 在操作系统中在其自己的线程中运行
int main(){

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

    while (true) {
        counter = counter + 1;

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

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

    }
}

找到问题：#include "mbed.h"
#include <exception>

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

线程 thread2;
线程 thread3;

int counter = 0;

// 用于任何LED的子程序
void ledAny (DigitalOut *ledA){
    while(true){
        *ledA = 1;
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        *ledA =0;
        ThisThread::sleep_for(1500ms);
        printf("My pointer is %p\n", *ledA);
    }
}

// main() 在操作系统中在其自己的线程中运行
int main(){

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

    while (true) {
        counter = counter + 1;

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

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

    }
}

找到问题：#include "mbed.h"
#include <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

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

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

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

    while (true) {
        counter = counter + 1;

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

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

    }
}


是否有一种提前停止方法（用于控制假设检验中的多重检验问题），适用于具有初始通过概率的数据集。例如，我有一组金融市场策略，其使用概率夏普比率来表示技能的初始概率。我想在不同的数据集上测试这些策略，但我也想控制多重检验问题。测试所有可用的策略将导致多重检验问题。因此，我只想测试我的策略的一个子集。对于这个应用，是否有提前停止的方法？

对于具有初始通过概率的数据集，是否存在早期停止方法（用于控制假设检验中的多个测试问题）。例如，我有一套金融市场策略，其初始技能概率使用概率夏普比率。我想针对不同的数据集测试这些策略，但我也想控制多个测试。测试所有可用的策略将导致多个测试问题。所以，我只想测试我的策略的一部分。此应用程序是否有提前止损方法？

对于具有初始通过概率的数据集，是否有一种提前停止的方法（用于控制假设检验中的多重检验问题）。例如，我有一组金融市场策略，其初始技能概率使用概率夏普比率。我想针对不同的数据集测试这些策略，但我也想控制多重测试。测试所有可用的策略将导致多重测试问题。因此，我只想测试我的策略的一个子集。此应用程序是否有一种提前停止的方法？


您能否为专注于数据、数据管理、自动化和人工智能的 Microsoft M365 咨询公司编写服务目录？重点应放在 M365 生态系统内的审计、路线图、建议和尖端技术上，但不应成为其唯一重点

您能否为专注于数据、数据管理、自动化和人工智能的 Microsoft M365 咨询公司编写服务目录？  重点应放在 M365 生态系统内的审计、路线图、建议和尖端技术上，但不是唯一重点

您能否为专注于数据、数据管理、自动化和人工智能的 Microsoft M365 咨询公司编写服务目录？重点应该放在 M365 生态系统内的审计、路线图、建议和尖端技术上，但不应成为其唯一重点


请给我一份制作5升草莓和黑莓蜂蜜酒的配方。使用公制计量单位。
请给我一份制作 5 升草莓和黑莓蜜饯的配方。使用公制计量单位。
请给我一份制作 5 升草莓和黑莓蜜饯的配方。使用公制计量单位。


考虑配料的味道。配料有：金枪鱼、盐、巧克力
为配料组合生成列联表。每行代表一种配料。每列代表一种配料。每个单元格都有配料组合的风味特征。

如何用配料搭配味道。配料有：金枪鱼、盐、巧克力等。先生成列联表，每行代表一种配料，每列代表一种配料。那么，单元格中内容即这种搭配的风味特征。

考虑一下配料的味道。配料是：金枪鱼、盐、巧克力
生成一个成分组合的或然率表。每一行代表一种配料。每列代表一种配料。每个单元格都有配料组合的风味特征。


我需要在堆栈上为我的局部变量分配一些空间（在 x86-64 nasm 汇编中）

我需要为本地变量堆栈分配一些空间（配置为 x86-64 nasm ）

我需要在堆栈上为我的局部变量分配一些空间（在 x86-64 nasm 程序集中）


在PPC64中编写一个函数来加载GOT并调用GOT中的函数 在PPC64中编写一个函数来加载GOT并调用GOT中的一个函数 在PPC64中编写函数加载GOT并调用GOT中的函数


在训练我的神经网络时，我可以在 10,000 次迭代后将损失降低到 4.5 以下。最近的尝试包括尝试批量大小为 512、1024 和 2048，同时保持块大小为 4。所有这些都在 nanoGPT 的上下文中完成。值得注意的是，当我运行批量大小为 12 和块大小为 1024 时，我在 10,000 次迭代后将损失降低到了 4.32。在你的意见和经验中，我可以采取哪些步骤来降低损失？请记住，我的显卡有 12GB 的内存，词汇量由 20,000 个单词组成。每个句子由恰好四个标记组成。你有没有任何建议，如何改进神经网络？

在训练我的神经网络时，我可以在 10,000 次迭代后将损失降至 4.5 以下。最近的尝试包括尝试批量大小为 512、1024 和 2048，同时将块大小保持在 4。所有这些都是在 nanoGPT 的背景下完成的。值得注意的是，当我运行批量大小为 12 和块大小为 1024 时，我设法在 10,000 次迭代后将损失降至 4.32。根据您的意见和经验，我可以采取哪些步骤来减少损失？请记住，我的视频卡有 12GB 的 RAM，词汇表由 20,000 个单词组成。每个句子恰好由四个标记组成。您对如何改进神经网络有什么建议吗？

在训练我的神经网络时，我可以在10000次迭代后将损失降至4.5以下。最近的尝试包括尝试批量大小为512、1024和2048同时保持块大小为4。值得注意的是，当我运行的批次大小为12和块大小为1024时，我成功地在10000次迭代后将损耗降至4.32。根据您的意见和经验，我可以采取哪些措施来减少损失？请注意，我的显卡有12GB内存，词汇量由20000个单词组成。每个句子正好由四个词块组成。请问您对我如何改进神经网络有什么建议？


以下是报告的调度系统的主要问题。 你能将它们分类并报告最常见问题的数量吗：

标题  短期解决方案
Planner-Loadboard 同步问题。 修复了重复作业问题。
Loadboard-Planner 任务同步问题。 通过重命名移除了预测指示器。
West Allis MLS HDSS 标头更新。 重命名资源次日复制。
"每日任务板设置" 双重任务运行创建已修复。
"取消的作业任务仍留在 LB2" 修复了字符问题。 OM 更新。
缺少 3 小时内 Press 的任务。 数据已重新发送并更新了计划器。
Loadboard 作业显示错误。 重置 Citrix 连接。
Cafe Sheet 批次的预排序错误。 创建了新的作业编号。
筛选器未捕获 FSC MC。 为搜索添加了 'contains' 运算符。
PEI-111 中 LB2 和 Finishing Toolset 快捷方式的访问问题。 成功部署 LB2。
LB2 工作站的访问问题。 解决了 LB2 部署问题。
Loadboard 崩溃和登录问题。 Citrix 服务器已解决，登录修复正在进行中。
LB2 Loadboard 工具错误。 已解决 LB2 错误，未采取任何行动。
部署延迟导致停机。 问题未解决。 请求部署印刷机。
Loadboard 服务器错误。 经纪人切换解决了 LB2 问题。
Loadboard 故障 - 紧急！ 喷墨数据已更正；已加载计划。

以下是针对调度系统报告的主要问题。您能否对它们进行分类并报告最常见问题的计数：

标题 简短解决方案
Planner-Loadboard 同步问题。已修复复制作业问题。
Loadboard-Planner 任务同步问题。已通过重命名删除预测指示器。
West Allis MLS HDSS 标题更新。已重命名资源，第二天复制。
“每日任务板设置”双面任务运行创建已修复。
“已取消的作业任务仍保留在 LB2 中”字符问题已修复。OM 已更新。
3 小时内缺少 Press 任务数据已重新发送并更新了规划器。
Loadboard 作业显示错误。重置 Citrix 连接。
Cafe Sheet 批次的预分类错误。已创建新作业编号。
过滤器未捕获 FSC MC。已添加用于搜索的“包含”运算符。
在 PEI-111 中，LB2 和 Finishing Toolset 快捷方式的访问问题。LB2 部署成功。
LB2 工作站的访问问题。已解决 LB2 部署问题。
Loadboard 崩溃并出现登录问题。Citrix 服务器已解决，登录修复正在进行中。
LB2 Loadboard 工具错误。LB2 错误已解决，未采取任何措施。
部署延迟导致停机 问题未解决。按下部署请求。
Loadboard 服务器错误。代理切换已解决 LB2 问题。
Loadboard 故障 - 紧急！喷墨数据已更正；计划已加载。

以下是调度系统报告的主要问题。请对其进行分类并汇总最为常见的问题的数量：标题 ShortResolution Planner-Loadboard 同步问题。重复作业 修复问题。Loadboard-Planner 任务 同步问题。通过重命名删除预测指标。West Allis MLS HDSS 标题更新。已重命名资源，次日复制。“每日任务板设置”双面任务运行创建已修复。“已取消作业仍保留在 LB2 中”字符问题已修复。OM 已更新。3 小时内缺 Press 任务数据已重新发送并更新计划。Loadboard 作业显示错误。重置 Citrix 连接。Cafe Sheet 批次的预分类错误。已创建新作业编号。过滤器未捕获 FSC MC。添加了用于搜索的“包含”运算符。在 PEI-111 中访问 LB2 和 Finishing Toolset 快捷方式的问题。LB2 部署成功。访问 LB2 工作站的问题。已解决 LB2 部署问题。Loadboard 崩溃和登录问题。Citrix 服务器已解决，登录修复正在进行中。 LB2 测试板工具错误。LB2 错误已解决，未采取措施。部署延迟导致停机问题未解决。需进一步请求部署。测试板服务器错误。LB2交换机问题已解决 。测试板故障 - 紧急！喷墨数据已更正；日程已加载。


编写 Python 代码从 yfinance 获取每日股票数据并绘制图表
编写 Python 代码从 yfinance 获取每日股票数据并绘制图表
编写 Python 代码从 yfinance 获取每日股票数据并绘制图表


使用 pandas-ta，我有外汇数据和“EMA50”列。我想检测收盘价与“EMA50”值的交叉点。

使用pandas-ta，我有外汇数据和“EMA50”列。我想检测收盘价与“EMA50”值交叉的位置。


以鲍勃·迪伦的风格写一首关于鲶鱼的歌曲。 用鲍勃·迪伦的风格写一首关于鲶鱼的歌。 以鲍勃·迪伦的风格写一首关于鲶鱼的歌曲。


编写一个php项目，打开一个名为Bob的MySQL数据库，并通过http post接收字段field1，field2并存储在数据库中

编写一个php项目，打开一个名为Bob的MySQL数据库，并通过http post接收字段field1、field2并存储到数据库中


编写一个保存当前页面内容的chrome插件 编写一个保存当前页面内容的chrome插件 请编写一个用于保存当前页面内容的chrome插件


我正在从运行 Safari 14 的 MacOS Mojave 迁移到运行 MacOS Sonoma 下的 Safari 17 的新 Mac。我希望新 Mac 上的 Safari 能够自动打开，同时旧 Mac 上的所有标签页也都打开。请注意，Safari 14 不支持 iCloud 标签页，而且我*不想*手动打开每个标签页，因为我有数百个标签页！

我想将数据从运行 Safari 14 的 MacOS Mojave 迁移到运行 Safari 17 的 MacOS Sonoma 上面。我希望新 Mac 机上的 Safari 能够自动打开老 Mac 机上的所有标签页。请注意，Safari 14 不支持 iCloud标签页 ，而我“绝对不“想手动打开每个标签页，因为我有好几百个标签页呢！


计算机机箱里出现了一个bug，导致软件出现bug，这真的开始bug我，但至少我们发现没有人在房间里安装bug。
上面句子中每个 bug 一词的含义是什么。

计算机机箱里出现了一个 bug，导致软件出现 bug，这真的让我很 bug，但至少我们发现没有人在房间里安装 bug。
上面句子中每个 bug 一词的含义是什么。

计算机机箱里出现了一个 bug，导致软件 bug out，这真的开始让我 bug，但至少我们发现没有人在房间里 had bugged。
上面句子中每个 bug 一词的含义是什么。


找到此错误的修复方法：
```此模型的最大上下文长度为 2048 个标记。但是，您的消息产生了超过 2364 个标记。```

找出并改正以下错误：“此模型限定最大文本长度为 2048 个字节。但您的信息量超出了 2364 个字节。”


我希望你充当一名经验丰富的软件开发人员。我将提供有关Web应用程序需求的信息。你的任务是设计一个系统连接架构，列出一系列特定的辅助代码库，清晰列出5个项目设置的sprint任务，并详细列出每个任务的开发步骤，以开发一个可扩展且安全的应用，使用NodeJS、SQL和React。我的要求是：‘我需要一个系统，允许用户根据其角色注册并保存与机械设备库存相关的信息（如名称、参考、数量等）。将有用户、员工和管理员角色。用户应该能够查看所有记录并更新单个记录。员工还可以添加新记录并提交批量更新。管理员还应该能够创建和删除像数据库字段和用户这样的实体’。在你的提案中实施最佳实践

我希望你成为一名经验丰富的软件开发人员。我将提供有关网络应用程序要求的信息。您的工作是提出系统连接架构、帮助程序代码库的特定列表、项目设置中的 5 个冲刺票证的清晰列表，以及每个此类票证的详细任务列表，以开发可扩展且可扩展的解决方案。使用 NodeJS、SQL 和 React 保护应用程序。我的要求是这样的：“我希望有一个系统，允许用户根据自己的角色注册和保存与机械设备库存相关的信息（名称、参考、数量等）。将有用户、员工和管理员角色。用户应该能够读取所有记录并更新单个记录。工作人员还可以添加新记录并提交批量更新。管理员还应该创建和删除诸如 ddbb 字段和用户之类的实体。在您的提案中实施最佳实践

我希望你扮演一名经验丰富的软件开发人员。我将提供一个网络应用程序的需求信息。你的任务是提出系统连接架构、辅助代码库的具体清单、项目设置中5个冲刺阶段的明确清单，以及每个冲刺阶段的详细任务清单，以便使用NodeJS、SQL和React开发一个可扩展且安全的应用程序。我的要求是这样的 我希望有一个系统，允许用户根据自己的角色注册并保存与机械设备库存相关的信息（名称、编号、数量等）。将有用户、员工和管理员三种角色。用户应能阅读所有记录并更新个别记录。工作人员也可以添加新记录和提交批量更新。管理员还应创建和删除ddbb字段和用户等实体。在您的提案中实施最佳实践


我需要将支持票证（dim_tier1_job_final 表）中找到的 FBID 列表连接到目标列表中找到的页面 ID 列表。不幸的是，我们的支持票通常不包含页面 ID。如何在 Daiquery 中连接这两个数据列表？

现需将支持票证（dim_tier1_job_final 表）中找到的 FBID 列表与目标列表中找到的页面 ID 列表进行关联。但通常来说，所支持的票证中并不包括页面 ID。那么，如何才能在 Daiquery 中将二者进行关联？

我需要将支持票中找到的FBID列表（dim_tier1_job_final表）与目标列表中找到的页面ID列表连接起来。不幸的是，我们的支持票通常不包括页面ID。我如何在Daiquery中连接这两份数据列表？


一家公司面临转运难题，他们需以最低运输成本将所有货物从工厂运送至各目的地。种植园作为起运地点，详情如下：
区域产量
丹佛 600
亚特兰大 400
休斯顿 500
运输终点零售店的详情如下：
零售需求量
底特律       300
迈阿密       250
达拉斯       450
新奥尔良        500
从工厂到仓库（经停地）的运输成本
工厂/仓库   堪萨斯城   路易斯维尔
丹佛           3      2
亚特兰大    2     1
休斯顿        4     3
从仓库到零售店的运输成本
底特律    迈阿密    达拉斯    新奥尔良
堪萨斯城            2     6     3     5
路易斯维尔 4     4     6     5
此转运过程的最低成本是多少？ [ 选项 ]

如果丹佛也能以 6 美元的成本直接运送到所有零售店，会对上题中的最优解决方案产生何种影响？[ 选项 ]

如果所有运输流量最多为 350 个单位，会发生什么情况？[ 选项 ]

该运输网总的净流量是多少？[ 选项 ]

在所有运输流量最多为 350 个单位，且所有工厂都能以 5 美元的成本直接运送到所有零售店的情况下，以下哪项陈述正确？[ 选项 ]
陈述 1：最优解决方案的总成本将会进一步降低。
陈述 2：路易斯维尔将不会有流量。
陈述 3：为实现最优解决方案，所有工厂须将其产品直接运送到零售店。

一家公司遇到了转运问题，他们需要以尽可能低的运输成本将所有货物从工厂运送到所有目的地。

作为网络起点的种植园具有以下详细信息：

区域          产量
丹佛          600
亚特兰大   400
休斯顿       500

作为网络目的地的零售店具有以下详细信息：

零售店            需求
底特律                 300
迈阿密                 250
达拉斯                 450
新奥尔良                  500

从工厂到仓库（中间目的地）的运输成本

工厂/仓库   堪萨斯城   路易斯维尔
丹佛              3             2
亚特兰大       2             1
休斯顿           4             3

从仓库到零售店的运输成本

底特律 迈阿密 达拉斯 新奥尔良
堪萨斯城   2   6   3   5
路易斯维尔 4   4   6   5

此转运问题可以实现的最低成本是多少？
[ 选择 ]

如果丹佛也能以 6 美元的成本直接运送到所有零售店，对最佳解决方案的总成本会有什么影响？
[ 选择 ]

如果所有流程的最大容量为 350 个单位，会发生什么情况？
[ 选择 ]

网络的总净流量是多少？
[ 选择 ]

在所有流程的最大容量为 350 个单位且所有工厂都可以以 5 美元的成本直接运送到所有零售店的情况下，以下哪项陈述是正确的？
[ 选择 ]

陈述 1：最佳解决方案的总成本会降低。
陈述 2：路易斯维尔不会有流程。
陈述 3：为了实现最佳解决方案，所有工厂都必须将其产品直接运送到零售店。

一家公司面临转运问题，他们需要以尽可能低的运输成本将所有货物从工厂运送到所有目的地。

种植园是网络的起源，具有以下详细信息：

面积生产
丹佛 600
亚特兰大 400
休斯顿 500

作为网络目的地的零售店具有以下详细信息：

零售店需求
底特律 300
迈阿密 250
达拉斯 450
新奥尔良 500

从工厂到仓库（中间目的地）的运输成本

工厂/仓库 堪萨斯城 洛斯维尔
丹佛 3 2
亚特兰大 2 1
休斯顿 4 3

从仓库到零售店的运输成本

底特律 迈阿密 达拉斯 新奥尔良
堪萨斯城 2 6 3 5
洛斯维尔 4 4 6 5

这个转运问题可以实现的最低成本是多少？
[ 选择 ]

如果丹佛还可以以 6 美元的成本直接运送到所有零售店，那么对最佳解决方案的总成本有何影响？
[ 选择 ]

如果所有流的最大容量为 350 个单位，会发生什么情况？
[ 选择 ]

网络的总净流量是多少？
[ 选择 ]

如果所有流程的最大容量为 350 台，并且所有工厂都可以以 5 美元的价格直接运送到所有零售店，以下哪项陈述是正确的？
[ 选择 ]

陈述1：最优解决方案的总成本将会降低。
陈述 2：卢斯维尔不会有任何流动。
陈述3：为了实现最佳解决方案，所有工厂都必须将产品直接运送到零售店。


教练 Joe 为客户提供了两个个人锻炼计划：计划 A 和计划 B。每个客户只能选择其中一个（不能同时选择）。周一有 9 位客户选择了计划 A，7 位客户选择了计划 B。周二有 3 位客户选择了计划 A，5 位客户选择了计划 B。Joe 周一培训客户的时间总共为 12 小时，周二培训客户的时间总共为 6 小时。每个锻炼计划持续多长时间？每个计划 A 的锻炼时长是多少？每个计划 B 的锻炼时长是多少

Joe 教练有两个个人训练计划，他为客户提供：计划 A 和计划 B。每个客户只做其中一个（不能同时做）。星期一有 9 位客户做计划 A，7 位客户做计划 B。星期二有 3 位客户做计划 A，5 位客户做计划 B。Joe 为星期一的客户共训练了 12 小时，为星期二的客户共训练了 6 小时。每个训练计划的时长是多少？     计划 A 每次锻炼的时长？                 计划 B 每次锻炼的时长

教练 Joe 向他的客户提供了两个单独的锻炼计划：A 计划和 B 计划。每个客户都执行其中之一或另一个（而不是两者都执行）。周一，有 9 名客户执行了计划 A，7 名客户执行了计划 B。周二，有 3 名客户执行了计划 A，5 名客户执行了计划 B。Joe 为周一的客户提供了总共 12 个小时的培训，为周二的客户提供了 12 个小时的培训。总共6小时。每个锻炼计划持续多长时间？     每个计划 A 锻炼的长度？                 每次 B 计划锻炼的长度


编写功能以打印rxdataF变量的C语言代码：
ru->common.rxdataF     = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );

在c中编写打印rxdataF变量的功能：
ru->common.rxdataF     = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );

用c编写打印rxdataF变量的功能
ru->common.rxdataF     = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );


请将以下伪 C 代码重写为更易于阅读的等效代码（假设每个变量都有效，即使未定义）:

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

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

请将以下伪 C 代码重写为更易于阅读的等效代码（假设每个变量都有效，即使未定义）：

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

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

请将以下伪 C 代码重写为更易于阅读的等效代码(假设每个变量都有效，即使未定义):

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

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


向我展示使用 Python 构建发票应用程序的步骤
向我展示使用 phython 构建发票应用程序的步骤
向我展示使用 Phython 构建发票应用程序的步骤


我正在向雇主报销机票费用，报销软件要求我注明费用中的 GST/HST 部分。阅读我从多伦多经蒙特利尔到拉斯维加斯的航班发票，我看到基本票价（加元）为 164.99，总增值税/GST/HST 为 15 加元，其他税费为 132.12 加元。发票总额为 312.11 加元。我以前从未见过有两个税种类别的账单，不确定 $15 和 $132.12 是如何计算的，以及在公司报销表中应报告哪一部分作为 GST/HST。您能帮我更好地理解如何正确报告机票的 HST 吗？

我正在向雇主支付机票费用，报告软件要求我指定费用中的 GST/HST 部分。阅读从多伦多经蒙特利尔飞往拉斯维加斯的航班发票，我看到基本票价 (CAD) 为 164.99，增值税/G.S.T/H.S.T 总计。 15 美元，其他税费 132.12 美元。发票总额总计为 312.11 加元。我从未见过像这样包含 2 个税种的账单，并且不确定 15 美元和 132.12 美元是如何计算的，以及我应该在公司的费用报告中将其报告为 GST/HST。您能否帮助我更好地了解如何正确报告机票上的 HST？

我正在向雇主报销机票费用，报告软件要求我指定费用中的 GST/HST 部分。查看我从多伦多经蒙特利尔飞往拉斯维加斯的航班发票，我看到基本票价（加元）为 164.99，增值税/GST/HST 总额为 15 美元，其他税费为 132.12 美元。总发票金额为 312.11 加元。我从未见过像这样包含 2 个税种的账单，也不确定 15 美元和 132.12 是如何计算的，以及我应该在公司的费用报告中将其报告为 GST/HST。您能帮助我更好地了解如何正确报告机票的 HST 吗？


担任首席信息官，编写3个S.M.A.R.T.目标，制定IT事故响应计划，并在未来6个月内进行详细的桌面演练。

担任首席信息官并写下 3 个 S.M.A.R.T. 目标，以创建未来 6 个月的 IT 事件响应计划并进行详细的桌面演练。

作为首席信息官，请写出三个 S.M.A.R.T. 目标，关于在接下来的 6 个月内创建一个 IT 事件响应计划，并包含详细的桌面演练。


您是首席信息官，并像首席信息官一样行事。以标题和项目符号陈述的形式撰写每周活动报告。总结并包含以下信息：IT 的关键更新（战略举措）

o      与 Madison Industries 的安全/通信
o      内部/外部渗透测试本周继续进行，计划于本周五结束。我们应该在下周初得到一份简报和报告。Greenpages 非常彻底，并且比我们之前的 Evolve Pentests 的方法更为广泛。
o      跟踪渗透测试补救优先级 10 个中的 1 个。为 Dev 升级交换服务器。
o      6 月 20 日星期二与 Ken Holmes 进行月度安全通话。与所有 Madison 公司相比，对网络风险进行了审查。
      Streck 在 39 家公司中的整体准备度得分排名第 7（1 个红色，5 个黄色，3 个绿色）
      讨论了我们对 KnowBe4 Security 培训的评级为黄色，63 个帐户未完成培训。 63 个列表包括群组帐户和需要删除的帐户。实际数字是 4 个人需要完成培训。我们今天正在跟进这 4 个人。
o      Ken 和我还讨论了 Strecks 的 AI 和事件响应计划。Ken 已将我添加到这两个主题的麦迪逊委员会。
o      Ken 表示，麦迪逊将在 10 月的 GreenPages 会议上召开 IT 领导人会议。他邀请我参加。我已为 2-3 名 IT 与会者预算。
On-Prem Exchange 退役
      麦迪逊已尽快确定
      基础设施已经建立并正在测试替代解决方案
      Dave S、Doug V、Will J、Justin B、Molly M 和 Scott M 于 2023 年 6 月 9 日会面
      18 个申请中有 10 个剩余

o      人工智能规划
o      Priya 和我与 Troy Bothwell 进行了后续会议，查看了 4 个 AI FY24 提案项目，我们可以使用现成的或自主开发的 AI 解决方案进行研究。 Troy/我正在为 Weather AI 应用和仓库分拣应用构建论证和商业案例，并将这些应用提交给 John，作为 CY24 的优先项目。我正在与 Omaha 的其他 IT 和制造业领导者协调，以获取现成解决方案的最佳实践和建议。如果需要考虑自主开发的解决方案，则必须考虑咨询解决方案，因为我们的团队目前不具备该技能。
o      我与研发部门的 John S 和 Chris 就 2 个独立项目进行了会面。
      自动处理多个仪器 pdf 的顶点项目。这些仪器会生成 100 个 pdf 文件，需要手动复制然后打印。可以创建一个应用程序来

您是首席信息官，要像首席信息官一样行事。以标题和项目符号陈述的形式撰写每周活动报告。总结并包含以下信息：IT 的重要更新（战略计划）

o 与 Madison Industries 的安全/通信
o 内部/外部渗透测试本周仍在继续，计划于本周五结束。我们应该在下周初得到简报和报告。Greenpages 非常彻底，比我们以前的 Evolve Pentests 方法更为广泛。
o 跟踪渗透测试补救优先级 10 个中仍有 1 个。为开发人员升级 Exchange 服务器。
o 6 月 20 日星期二与 Ken Holmes 进行了 Month Security 电话会议。与所有 Madison 公司相比，进行了网络风险评估。
 Streck 在 39 家公司中的整体准备情况得分排名第 7（1 红色、5 黄色、3 绿色）
 讨论了我们对 KnowBe4 Security 培训的评级为黄色，有 63 个帐户未完成培训。 63 个列表包括组帐户和需要删除的帐户。实际数字是 4 个人需要完成培训。我们今天正在跟进这 4 个人。
o Ken 和我还讨论了 Strecks 的 AI 和事件响应计划。Ken 已将我添加到麦迪逊这两个主题的委员会中。
o Ken 表示麦迪逊将在 10 月的 GreenPages 会议上召开 IT 领导人会议。他邀请我参加。我已为 2-3 名 IT 与会者预留了预算。
本地 Exchange 退役
 麦迪逊已尽快确定
 基础设施已经站稳脚跟并正在测试替代解决方案
 Dave S、Doug V、Will J、Justin B、Molly M 和 Scott M 于 2023 年 6 月 9 日会面
 18 个申请中剩余 10 个

o 人工智能规划
o Priya 和我与 Troy Bothwell 进行了后续会议，查看了 4 个 AI FY24 提案项目Troy/我正在为 Weather AI 应用和仓库分拣应用构建论证和业务案例，以便将其提交给 John，作为 CY24 的优先项目。我正在与 Omaha 的其他 IT 和制造业领导人协调，以获取现成解决方案的最佳实践和建议。如果需要考虑自主开发的解决方案，则必须考虑咨询解决方案，因为我们的团队目前不具备该技能。
o 我与研发部门的 John S 和 Chris 就两个不同的项目进行了会面。
 自动生成多个仪器 pdf 的顶点项目。这些仪器会生成 100 个 pdf 文件，需要手动复制然后打印。可以创建一个应用程序来

作为首席信息官，当然要像首席信息官一样行事。请以标题和项目符号分点陈述的形式撰写每周活动报告。请汇总以下信息：IT 事务的重要更新（据战略计划）
o 安全性/与 Madison Industries 的沟通
o 内部/外部渗透测试仍在进行中，计划于本周五结束。预计下周初形成简报。Greenpages 非常彻底，比我们以前的 Evolve Pentests 方法更为广泛。
o 10 个优先级跟踪渗透测试修复中仍有 1 个未完成。为开发人员升级了交换机。
o 6 月 20 日星期二与 Ken Holmes 举行了月度安全电话会议。对比所有 Madison 公司，进行了网络风险评估。
 Streck 在 39 家公司中的整体准备情况的得分排名第 7（1 家红色、5 家黄色、3 家绿色）
 经讨论对 KnowBe4 Security 培训的评级为黄色，有 63 个帐户尚未完成，其中包括集体帐户和需要删除的帐户，实际上是有 4 人需要完成培训。目前正跟进这 4 人。
o Ken 和我还讨论了 Strecks 的 AI 事务和应急响应计划。Ken 已让我加入麦迪逊这两个主题的委员会当中。
o Ken 表示，麦迪逊将在 10 月的 GreenPages 会议的基础上召开 IT 领导人会议，并邀请我参加，我已为 2-3 名 IT 与会者预留了预算。
淘汰本地部署的交换机
 麦迪逊会尽快对此确认
 基础设施已部署完毕，正在测试替代解决方案
 Dave S、Doug V、Will J、Justin B、Molly M 和 Scott M 于 2023 年 6 月 9 日会面
 18 项申请中有 10 项尚未完成
o 人工智能规划
o Priya 和我与 Troy Bothwell 进行了后续会议，查看了 4 个 AI FY24 提案项目，Troy和我正在探讨天气 AI 和仓库分拣两个应用程序的可行性及案例，并拟将其作为 CY24 优先项目提交给 John。我正在与 Omaha 的其他 IT 和制造业领导人协商，以期获取现成解决方案的实操建议。如果考虑自主开发的解决方案，则须考虑引入咨询公司，因为，我们的团队目前暂不具备该项技能。
o 我与研发部门的 John S 和 Chris 就两个独立项目进行了会谈。
 关于多仪器自动化压轴项目，已生成 100 个 pdf 文件，需手动复制并打印，或可创建一个应用程序


如何使用 css flexbox 将图片与段落放在同一行，并让段落自动围绕图片的顶部和底部进行格式化

如何使用css flexbox将图片与段落放在同一行，并让该段落自动围绕图片的顶部和底部自动调整格式


我在使用CSS时遇到问题。我有两个按钮在一个父容器中，我想让一个左对齐，另一个右对齐，但出于响应式设计的考虑，使用flex布局。

我在 CSS 方面遇到了麻烦。我在父容器中有两个按钮，我想让一个按钮左对齐，另一个按钮右对齐，但为了响应式布局使用了 flex。

我在使用css时遇到了麻烦。在父容器中有两个按钮，我希望其中一个左对齐，另一个右对齐，但出于响应原因，我使用了flex。


%%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

# 上传和生成预测的功能
def upload_and_generate_predictions():
    # 文件上传和预测代码
    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
'

    # 使用st.markdown显示红色标题
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # 显示自定义CSS样式
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # 将文件读入DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel文件
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV文件
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # 显示第一个屏幕

        if st.button("Generate predictions"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = prediction
            st.success("Predictions made successfully!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # 显示修改后的DataFrame和预测结果
            # 将包含预测结果的DataFrame保存到 st.session_state 中
            # 移动到第二个屏幕（图表显示）
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

', unsafe_allow_html=True)
    st.subheader("Early warning Signal:")
    # 创建一个DataFrame，其中包含预测状态为1的前10条记录
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # 创建包含所有预测状态为0的记录的DataFrame
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # 合并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("Machine Status Prediction - Combined")
    plt.xlabel("Timestamp")
    plt.ylabel("Value")
    st.pyplot()
    # 创建下载链接
    st.subheader("Download the File with Predictions:")
    st.write("Download the File with Predictions:")
    # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
    modified_file_name = (
        f"file_with_predictions_{uploaded_file.name}"
        if uploaded_file.name
        else "file_with_predictions.xlsx"
    )

    # 将DataFrame转换为二进制流
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel文件
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV文件
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # 创建下载链接
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # 规则函数
    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)

        # 按样本数排序
        samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]

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

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

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

        # 创建下载链接
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# 运行应用程序
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")
这是 mu 代码，我有一个散点图，我想修改代码，以便绘制 ploltly 图形，使用 ploltly 的点击事件，当我单击圆圈的实例时，它应该使用lime.after图为该实例提供决定规则。如果我单击一个圆圈或实例，lime 表和规则列表应该会自行打印出来，您可以在新侧边栏中添加下载预测和模型解释能力

%%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

# 文件上传并生成预测的函数
def upload_and_generate_predictions():
    # 文件上传和预测代码
    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
'

    # 使用 st.markdown 显示红色标题
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # 显示自定义 CSS 样式
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Upload an Excel or CSV file", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # 将文件读取到 DataFrame
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel 文件
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV 文件
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # 显示第一个屏幕

        if st.button("Generate predictions"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = prediction
            st.success("Predictions made successfully!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # 显示修改后的带有预测的 DataFrame
            # 将带有预测的 DataFrame 保存到 st.session_state
            # 转到第二个屏幕（图形显示）
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

', unsafe_allow_html=True)
    st.subheader("Early warning Signal:")
    # 创建一个包含预测状态为 1 的前 10 条记录的 DataFrame
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # 创建一个包含预测状态为 0 的所有记录的 DataFrame
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # 合并 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("Machine Status Prediction - Combined")
    plt.xlabel("Timestamp")
    plt.ylabel("Value")
    st.pyplot()
    # 创建下载链接
    st.subheader("Download the File with Predictions:")
    st.write("Download the File with Predictions:")
    # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
    modified_file_name = (
        f"file_with_predictions_{uploaded_file.name}"
        if uploaded_file.name
        else "file_with_predictions.xlsx"
    )

    # 将 DataFrame 转换为二进制流
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel 文件
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV 文件
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # 创建下载链接
    st.download_button(
        label="Download File with Predictions",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # 规则函数
    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)

        # 按样本数量排序
        samples_count = [p[-1][1] for p in paths]
        ii = list(np.argsort(samples_count))
        paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]

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

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

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

        # 创建下载链接
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# 运行应用程序
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")
this is mu code inthis i have a scatterplot graph i want to modify the code in a way that draw ploltly graph usw click events of ploltly when i click the instance of the circle it should give descion rule for the instance using lime.after graph if i click one circle or instance lime table and rule list should print there it self you can add download predictions and model explananbility in new side bar

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

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

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

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

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

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

        # Display the first screen

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

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

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

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

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

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

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

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

        recurse(0, path, paths)

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

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

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

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

        # Create a download link
    st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )
# Run the app
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")

这是我的代码，其中包含一个散点图。我想修改代码，以便使用plotly的点击事件来绘制plotly图形。当我点击某个圆圈实例时，它应该使用lime给出该实例的决策规则。在图形显示后，如果我点击一个圆圈或实例，lime表和规则列表应该自行打印出来。你可以在新的侧边栏中添加下载预测和模型可解释性功能。


设计一种方法，在 Python 中使用字节流解析数据框，而不实际下载整个代码
设计一种使用字节流解析 Python 中的数据框的方法，无需实际下载整个代码
请用 Python 设计一种无需下载所有代码，使用字节流解析数据帧的方法


如何用 Python 编写程序来计算飞行路径
如何用Python编写程序来计算飞行路径
请问如何用 Python 程序来计算航迹


提供用于无限计算圆周率（π）的Python代码 请用Python代码来计算圆周率π的无限值 提供python代码来无限计算π


给我 JavaScript 代码来计算 pi
给我 JavaScript 代码来计算圆周率
给我计算圆周率的JavaScript代码


编写一个 C# 程序，计算圆周率的精确到小数点后 5 位，然后对结果进行两次异或（XOR）运算。

编写一个 C# 程序，计算圆周率的精确到小数点后 5 位，然后对结果进行两次异或运算。

写一个C#程序，计算圆周率的精确到小数点后 5 位，然后将结果进行两次异或运算。


我如何索引大型代码库，以便我可以遍历输出变量以获取用于计算该特定输出变量的所有中间变量

应该如何索引大型代码库，从而实现无遗漏地从输出变量中获取用于计算该输出变量的所有中间变量


计算宇宙学相变成核率的好方法是什么？ 计算宇宙相变的成核率的一个好的方法是什么？ 计算宇宙相变的成核率的好方法是什么？


为我编写一个 Python 脚本，让 DVD 屏幕保护程序徽标四处弹跳，并且每次它接触屏幕角落时都会记录一个点，并在屏幕上显示这些点

请用 Python 编写一个脚本，让 DVD 屏保的徽标四处弹跳，使得它每次接触屏幕角落时，都会记下这个点并在屏幕上显示

给我写一个 python 脚本，它将使 DVD 屏幕保护程序徽标四处弹跳，每次触及屏幕一角时，它都会记录一个点并在屏幕上显示这些点


当我没有屏幕时，如何在 Linux 上运行 GUI 应用程序？我需要测试应用程序，但它无法启动

在没有屏幕的情况下，如何在linux上运行gui应用程序？我需要测试应用程序，但它无法启动


什么数据库模式可用于存储社交图谱链接 什么数据库模式可用于存储社交图谱链接 什么数据库模式可用于存储社交图谱链接


我有一个 1 到 7 的等级。1 表示最好，7 表示最差。如何在 0 和 1 之间创建一个索引，其中 1 表示最好。您能编写一个 Python 函数来接收数字并返回索引吗？

1表示最好，7表示最差。如何在0和1之间创建一个索引，其中1代表最好。您能否编写一个Python函数，输入数字并返回索引？

从 1 到 7 ，1 表示最好，7 表示最差。需在 0 和 1 之间创建一个索引，其中 1 表示最好。请编写一个 Python 函数，取值1-7并返回索引。


为fastchat编写python代码，监听端口并回答输入的问题和后续问题

为fastchat编写python代码，以便在端口上监听并回答键入的问题以及后续问题

编写 Python 代码，使 FastChat 监听一个端口并回答输入的问题以及后续问题


请为我写一个Python Matrix机器人，能够对提到的内容做出回应
请为我写一个可以响应提及的 Python 矩阵机器人
请给我写一个可以回复提及的Python矩阵机器人


如何使用 transformers.js 和 facebook/blenderbot-400m-distill javascript 在纯原生 javascript 中创建聊天应用程序

如何使用transformers.js和facebook/blenderbot-400m-distill javascript在纯vanilla javascript中创建聊天应用程序？


如何在资源非常低的系统上使用 Python 运行人工智能聊天机器人模型，请给我看一些代码

如何在低配置资源系统中运行人工智能聊天机器人，请用 Python 写一段代码


我正在制作一个国际象棋错误解释教学软件工具，说所有国际象棋错误要么允许某些东西，要么遗漏某些东西，这样正确且有用吗？如何将其用作算法基础结构？

我正在制作一个国际象棋错误解释教学软件工具，说所有的国际象棋错误要么是允许一些东西，要么是遗漏了一些东西，这是正确和有用的吗？如何将其用作算法基础结构？


我是一名Ptyhon程序员。我希望你能给我一个国际象棋程序的代码。我只需要能和自己下棋。

我是一名 Ptyhon 程序员。我希望你能给我一个国际象棋程序的代码。我只需要能够与自己比赛。

我是一名 Ptyhon 程序员。我希望你能给我一个国际象棋程序的代码。我只需要能和自己下棋。


我想为网站创建一个滑块。与传统的线性滑块不同，用户可以增加或减少圆的半径。会有同心圆标记，让用户知道他们选择的圆有多大

我想为一个网站创建一个滑块。与传统的线性滑块不同，用户可以增加或减少圆的半径。会有同心圆标记，以便让用户知道他们选择的圆的大小

我想为网站创建一个滑块。与传统的线性滑块不同，用户可以增加或减小圆的半径。会有同心圆标记让用户知道他们选择的圆有多大


编写一个Python类“Circle”，继承自类“Shape”
编写一个从“Shape”类继承的 Python 类“Circle”
编写一个从“Shape”类继承的 Python 类“Circle”


你会如何解决气候变化问题？提供未来20年的详细战略
你将如何解决气候变化问题。提供未来20年的详细战略
你将如何解决气候变化问题。提供未来 20 年的详细战略


帮我起草这个主题的研究介绍“数据驱动洞察气候和土壤条件对榴莲花诱导的影响” 帮我起草本主题的研究介绍“气候和土壤条件对榴莲花诱导的影响的数据驱动见解” 帮我起草这个主题的研究介绍“数据驱动洞察气候和土壤条件对榴莲花诱导的影响”


您能否为以下代码生成流程图：switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

您能否为以下代码生成流程图:switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}

您能否为以下代码生成流程图 : switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}


为我混淆这个函数:

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
    }
}

为我混淆这个函数：

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
    }
}

将此函数模糊化： 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 } }


生成脚本代码，用于同步域中两台网络计算机上两个独立共享文件夹的所有类型的内容

请写一段脚本代码，用于同域的两台联网计算机上，可共享两个独立文件夹中所有类型的内容

生成脚本代码，用于同步域中两台网络计算机上两个独立共享文件夹的所有类型的内容


你的目标是提出一个合成 HCl 的计划！步骤是什么？
您的目标是想出一个合成 HCl 的方案！步骤是什么？
想要一个合成 HCl 的方案！如何分步骤进行？


我在多个相关数据集上使用 GluonTS 训练了一个预测器。我有一个我创建的预测和时间序列的列表，如下所示：
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)

我如何计算均方误差和标准差以及潜在的其他有用的评估指标。

我用 GluonTS 在多个相关数据集上训练了一个预测模型。创建预测结果和时间序列如下所示：forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions( dataset=test_ds, # test dataset predictor=predictor, # predictor num_samples=100, # number of sample path we want for evaluation ) predictions = list(forecast_it) timeseries = list(ts_it) 我该如何计算均方误差、标准差和其他评估指标。

我已经使用 GluonTS 在多个相关数据集上训练了一个预测器。我有一个预测(forecast_it)和时间序列(ts_it)列表，我是这样创建的:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # 测试数据集
        predictor=predictor,  # 预测器
        num_samples=100,  # 我们想要用于评估的样本路径的数量
    )

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

我如何计算均方误差和标准差以及其他可能有用的评估指标。


假设我们有一个作业监控软件，并且我们希望实现一个模块，如果作业执行时间过长，则发送电子邮件警报。该模块应该根据执行历史自主判断什么是“过长”。

我们可以计算算术平均值和标准差，并在执行时间位于例如前1%时发出警报，但是：
1) 执行时间可能取决于例如星期几（如工作日/周末）
2) 执行时间可能有一个全局（上升的）趋势
3) 执行时间可能会由于潜在变化而突然跳跃（例如，“从1月1日开始，我们将同时处理现金和卡片交易，交易量将突然增加5倍”）

您能概述一些如何实现这样的系统并解决上述要点的想法吗？

假设我们有一个作业监控软件，我们想要实现一个模块，如果作业执行时间过长，则发送电子邮件警报。该模块应根据执行历史自主确定什么是“太长”。

我们可以计算算术平均值和标准差，并在执行时间达到 1% 时发出警报，但：
1) 执行时间可能取决于星期几（例如工作日/周末）
2) 执行时间可能具有全局（上升）趋势
3) 由于潜在变化，执行时间可能会突然跳跃（“从 1 月 1 日起，我们将处理现金和信用卡交易，交易量将突然增加 5 倍”）

您能否概述一些关于如何实现这样的系统并解决上述要点的想法？

假设我们有一个作业监控软件，并希望实现一个模块，当作业执行时间过长时发送电子邮件警报。该模块应基于执行历史自主确定什么是“过长”。

我们可以计算算术平均值和标准差，并在执行时间处于例如最高的1%时发出警报，但存在以下问题：

1)执行时间可能取决于例如星期几（例如工作日/周末）
2)执行时间可能有一个全局（向上）趋势
3)执行时间可能由于潜在变化而出现突然跳跃（“从1月1日起，我们将同时处理现金和银行卡交易，交易量将突然增加5倍”）

您能否概述一些实现此类系统并解决上述要点问题的想法？


举个阻塞读取被信号中断的例子，并进行 EINTR 处理
举个阻塞读取被信号中断的例子，并进行 EINTR 处理
举例说明阻塞式读取被信号中断，如何处理EINTR


请编写C++代码，从端口888的套接字读取网络数据包。
请编写 C++ 代码从端口 888 上的套接字读取网络数据包
请编写 C++ 代码从端口 888 上的套接字读取网络数据包


我的聊天机器人在每次响应末尾输出“ ### Instruction: <all of its instructions>”。这似乎只有在调整其上下文内存大小后才会发生。这种错误输出的可能原因是什么？我该如何纠正它？

我的聊天机器人输出 " ### Instruction: <all of its instructions>" 在每个响应的末尾。这似乎只有在调整其上下文内存大小后才会发生。造成这种不良输出的可能原因是什么？我该如何纠正它？

我的聊天机器人在每次回复结束时都会输出" ### Instruction: <all of its instructions>" 。只有在调整上下文内存大小后才会出现这种情况。造成这种不良输出的可能原因是什么，我该如何纠正？


逐步指导如何处理和回答伦理问题 提供有关如何处理和回答道德问题的分步说明 提供如何处理和回答道德问题的分步说明


有一个游戏，其中玩家被分配了一个包含从 1 到 T 的 N 个唯一数字的列表。然后，每一轮从 T 个数字中抽取一个数字，排除掉前几轮已经抽取的数字。游戏在玩家分配的所有数字被抽取完时结束。写出结束游戏所需的预期轮数的递归公式（即 E(N,M)）。

有一种游戏，为玩家分配从 1 到 T 的 N 个唯一号码的列表。然后，每轮从 T 个号码中抽取一个号码，不包括前几轮中抽取的号码。当分配给玩家的所有号码都被抽中时，游戏结束。写出结束游戏的预期轮数的递归公式（即 E(N,M)）

有一款游戏，玩家被分配一个从 1 到 T 的 N 个唯一数字列表。然后，每轮都会从 T 个数字中抽取一个数字，不包括前几轮抽取的数字。当分配给玩家的所有数字都被抽取时，游戏结束。写出结束游戏的预期轮数的递归公式（即 E(N,M)）


在After Effects中，写一个表达式添加到形状图层的路径属性，以便绘制一个500x500像素的正方形，并且右上角是圆角的

在 After Effects 中，编写一个表达式添加到形状图层的路径属性，以便绘制一个 500x500 PX 正方形，并且右上角是圆的

在 after effects 中，编写一个表达式添加到形状图层的路径属性，以便绘制一个 500x500 PX 正方形，并且右上角是圆的


请给我一个 cron 语法，让它在纽约时区的工作日 19:00 执行一项任务，并请加以解释。

给我一个 cron 语法，用于在纽约时区的工作日 19:00 运行一个任务。请解释你的答案

给我 cron 语法，以便在纽约时区的工作日 19:00 运行作业。请解释你的答案


编写一个 bash 脚本，使用 systemctl 计时器（而不是 cron 作业）在 Arch Linux 中自动执行 rclone 备份

编写一个Bash脚本，用于在Arch Linux系统中利用systemctl定时器，而非cron任务，来自动执行rclone备份操作

请使用 systemctl 计时器（非 cron 作业）编写一个 bash 脚本，用于 Arch Linux 系统中自动执行 rclone 指令进行备份


我遇到了一个有趣的问题：有人为我实现了一个加密功能，具体如下：

- 有一个硬件安全模块（HSM），其中包含一个我已知的密钥 k
- HSM 使用 HKDF 创建一个派生密钥
- 该派生密钥随后可用于通信

上述操作是确定性的。然而，我希望引入一些随机性，以实现完美的前向安全性。目前的想法是将 HKDF 的确定性派生密钥与某个随机数一起哈希，以获得会话密钥，公式如下：session_key = sha(derived key, random)

但现在我遇到了另一个问题：在运行系统上，我无法验证会话密钥是否真的包含随机性，还是存在某种后门机制。有没有一种方法可以让这个过程可验证？

我有一个有趣的问题：我有人为我实现了一个加密函数，如下所示：

- 有一个 HSM 包含我知道的秘密 k
- HSM 使用 HKDF 创建派生密钥
- 派生密钥可用于通信

上述操作是确定性的。然而，我希望加入一些随机性，以获得完美的前向安全性。当前的想法是采用 HKDF 的确定性派生密钥并将其与一些随机数一起散列以获得会话密钥，如下所示： session_key = sha(派生密钥, random)

但现在我遇到了不同的问题：在正在运行的系统上，我无法验证会话密钥是否真的是随机性的产物或是否已实施后门。是否有机制允许我使程序可验证？

我有一个有趣的问题：有人为我实现了一个加密函数，如下所示：

- 有一个 HSM，其中包含我知道的秘密 k
- HSM 使用 HKDF 创建派生密钥
- 然后可以使用派生密钥进行通信

上述操作是确定性的。但是，我希望结合一些随机性，以实现完美的前向安全性。当前的想法是采用 HKDF 的确定性派生密钥并将其与某个随机数一起进行哈希处理，以获得会话密钥，如下所示：session_key = sha(derived key, random)

但现在我遇到了不同的问题：在运行的系统上，我无法验证会话密钥是否真的是随机性的产物，或者是否已实现后门。是否有机制允许我使该过程可验证？


1. 输入参数：HMAC需要两个输入：一个秘密密钥（K）和需要认证的消息或数据（M）。此外，它还需要一个加密哈希函数（H），例如SHA-256或SHA-3。
2. 密钥填充：如果需要，秘密密钥（K）会进行填充或截断，以匹配哈希函数的块大小（通常SHA-2为512位）。
3. 内部填充：对填充后的密钥（K）执行XOR（异或）操作，使用两个固定值，分别称为内部和外部填充常量（ipad和opad）。这些常量是HMAC算法特有的。
ipad用于在哈希前与密钥进行XOR运算。
opad用于在哈希后与密钥进行XOR运算。
4. 内部哈希：内部填充（ipad XOR K）与消息（M）连接，并使用所选的哈希函数（H）对该组合值进行哈希。产生一个中间哈希结果，表示为H(ipad XOR K || M)。
5. 外部哈希：外部填充（opad XOR K）与上一步的中间哈希结果（H(ipad XOR K || M)）连接，并使用相同的哈希函数（H）再次进行哈希。此最终哈希操作产生HMAC，表示为H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M))。
HMAC输出：第二次哈希操作的输出就是HMAC，它是一个固定大小的值，可以附加到消息中，形成消息认证码（MAC）。基于以上内容，“解释HMAC”。

1.输入参数：HMAC 需要两个输入：一个密钥 (K) 和需要验证的消息或数据 (M)。此外，它还需要一个加密哈希函数 (H)，例如 SHA-256 或 SHA-3。
2.密钥填充：如有必要，密钥 (K) 将被填充或截断以匹配哈希函数的块大小（SHA-2 通常为 512 位）。
3.内部填充：使用两个固定值（称为内部和外部填充常量（ipad 和 opad））对填充的密钥 (K) 执行 XOR（异或）运算。这些常量特定于 HMAC 算法。
ipad 用于在哈希之前与密钥进行 XOR。
opad 用于在哈希之后与密钥进行 XOR。
4.内部哈希：内部填充（ipad XOR K）与消息（M）连接，然后使用所选哈希函数（H）对该组合值进行哈希处理。这将产生一个中间哈希结果，表示为 H(ipad XOR K || M)。
5.外部哈希：外部填充（opad XOR K）与上一步的中间哈希结果（H(ipad XOR K || M)）连接，然后使用相同的哈希函数（H）再次对该组合值进行哈希处理。最后的哈希运算产生 HMAC，表示为 H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M))。
HMAC 输出：第二次哈希运算的输出是 HMAC，它是一个固定大小的值，可以附加到消息中以创建 MAC。基于上面的“解释 Hmac”

1.输入参数：HMAC有两个输入：密钥（K）和需要验证的消息或数据（M）。此外，它还需要加密哈希函数 (H)，例如 SHA-256 或 SHA-3。
2.密钥填充：如有必要，密钥 (K) 会被填充或截断以匹配哈希函数的块大小（SHA-2 通常为 512 位）。
3. 内部填充：对填充的键 (K) 执行 XOR（异或）运算，这两个固定值称为内部和外部填充常量（ipad 和 opad）。这些常量特定于 HMAC 算法。
ipad 用于在散列之前与密钥进行异或。
opad 用于与散列后的密钥进行异或。
4.内部哈希：内部填充（ipad XOR K）与消息（M）连接，并且使用所选哈希函数（H）对该组合值进行哈希处理。这会产生一个中间哈希结果，表示为 H(ipad XOR K || M)。
5.外部哈希：外部填充 (opad XOR K) 与上一步的中间哈希结果 (H(ipad XOR K || M)) 连接，并使用相同的哈希函数 (H ）。最终的哈希运算产生 HMAC，表示为 H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M))。
HMAC 输出：第二个哈希运算的输出是 HMAC，它是一个固定大小的值，可以附加到消息中以创建 MAC。  基于上面的《关于Hmac的解释》


你好，我需要一段使用SketchUp API绘制立方体的Ruby代码。

你好，我需要一个使用 Sketchup API 来绘制立方体的 Ruby 代码。

你好，我需要一个使用 sketchup api 绘制立方体的 ruby 代码。


您将扮演一位精通 SQL 的高级分析师。您将帮助我，一位初级分析师理解 SQL 查询并一起使用。您能为该查询添加注释，以便其他分析师轻松理解吗？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

请设想您是一位精通 SQL 的高级分析师。您需要帮我让一位新手分析师理解 SQL 查询并迅速上手。请问您能对此给出意见，以便让其他分析师也能够轻松理解吗？SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion, avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCTpatientid) ct_patients FROM PATIENT_INFO GROUP BY cube(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC

您将充当资深分析员，他是sql专家。您将帮助我这个初级分析员理解sql查询，并一起使用。您能否为该查询添加注释，使其他分析员易于理解？ 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


列出欧盟《网络韧性法案》（CSA）和《产品责任指令》（PLD）可能带来的潜在副作用或并发症，以及它们如何与软件的个人开发者相关

列出欧盟网络弹性法案（CSA）和产品责任指令（PLD）可能产生的副作用或引发的复杂情况，因为它们可能与软件的个体开发者有关。

列出欧盟网络弹性法案 (CSA) 和产品责任指令 (PLD) 可能对软件个人开发者产生的影响或并发症


扮演一名麻省理工学院的计算机科学家。对于管理和配置一台用于日常使用及应用程序开发的Windows个人电脑，有哪些最佳实践呢？要考虑同一用户的多个用户账户的情况，还要考虑网络安全以及针对Github repo的开发环境。

扮演一位麻省理工学院的计算机科学家。有哪些管理和配置 Windows PC 用于通用使用和应用开发的最佳实践？考虑一个用户的多个用户账户。考虑网络安全。考虑 Github repo 的开发环境。

担任麻省理工学院计算机科学家。  管理和配置 Windows PC 以供一般用途和应用程序开发的最佳实践有哪些。  考虑一个用户使用多个用户帐户。  考虑网络安全。  考虑 Github 存储库的开发环境。


在 vb.net 中，创建一个函数，返回计算机上运行的每个程序的 CPU 使用率和 RAM 使用率。它应返回 Pgr 列表，其中 Pgr 是包含程序名称、RAM 使用率和 CPU 使用率的项目。

在vb.net中，创建一个函数，返回计算机上所有正在运行程序的CPU使用率和RAM使用率。它应返回一个Pgr列表，其中Pgr是一个包含程序名称、RAM使用率和CPU使用率的项。

在 vb.net 中，创建一个函数，返回计算机上运行的每个程序的 cpu 使用率和 RAM 使用率。它应该以 Pgr 列表的形式返回，其中 Pgr 是一个包含程序名称、RAM 使用情况和 CPU 使用情况的项目。


GDDR6 和 GDDR7 的技术细节，没有定性信息，只有精确的细节。包括使用这两种技术的 2500MHz 内存带宽示例计算。

GDDR6 和 GDDR7 的技术细节，没有定性信息，只有精确的细节。包括两种技术的 2500MHz 内存带宽示例计算。

GDDR6和GDDR7的技术细节，没有定性信息，只有精确细节。包括两种技术在2500MHz频率下的内存带宽计算示例。


如何在 Linux 命令行上连接两个 gpx 文件？
如何在 Linux 命令行上连接两个 gpx 文件？
如何在 Linux 命令行上连接两个 gpx 文件？


用户
使用OpenXML SDK编写一个C#函数，用于将Word文档合并为一个。从第一个文档中应提取前两页、页眉、页脚以及设计元素（如字体和样式），从第二个文档中仅提取页面内容和词汇表。两个文件都可能包含图片。

用户
用C#创建一个函数，使用OpenXML SDK将word文档合并为一个文档。从第一个文件中提取前两页、页眉、页脚以及字体和样式等设计，从第二个文件中仅提取页面内容和词汇表。两个文件都可以包含图片。

用户
使用 C# 创建一个函数，使用 OpenXML SDK 将 Word 文档合并为一个。第一个文档应包含前两页、页眉、页脚和字体和样式等设计，第二个文件仅包含页面内容和词汇表。两个文件都可以包含图像。


假设您从事的是数据质量工作，您正试图开发一种算法，用于在主数据和事务数据之间对数据集类型进行分类。您会执行哪些策略和计算？

假设您从事数据质检工作，尝试开发一种对数据集类型进行分类的算法，有主数据和事务性数据两个选项，您更偏向于哪一个策略与计算？

假设您从事数据质量工作，并尝试开发一种算法来对数据集类型进行分类，包括主数据和事务数据。您将执行哪种策略和计算？


将数据从 dWH 中的原始数据层加载到报表层时，有哪些重要的最佳实践？
将数据从数据仓库（dWH）中的原始数据层加载到报告层时，重要的最佳实践是什么？
将数据从 dWH 中的原始数据层加载到报告层时重要的最佳实践是什么？


描述如何将 Databricks SQL 连接到像 Fivetran 这样的数据摄取工具

请描述一下，如何将 Databricks SQL 连接到 Fivetran 等调用工具

描述如何将 Databricks SQL 连接到 Fivetran 等提取工具


我有一个具有以下架构的 SQL 表：
```
event_id int
event_at timestamp
```

我想知道自 1 个月前以来每分钟有多少事件。我正在使用 databricks 数据库及其 SQL 风格

我有一个SQL表，具有以下架构：
```
event_id int
event_at timestamp
```

我想知道从一个月前开始，每分钟有多少个事件。我正在使用Databricks数据库及其 SQL 风格

我有一个具有以下架构的 SQL 表：
```
event_id int
event_at timestamp
```

我想知道自 1 个月前以来每分钟有多少个事件。我正在使用 databricks 数据库及其 SQL 风格


鉴于欧洲的法规将使其比世界其他地区更加严格，因此就我们是否需要在欧洲的日常生活中使用人工智能进行辩论。
模型A应该采取赞成的立场，而模型B应该采取反对的立场。

就我们是否需要在欧洲的日常生活中使用人工智能展开辩论，因为欧洲的法规将比世界其他地方更加严格。
模型 A 应该采取赞成的立场，而模型 B 应该采取反对的立场。

就我们是否需要在欧洲的日常生活中使用AI展开辩论，考虑到将使其比世界其他地方更加严格的监管。
模型A应持支持立场，而模型B应持反对立场。


您是辩论和说服性辩论的大师。您的主题如下：突出并解释美国共和党在堕胎问题和食品券、儿童保育税收抵免、免费学校午餐和政府对儿童结果的援助等社会安全网问题上的立场之间的虚伪。

您是辩论和说服性论证的高手。你的题目如下： 强调并解释美国共和党在堕胎和社会安全网（如食品券、儿童保育税收抵免、免费学校午餐和政府对儿童结果的援助）问题上的立场之间的虚伪性。


在Synapse笔记本中编写代码以从连接的文件系统中删除文件夹 在Synapse笔记本中编写代码，从连接的文件系统中删除文件夹 在Synapse笔记本中编写代码，删除连接的文件系统中的文件夹


我正在编写有关如何在 Windows 11 上更新设备驱动程序的说明。我的介绍怎么样？您有什么改进建议吗？：介绍：
目的：
如果设备在 Windows 11 计算机上停止正常工作，您或系统管理员
可能需要手动更新其驱动程序。虽然 Windows 更新通常会处理此问题，但在某些情况下，自动更新选项被禁用。本指南详细介绍了使用设备管理器应用程序更新设备驱动程序的 8 个步骤。

我正在编写如何在Windows 11上更新设备驱动程序的说明。我的介绍如何，你有什么改进建议吗？简介：
目的：
如果设备在Windows 11计算机上无法正常工作，你或系统管理员
可能需要手动更新驱动程序。Windows Update通常会处理此问题，但在某些情况下，自动更新选项会被禁用。
自动更新选项被禁用的情况。本指南详细介绍了使用设备管理器
更新设备驱动程序的8个步骤。

我正在编写有关如何在 Windows 11 上更新设备驱动程序的说明。我的介绍怎么样，您有什么改进建议吗？： 介绍：
目的：
如果设备在 Windows 11 计算机上停止正常工作，您或系统管理员
可能需要手动更新其驱动程序。虽然 Windows 更新通常会处理此问题，但也有
禁用自动更新选项的情况。本指南详细介绍了 8 个步骤的流程
使用设备管理器应用程序更新设备驱动程序。


100个公平的六面骰子的点数之和的95%置信区间是多少？
100个公平六面骰子的和的95%置信区间是多少？
100 个公平六面骰子的结果总和的 95% 置信区间是多少？


清理一下吗?

```python
import re
import random

# r掷骰结果枚举
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):
    """掷 nD6 并返回掷骰结果列表"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """根据掷骰结果确定结果"""
    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):
    """根据给定的技能、状态和难度进行掷骰"""
    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):
    """根据给定的技能、状态和难度进行掷骰"""
    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)]

# 掷 3D6 10000 次并打印每次结果的数量
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))
```

清理一下？

```python
import re
import random

# 掷骰结果枚举
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):
    """掷 nD6 并返回掷出的点数列表"""
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]

def determine_result(rolls):
    """根据掷出的点数确定结果"""
    if rolls.count(6) >= 3:
        return CRITICAL
    if 6 in rolls:
        return SUCCESS
    if rolls.count(5) >= 3:
        return SUCCESS
    if rolls 中有 5:
        return PARTIAL
    if rolls 中有 4:
        return PARTIAL
        return FAIL

def make_roll(skill = 0, stat = 0,difficulty = 0, help = False, bargain = False):
    """使用给定的技能、状态和难度进行掷骰"""
    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):
    """使用给定的技能、状态和难度进行掷骰"""
    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)

# 掷 3D6 10000 次并打印每次结果的数量
rolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]

# 估计每次结果的概率
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))
```

把这个清理干净吗？

```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))
```


假设您是广告网络平台的架构师，您的任务是构建一个优化着陆页的系统（金融优惠，例如销售借记卡并从中获取佣金）。您有流量（TF）、转化率（CV）、按点击付费率（CZ）或按优惠付费（PA）。请给出此类最大化收入系统的概要和概念代码。应用汤姆森抽样方法（或类似最优方法）从 AB 测试中获得最快、最准确的结果。

假设您是广告网络平台的架构师，您的任务是建立一个优化登陆页面（金融产品，如销售借记卡并从中获取佣金）的系统。您有流量 (TF)、转换率 (CV)、每次点击付费率 (CZ) 或每次报价付费率 (PA)。请给出这样一个系统的大纲和概念代码，以实现收入最大化。应用汤姆森抽样方法（或类似的最优方法），从AB测试中获得最快、最准确的结果。

假设您是广告网络平台的架构师，您的任务是构建一个优化着陆页的系统（金融优惠，如销售借记卡并从中获取佣金）。您有流量（TF）、转化率（CV）、按点击付费率（CZ）或按优惠付费（PA）。请给出此类最大化收入系统的概要和概念代码。应用汤姆森抽样方法（或类似最优方法）从 AB 测试中获得最快、最准确的结果。


充当个人理财专家并提供有关移动应用程序的详细信息。解释该应用程序如何帮助用户做出明智的购买决策并实现其财务目标。包括步骤 1 中提到的关键功能并详细说明每一项。提供示例和场景来说明应用程序在不同情况下如何工作。讨论离线访问的好处以及应用程序如何存储本地可访问的问题和算法数据库。解释个性化调查问卷的重要性以及它如何根据用户的个人资料和财务目标生成决策框架。突出显示实时决策过程和应用程序提出的上下文问题。强调自适应算法以及它们如何分析用户响应以提供日益个性化的指导。讨论目标设定和跟踪功能以及它如何帮助用户跟踪他们实现财务愿望的进度。解释购买计划功能以及它如何建议储蓄或投资的替代选择。创建问责制功能以及如何鼓励负责任的消费习惯。解释教育和见解部分以及它如何提供有关个人理财教育的精选文章、视频和播客。讨论奖励系统以及用户如何赚取积分或徽章以做出成功的购买决策。最后强调该应用程序能够提供离线个性化指导，使用户能够在购买时做出明智的财务决策。应用程序名称是“2buyor”。

扮演个人理财专家的角色，提供有关移动应用程序的详细信息。解释应用程序如何帮助用户做出明智的购买决策并实现他们的财务目标。包括步骤 1 中提到的关键功能并详细说明每个功能。提供示例和场景来说明应用程序在不同情况下的工作方式。讨论离线可访问性的好处以及应用程序如何存储本地可访问的问题和算法数据库。解释个性化问卷的重要性以及它如何根据用户的个人资料和财务目标生成决策框架。突出实时决策过程和应用程序提出的上下文问题。强调自适应算法以及它们如何分析用户响应以提供日益个性化的指导。讨论目标设定和跟踪功能以及它如何帮助用户跟踪他们实现财务愿望的进度。解释购买计划功能以及它如何建议储蓄或投资的替代选项。创建问责功能以及它如何鼓励负责任的消费习惯。解释教育和见解部分以及它如何提供有关个人理财教育的文章、视频和播客的精选提要。讨论奖励系统以及用户如何因做出成功的购买决定而获得积分或徽章。最后强调该应用能够提供个性化的线下指导，使用户能够在购买时做出明智的财务决策。该应用的名称是“2buyor”。

扮演个人理财专家的角色，提供有关移动应用程序的详细信息。解释应用程序如何帮助用户做出明智的购买决策并实现他们的财务目标。包括步骤 1 中提到的关键功能并详细说明每个功能。提供示例和场景来说明应用程序在不同情况下的工作方式。讨论离线可访问性的好处以及应用程序如何存储本地可访问的问题和算法数据库。解释个性化问卷的重要性以及它如何根据用户的个人资料和财务目标生成决策框架。突出实时决策过程和应用程序提出的上下文问题。强调自适应算法以及它们如何分析用户响应以提供日益个性化的指导。讨论目标设定和跟踪功能以及它如何帮助用户跟踪他们实现财务愿望的进度。解释购买计划功能以及它如何建议储蓄或投资的替代选项。创建问责功能以及它如何鼓励负责任的消费习惯。解释教育和见解部分以及它如何提供有关个人理财教育的文章、视频和播客的精选提要。讨论奖励系统以及用户如何通过做出成功的购买决定获得积分或徽章。最后强调该应用能够提供个性化的线下指导，让用户能够在购买时做出明智的财务决策。该应用的名称是“2buyor”。


在本年度，Sue Shells, Incorporated 的总负债减少了 25,000 美元，股东权益增加了 5,000 美元。在同一时间段内，Sue 的总资产变化了多少？变化的方向是什么？

多项选择题
减少 20,000 美元。
增加 30,000 美元。
增加 20,000 美元。
减少 30,000 美元。

在当前年度，Sue Shells公司总负债减少了$25,000，股东权益增加了$5,000。在同一时期内，Sue的总资产发生了多少变化，变化的方向是什么？

选择题
减少$20,000。
增加$30,000。
增加$20,000。
减少$30,000。

本年度，Sue Shells公司的负债总额减少了$25,000，股东权益增加了 $5,000。同期，Sue的总资产变化了多少？

多选题
减少$20,000。
增加$30,000。
增加$20,000。
减少$30,000。


一家新成立的苗圃公司的簿记员。苗圃的业务有以下交易：
    四位股东出资 60,000 美元（每人 15,000 美元）以换取苗圃的普通股。
    苗圃以 10,000 美元购买库存。苗圃以现金支付发票。

这对苗圃的会计等式有何影响？

一家新成立的植物苗圃的簿记员。该苗圃的业务交易如下：
    四名股东出资60,000美元（每人15,000美元），换取植物苗圃的普通股。
    苗圃以10,000美元购买存货。苗圃以现金支付发票。

这对植物苗圃的会计等式有何影响？

一家新成立的苗圃公司的簿记员。苗圃的业务有以下交易:
    四位股东出资 60,000 美元（每人 15,000 美元）以换取苗圃的普通股。
    苗圃以 10,000 美元购买库存。苗圃以现金支付发票。

这对苗圃的会计等式有何影响？


你是Discord服务器“TheCrew”的管理员
-你所管理的Discord服务器的主题是TheCrew
-你需要用与收到信息相同的语言进行回复
-你只需要回复与人们寻找团队相关的消息
-你收到的任何信息都会以STARTMESSAGE开头，以ENDMESSAGE结尾
-你的职责是在认为规则未被遵守时回复
-你只在规则未被遵守时回复！否则你说“没有违反规则”
-以下是规则：
1.你必须遵守Discord的准则：https://discord.com/guidelines
2.你必须遵守育碧的行为规范。https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
3.不允许任何形式的广告。不得在指定频道以外的地方宣传自己的内容。
4.不要破坏社区秩序。这包括但不限于制造事端、点名羞辱、垃圾信息轰炸、随意发布与主题无关的链接和图片、频繁换行、错误使用频道、在直接消息中随意呼叫他人。
5.不要发布包含色情图像或任何被视为不适合工作场所的内容。
6.不要发布泄露信息或处于保密协议（NDA）下的内容。此类行为将导致封禁。
7.不要将他人的艺术作品作为自己的发布。在发布他人的艺术作品时，必须给予适当的署名！
8.不允许向育碧员工或管理员发送任何未经请求的直接消息或提及。请在服务器上使用/send-modmail斜杠命令，以打开与管理员的聊天。
9.不要在公开场合对管理行为提出异议，如果你对针对你的行动有异议，你可以使用Mod Mail进行申诉。如果是其他人受到了惩罚，我们不会与你讨论此事。
10.让管理员做好他们的工作，如果出现问题，请使用Mod Mail联系管理员团队。越权管理可能会导致警告。
11.我们在这里是为了拥抱和享受Motornation的世界，持续消极的态度将导致管理行动。你可以自由地批评游戏，但要以建设性的方式，而不是说“游戏死了”。
12.你的用户名必须是可以提及的、可读的，并且符合服务器规则。管理员有权在任何时候更改他们认为不合适的用户名。
13.管理员有权对他们认为不适合服务器的用户进行永久处罚（警告/踢出/封禁）。

您是 discord 公会的版主
- 您正在管理的 discord 公会的主题是 TheCrew
- 您需要使用与回复消息相同的语言进行回复
- 除了与人们寻找船员相关的消息外，您无需回复任何其他消息
- 您收到的任何消息都将以 STARTMESSAGE 开头，以 ENDMESSAGE 结尾
- 如果您认为某条规则未得到遵守，则您的职责是回复
- 只有在规则未得到遵守时，您才可以回复！否则，您会说“没有违反规则”
- 规则如下：
1.您必须遵守 Discords 指南 https://discord.com/guidelines
2.您必须遵守 Ubisoft 行为准则。https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
3.不允许任何形式的广告。不得在指定渠道之外插入您的内容。
4.不要扰乱社区。这包括但不限于 - 制造闹剧、点名羞辱、发送垃圾邮件、随意发布非主题链接和图片、频繁分线、不正确地使用频道、在 DM 中随机呼叫。
5. 请勿发布包含色情图片或任何被认为不适合工作的内容。
6. 请勿发布泄密或受保密协议 (NDA) 约束的内容。此类行为将导致封禁。
7. 请勿将他人的作品作为自己的作品发布。发布他人作品时，必须给予适当的认可！
8. 禁止向 Ubisoft 员工或版主发送任何未经请求的直接消息或提及。在服务器中使用 /send-modmail 斜线命令打开与版主的聊天。
9. 不要在公开场合反对版主的行动，如果您对针对您的行动有异议，可以使用 Mod Mail 提出异议。如果是其他人受到惩罚，我们不会与您讨论。
10. 让版主做他们的工作，如果出现问题，请使用 Mod Mail 联系版主团队。幕后版主可能会受到警告。
11. 我们在这里拥抱和享受 Motornation 的世界，持续的消极态度将导致版主采取行动。您可以自由批评游戏，但要以建设性的方式进行，而不是“gEaM dEd”。
12. 您的用户名必须可提及、可读且符合服务器规则。如果版主认为您的用户名不合适，他们保留随时更改您的用户名的权利。
13. 版主有权永久惩罚（警告/踢出/禁止）他们认为不适合服务器的用户。

你是Discord公会的管理员
- 你所管理的Discord公会的主题是TheCrew
- 你需要用和消息相同的语言回复
- 你只需要回复与人们寻找队伍相关的消息
- 你收到的任何消息都会以STARTMESSAGE开头，并以ENDMESSAGE结尾
- 你的角色是当你认为某条规则没有被遵守时进行回复
- 只有在规则没有被遵守时，你才会回复！否则你会说：“NO RULE BROKEN”
- 以下是规则：
    1.你必须遵守Discord的指南 https://discord.com/guidelines
    2. 你必须遵守Ubisoft的行为准则 https://www.ubisoft.com/help?article=000095037
    3. 不允许任何形式的广告。禁止在指定频道之外推广你的内容。
    4. 不要对社区造成干扰。这包括但不限于——引起争议、揭发羞辱、垃圾邮件、随便发布不相关的链接和图片、频繁换行、错误使用频道、随机私信。
    5. 不要发布包含色情内容或任何被认为不适合工作的内容。
    6. 不要发布泄漏内容或任何属于保密协议（NDA）下的内容。此类行为将导致封禁。
    7. 不要将他人的作品当作自己的发布。当发布他人的作品时，必须给予适当的信用！
    8. 不允许向Ubisoft员工或管理员发送未经请求的私信或提及。使用服务器中的/send-modmail命令与管理员团队聊天。
    9. 不要在公开场合反驳管理行动。如果你对对你采取的行动有异议，可以使用Mod Mail进行申诉。如果是其他人被惩罚，我们不会与你讨论。
    10. 让管理员执行他们的工作。如果出现问题，使用Mod Mail联系管理员团队。过度的后台管理可能会导致警告。
    11. 我们在这里是为了享受Motornation的世界，持续的负面态度将导致管理行动。你可以批评游戏，但要建设性地批评，而不是“gEaM dEd”。
    12. 你的用户名必须是可提及的、可读的，并且符合服务器规则。如果用户名不合适，管理员保留随时更改用户名的权利。
    13. 管理员有权对他们认为不适合服务器的用户采取永久性惩罚（警告/踢出/封禁）。


如何使用 discord 交互 API 让我的 discord 机器人播放音频片段？

如何使用Discord交互api让我的Discord机器人播放音频片段？


给定一个单词或短语，在指定类别之间生成关联。每个类别应产生三个直接关联和三个主题联系，并附上解释。以清晰易读的格式呈现关联，并继续创建关联链，而不限制上下文或施加约束。

类别：

颜色
物品
自然
地点
情绪
电影
技术
文学
艺术
时尚

输入单词/短语：[Attention]

关联标准：

三个直接关联：呈现与输入直接且明确相关的关联。

三个主题联系：呈现在概念或主题上与输入相关的关联，这些关联可能不是立即显而易见的。

助手说明：

根据输入的单词或短语识别并解释每个类别的三个直接关联。

根据输入的单词或短语识别并解释每个类别的三个主题联系。

以易于阅读和理解的格式呈现关联。
使用每个类别的最后一个主题连接来开始下一轮关联，从而继续关联链。
不要限制上下文，也不要对所建立的关联类型施加限制，除非它们本质上具有冒犯性或不恰当。
输出格式：

结构化列表或一系列段落，将直接关联与主题连接整齐地分开，确保清晰度和可读性。

给定一个单词或短语，在指定类别中产生联想。每个类别应产生三个直接关联和三个主题关联，并附上解释。以清晰易读的格式呈现联想，并在不限制上下文或施加约束的情况下继续创建联想链。

类别：

颜色
项目
自然
地点
情绪
电影
技术
文学
艺术
时尚

输入词/短语：[注意］

联想标准：

三个直接联想： 提出与输入内容有直接、明确联系的联想。
三个主题关联： 呈现在概念上或主题上与输入内容相关联的联想，这些联想可能不会立即显现。
给助手的指示：

根据输入的单词或短语，为每个类别找出并解释三个直接关联。
根据输入的单词或短语，为每个类别找出并解释三种主题关联。
以易于阅读和理解的格式呈现联想。
利用每个类别的最后一个主题联系，继续进行下一轮联想。
不要限制语境，也不要限制联想的类型，除非这些联想本身令人反感或不恰当。
输出格式：

结构化列表或一系列段落，将直接关联与主题关联整齐地分开，确保清晰可读。

给定一个单词或短语，就指定类别生成关联。每个类别需生成三个直接关联和三个主题联系，并加以解释。请用清晰易读的格式呈现这种关联，接下来，创建关联链，无需限定上下文或附加约束条件。类别：颜色物品自然地点情绪电影技术文学艺术时尚输入单词/短语：[注] 关联标准：三个直接关联：呈现与输入直接且明确相关的关联。三个主题关联：呈现在概念或主题上与输入相关的关联，这些关联可能不是非常明显。辅助说明：识别输入的单词或短语，对每个类别的三个直接关联进行解释。识别输入的单词或短语，对每个类别的三个主题关联进行解释，并以易于阅读和理解的格式来呈现这些关联。请使用每个类别的最后一个主题关联开始下一轮关联，并继续创建关联链。无需限定上下文，也无需对关联类型附加约束条件，除非它们互相冲突或是存在错误。输出格式为：结构化表格或是一系列段落，能将直接关联与主题关联区分开来，且清晰明了，可读性好。


帮我解答这道题：

2 水晶般清晰（逻辑问题）
虽然你到处寻找，但你还是找不到你的真爱。有点绝望的你决定去见伊尔玛夫人，他是这座城市最有名（也是最严肃的）算命师。在入口处，你看到一个标志，上面写着：我说的一切都必须证明是可信的。你比以往任何时候都更加困惑，但还是走了进去。她瞪了你一会儿后，看着她发出奇怪光芒的水晶球，用神秘的声音说道：
•你有一只狗。
•你要找的人成批买胡萝卜。
•养兔子的人讨厌任何追兔子的东西。
•每只狗都会追兔子。
•任何成批买胡萝卜的人要么拥有一只兔子，要么拥有一家杂货店。
•讨厌别人拥有的东西的人不会和那个人约会。
你刚刚听到的句子让你想起了一个人：罗宾。但在你离开之前，她向你提出了一个结论：
• 如果你要找的人不拥有一家杂货店，她就不会和你约会。
想起门口的那句话，你意识到她告诉你的话只有你能证明她提出的结论才是真的。由于你不想出现尴尬的局面，所以你决定在去见罗宾之前提供她结论的证据。
1. 将伊尔玛夫人的六个陈述表达成一阶逻辑 (FOL)。注意：你可以使用两个常量：你和罗宾。
这个问题占本课程成绩的 10%。
2. 将获得的表达式转换为合取范式 (CNF，第 9 讲：逻辑的步骤 1-6)。展示并解释你的工作。
这个问题占本课程成绩的 10%。
3. 将伊尔玛夫人的结论转化为 FOL，对其进行否定并将其转换为 CNF（第 9 讲：逻辑的步骤 1-6）。展示并解释你的工作。
本问题占本课程作业总分的 10%。
1
4. 根据之前创建的所有子句（根据拆分方式，至少应有 7 个子句），完成向 CNF 的转换（第 9 讲：逻辑的第 7-8 步），并通过决议证明 Irma 夫人说得对，你应该去见 Robin，向她表白你的（逻辑）爱。展示并解释你的工作，并提供统一词。本问题占本课程作业总分的 20%。注意：确保遵循第 9 讲中给出的 CNF 转换步骤顺序，并报告所有步骤（如果是这种情况，请对步骤注明“无需执行”）。

帮我解答这个问题：

2 水晶般清晰（逻辑问题）
虽然你到处寻找，但你找不到真爱。有点绝望，你决定去见这座城市最著名（也是最严肃）的算命师伊尔玛夫人。在入口处，你看到一个标志，上面写着：我说的一切都必须被证明是可信的。你比以往更加困惑，但还是走了进去。她瞪了你一会儿，看着她的水晶球，水晶球发出奇怪的光芒，用神秘的声音说：
• 你有一只狗。
• 你要找的人成批买胡萝卜。
• 任何养兔子的人都讨厌任何追逐兔子的东西。
• 每只狗都会追兔子。
• 任何成批买胡萝卜的人要么拥有一只兔子，要么拥有一家杂货店。
• 讨厌别人拥有的东西的人不会和那个人约会。
你刚刚听到的句子让你想起了一个人：罗宾。但在你离开之前，她向你提出了一个结论：
• 如果你要找的人没有杂货店，她就不会和你约会。
想起门口的那句话，你意识到她告诉你的话只有你能证明她具有挑战性的结论才是真的。由于你不想出现任何尴尬的情况，你决定在去见罗宾之前提供她结论的证据。
1. 将伊尔玛夫人的六个陈述表达为一阶逻辑 (FOL)。注意：您可以使用两个常数：你和罗宾。
这个问题占本课程成绩的 10%。
2. 将获得的表达式转换为合取范式 (CNF，第 9 讲：逻辑的第 1-6 步)。展示并解释你的工作。
这个问题占本课程成绩的 10%。
3. 将 Madame Irma 的结论转化为 FOL，将其否定并转换为 CNF（第 9 讲：逻辑的第 1-6 步）。展示并解释你的工作。

这个问题占本课程成绩的 10%。

1
4. 根据之前创建的所有子句（根据你如何拆分它们，你应该至少有 7 个子句），完成转换为 CNF（第 9 讲：逻辑的第 7-8 步），并通过决议提供证据，证明 Madame Irma 是正确的，你应该去见 Robin，向她表白你的（逻辑）爱。展示并解释你的工作，并提供统一器。

这个问题占本课程成绩的 20%。

注意：确保遵循第 9 讲中给出的 CNF 转换步骤顺序，并报告所有步骤（在这种情况下，对于步骤，请注明“无需执行”）。

请帮我解答这个问题：

2 清晰明了（逻辑问题）
尽管你四处寻觅，却始终找不到自己的真爱。有点绝望之下，你
决定去拜访厄玛夫人，她是这座城市里最有名（且严肃）的算命师。在入口处，
你看到一个牌子上写着： 我所说的一切都必须得到证实才能相信。你比以往任何时候都更加困惑，
你还是走了进去。她瞪着你看了好一会儿，然后看了看她的水晶球，水晶球散发着奇异的光芒。
水晶球发出奇异的光芒，并用神秘的声音说："
• 你有一只狗。
• 你正在寻找的那个人成捆地购买胡萝卜。
• 任何养兔子的人都讨厌任何追逐兔子的东西。
• 每条狗都会追逐兔子。
• 任何成捆购买胡萝卜的人要么拥有一家兔子养殖场，要么拥有一家杂货店。
• 讨厌别人所拥有之物的人不会和那个人约会。
你刚听到的这些话让你想起了一个人：罗宾。但在你离开之前，她向你提出了一个
结论来挑战你：
• 如果你正在寻找的那个人没有经营杂货店，她就不会和你约会。
想起入口处的那句话，你意识到只有
当你能证明她提出的这个具有挑战性的结论时，她告诉你的话才是真的。由于你不想陷入任何尴尬的境地，所以你决定
定在去见罗宾之前先证明她的这个结论。
1. 将厄玛夫人的六句话用一阶逻辑（FOL）表达出来。注意：你可以使用两个常
量：YOU和ROBIN。
本题占本课程作业总分的10%。
2. 将得到的表达式转换为连接正则表达式（CNFs，第 9 课：逻辑的步骤1-6
9: 逻辑）。展示并解释你的推导过程。
本题占本课程作业总分的10%。
3. 将 Irma 夫人的结论转换为 FOL，对其进行否定并转换为 CNF（第 9 讲：逻辑的第 1-6 步）。
第 9 讲：逻辑）。展示并解释你的推导过程。
本题占本课程作业总分的 10%。
1
4. 基于之前创建的所有子句（根据你拆分的方式，应该至少有 7 条），
完成向合取范式的转换（参照第 9 讲 “逻辑” 的第 7 - 8 步），并通过归结法证明
厄玛夫人说的是对的，即你应该去见罗宾，向她表白你（基于逻辑的）
爱意。展示并解释你的推导过程，并给出合一置换。
本题占本课程作业总分的 20%。
注意：务必按照第 9 讲中给出的合取范式转换步骤顺序进行操作，并汇报
有步骤（如果某步骤无需操作，则注明 “无需操作”）。


在互联网上搜索州特定工人赔偿法规。

查找有关该主题的三篇文章，并使用这些文章中的信息撰写一篇新文章，并遵循这三篇文章中最重要的部分。

在文章的正文引用中至少引用五个来源，并在文章底部的单独部分提供所述引用的 URL 地址。

还要搜索有关州特定工人赔偿法规的相关 SEO 关键字，并在整篇文章中使用这些关键词。

使文章至少有 1500 个字。

在最后一段中添加号召性用语，以通过迪尔菲尔德顾问获得工人赔偿保险。

在整篇文章中添加对各州独特工人赔偿立法的具体引用。

在互联网上搜索 “州工人赔偿具体法规”。

查找有关该主题的前三篇文章，并利用这些文章中的信息，按照三篇文章中最重要的部分撰写一篇新文章。

在文章的内文引文中至少引用五个资料来源，并在文章底部的单独部分提供上述引文的网址。

同时搜索与各州工人赔偿法规相关的搜索引擎关键词，并在文章中使用这些关键词。

文章字数不少于 1500 字。

在文章最后一段加入行动号召，号召大家向迪尔菲尔德顾问公司购买工人保险。

在整篇文章中具体提及各州独特的工人赔偿法规。

在互联网上搜索与工人赔偿相关的州特定法规。

找到关于该主题的前三篇文章，并利用这些文章中的信息撰写一篇新文章，融合三篇文章中的最重要部分。

在文章中至少引用五个来源，并在文章底部的单独部分提供引用的 URL 地址。

同时搜索与州特定工人赔偿法规相关的 SEO 关键词，并在整篇文章中使用这些关键词。

确保文章至少达到 1500 字。

在最后一段添加一个行动号召，建议通过 Deerfield Advisors 获得工人赔偿保险。

在文章中具体提到各州独特的工人赔偿立法。


为《黑礁》动画中的 Revy“双手”制作 GURPS 角色表
为《黑礁》动画中的莱薇“双手枪”制作 GURPS 角色表
为“黑色泻湖”动漫中的 Revy“两只手”制作 GURPS 字符表


我想用 Django 制作一个羽毛球换线跟踪器。我需要记录客户、换线和付款。请为我设计 models.py

我想用 Django 制作一个羽毛球穿线追踪器。我需要记录客户、穿线和付款。请为我设计 models.py


使用 Django，我有类 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()
如何在每个 save() 中自动保存“current user”

使用 Django，我有一个特征类(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()
如何在每次save()中自动保存 "当前用户“

以下采用 Django 框架，类特征为 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() 问：如何在所有 save() 中自动保存为“当前用户”


使用 Docker 时，可以使用 `docker build .` 命令构建镜像，假设当前目录中有一个 Dockerfile。如何撤消此构建？我的意思是，如何回到运行 `docker build .` 命令之前的位置？

使用 Docker 时，可用 `docker build .` 指令建立镜像，假设当前目录中已有一个 Dockerfile，如何撤消？我意思是，如何恢复到运行 `docker build .` 指令之前的状态？

使用 Docker 时，假设当前目录中有 Dockerfile，则可以使用“docker build .”命令来构建映像。如何撤消此构建？我的意思是，如何回到运行“docker build .”命令之前的位置？


我需要一个 Apache 配置文件，用于反向代理到在同一台机器上运行的端口 8001 上的 WordPress Docker

我需要一个Apache conf文件，以便将反向代理指向在同一台机器上运行于8001上的Wordpress Docker

我想要一个 Apache conf 文件来反向代理到在同一台机器上运行在端口 8001 上的 Wordpress docker


我在 docker 容器中有一个 flask 应用程序。我从文件中读取 flask 配置文件，如下所示：app.config.from_file(config_file, load=json.load)
如何运行并说明要为 docker 读取什么配置？也许是环境变量？

我在 docker 容器中有一个 flask 应用程序。我从文件中读取 flask 配置文件，如下所示：app.config.from_file(config_file, load=json.load)
如何运行并说明要为 docker 读取哪些配置？也许是环境变量？

我在 docker 容器中有 Flask 应用程序。我从这样的文件中读取烧瓶配置文件：app.config.from_file(config_file, load=json.load)
如何运行并说出要为 docker 读取哪些配置？也许是环境变量？


如何在docker 3.5上运行blender
如何在docker 3.5上运行blender
如何在docker 3.5上运行blender