LumiOpen/Arena-hard · Datasets at Hugging Face

question_id stringlengths 32 32	category stringclasses 1 value	cluster stringlengths 18 40	prompt stringlengths 16 28.6k
328c149ed45a41c0b9d6f14659e63599	arena-hard-v0.1	ABC Sequence Puzzles & Groups	Kirjoita melodia kansansävelmän tyyliin käyttäen ABC-nuottikirjoitusta.
b43c07656ead4150b360294ee932b410	arena-hard-v0.1	ABC Sequence Puzzles & Groups	RATKAISE TÄMÄ C++:lla: Kolme korttia, joissa on kirjaimet a , b , c , on asetettu riviin jossain järjestyksessä. Voit suorittaa seuraavan operaation enintään kerran: Valitse kaksi korttia ja vaihda ne. Onko mahdollista, että rivi muuttuu muotoon abc operaation jälkeen? Tulosta "YES", jos se on mahdollista, ja muussa tapauksessa "NO". Syöte Ensimmäinen rivi sisältää yhden kokonaisluvun t (1≤t≤6 ) — testitapausten määrän. Jokaisen testitapauksen ainoa rivi sisältää yhden merkkijonon, joka koostuu jokaisesta kolmesta merkistä a , b ja c täsmälleen kerran, mikä edustaa kortteja. Tuloste Tulosta jokaiselle testitapaukselle "YES", jos voit tehdä rivistä abc enintään yhdellä operaatiolla, tai muussa tapauksessa "NO". Voit tulostaa vastauksen missä tahansa tapauksessa (esimerkiksi merkkijonot "yEs", "yes", "Yes" ja "YES" tunnistetaan positiivisena vastauksena). Esimerkki syötekopio 6 abc acb bac bca cab cba tulostekopio YES YES YES NO NO YES Huomautus Ensimmäisessä testitapauksessa meidän ei tarvitse suorittaa mitään operaatioita, koska rivi on jo abc . Toisessa testitapauksessa voimme vaihtaa c ja b : acb→abc . Kolmannessa testitapauksessa voimme vaihtaa b ja a : bac→abc . Neljännessä testitapauksessa on mahdotonta tehdä abc käyttämällä enintään yhtä operaatiota.
1f07cf6d146d4038b2b93aaba3935ce0	arena-hard-v0.1	AI & Sequence Alignment Challenges	Selitä Brian Christianin kirja "Alignment Problem". Anna yhteenveto teemoista ja analyysi. Suosittele aiheeseen liittyvää bibliografiaa.
9f25ff7c0d6a4d74846bfe76af8d925c	arena-hard-v0.1	AI & Sequence Alignment Challenges	Suunnittele semikinemaattinen kiinnitys suorakulmaiselle prismalle, jossa esijännitys saadaan aikaan puristetulla elastomeerityynyllä. Kiinnityksen tulee olla suunniteltu varmistamaan prisman oikea kohdistus kiinnityspintaan nähden ja tarjoamaan riittävä jännitys asianmukaisen kuormansiirron ylläpitämiseksi.
04ba0aeb79524f6c8520d47cada34f25	arena-hard-v0.1	AI Image Upscaling	Minulla on datajoukko, joka sisältää luettelon 2D-kuvia; kun annetaan uusi kuva, miten löytää lähin kuva datajoukosta?
93c9b4bb32f4422f954c7af9ea2bdfcd	arena-hard-v0.1	AI Image Upscaling	Minulla on mustavalkoisia kuvia, joissa on yhden pikselin levyisiä valkoisia vaakasuoria viivoja. Kuinka havaita viivat ja poistaa ne?
ed3077a3443a4cf88233f5bc636e7394	arena-hard-v0.1	AI Startup Business Strategies	Jos olisit yritysoikeuden lakimies, jolla on 15 vuoden kokemus yrityskaupoista ja -järjestelyistä, miten siirtyisit vaihe vaiheelta ja yksityiskohtaisesti lanseeraamaan tekoälypohjaisen teknologiayrityksen?
90b29911b57848ec89fc7d8c15f27c88	arena-hard-v0.1	AI Startup Business Strategies	Kuvaile, kuinka tekoäly voidaan sisällyttää pääomasijoitustoiminnan hankintaprosessiin.
f54e99e9686549e7a096dd16dbab28e1	arena-hard-v0.1	AWS Cloud Services Essentials	Miten muisti vaikuttaa Node.js:llä kirjoitetun AWS Lambdan suorituskykyyn?
7bcf40b22c164f36a85efcbf169da647	arena-hard-v0.1	AWS Cloud Services Essentials	Minulla on Python-skripti, joka raapii verkkosivun Playwrightin avulla. Nyt haluan käynnistää kymmenen instanssia tuosta skriptistä rinnakkain yhdellä AWS EC2 -instanssilla, mutta niin, että jokainen skripti sitoutuu eri IP-osoitteeseen. Kuinka voin tehdä sen Terraformilla?
847e0891929a4521aee127ee20b50e30	arena-hard-v0.1	Acrobat PDF Management Tips	Miten fragmenttiin lisätään työkalupalkki?
b26d8c58eaa04b1f8e7e88da9ddd4ed9	arena-hard-v0.1	Acrobat PDF Management Tips	Hei. Minulla on tämä URL-osoite, jonka voin liittää Microsoft Edge -selaimeeni, ja se lataa minulle PDF-tiedoston Power BI -verkkoraportistani. URL-osoite on: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF Tietenkin, se pyytää minua ensin kirjautumaan Power BI -tililleni, kun ensin syötän URL-osoitteen, ja sitten se menee suoraan raporttiin ja lataa PDF:n. Kirjoitin Python-koodin tekemään tämän minulle. Koodi on onnistunut lataamaan PDF:n. Kuitenkin Python-koodin tuottama PDF ei aukea – se antaa virheilmoituksen, kun yritän avata sen: "Adobe Acrobat Reader ei voinut avata tiedostoa 'AriaPark.pdf'...". Olen epävarma siitä, mikä ongelma on. Ehkä ongelma on siinä, että Python-koodi ei tiedä Power BI -kirjautumistietojani päästäkseen PDF:ään, vai onko kyseessä jokin muu? Voitko auttaa? Python-koodi, jota käytän, on alla: import requests import os # Pää Power BI -raportin 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("Raportit on ladattu onnistuneesti.")
379a490a6eae40608abf3501807b2545	arena-hard-v0.1	Advanced Algebra and Number Theory	Tarkastellaan tilaa: $$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$ (a). Laske toisen kubitin redusoitu tiheysmatriisi tilasta $\ket{\psi}$.
92abeb14dc734237a9ff52c4062b9b98	arena-hard-v0.1	Advanced Algebra and Number Theory	Todistus siitä, että Q(sqrt(-11)) on pääideaalialue.
3f85bf93f18343dbb17e228a214a3800	arena-hard-v0.1	Advanced Guitar Chord Theory	Kirjoita minulle sointukulku C-duurissa. Tee siitä surullisen ja hitaan kuuloinen.
51c444da19ec4cf1a5fc387667e4a7cf	arena-hard-v0.1	Advanced Guitar Chord Theory	Keksitkö 12 tahdin sointuprogressio C-duurissa, joka toimii lyydisessä moodissa?
e9a2e1240f4a46b6a832bb5d71b20ee1	arena-hard-v0.1	Advanced Mathematical Problem-Solving	Alicella ja Bobilla on kaksi noppaa. He heittävät noppia yhdessä, merkitsevät muistiin kahden nopan silmälukujen summan ja toistavat. Alicen voittaakseen, kahden peräkkäisen kierroksen (eli kahden peräkkäisen summan) täytyy tuottaa 7. Bobin voittaakseen hänen täytyy nähdä ensin kahdeksan ja sitten seitsemän. Kenen odotamme voittavan tämän pelin? CONTINUE TO ITERATION 1
6b31320632de4e0bbf9b63d3cc78c58e	arena-hard-v0.1	Advanced Mathematical Problem-Solving	Järjestetään $2^n$ pelaajan pöytätennismestaruuskilpailut pudotuspeliturnauksena, jossa on $n$ kierrosta, joista viimeinen on finaali. Kaksi pelaajaa valitaan satunnaisesti. Laske todennäköisyys, että he kohtaavat: (a) ensimmäisellä kierroksella, (b) finaalissa, (c) millä tahansa kierroksella.
46e73778f43143199f88b2e354df85eb	arena-hard-v0.1	Advanced Matplotlib Customizations	Miten voin luoda seaborn-pylväsdiagrammin, joka sisältää pylväiden korkeuksien arvot ja luottamusvälit?
69120423cec04acca9f2b8d5f68b391c	arena-hard-v0.1	Advanced Matplotlib Customizations	Osaatko antaa minulle Seaborn-koodia KDE-lisätyn datajoukon ECDF:n piirtämiseen?
ed426d6069064ad9bf21e83bcb29f356	arena-hard-v0.1	Advanced Random Number Techniques	Kirjoita funktio, joka generoi kryptografisesti turvallisia satunnaislukuja.
9d7d8b61b76f4695a5590a9f6bfc0017	arena-hard-v0.1	Advanced Random Number Techniques	Miten asettaa siemenet satunnaislukugeneraattorille Pythonissa säikeissä?
2089a27fe9e2495d97a0cf27619d11a3	arena-hard-v0.1	Advanced Regex Techniques	Regex-lauseke, jolla poistetaan kaikki `<g>`-elementit, jotka sisältävät merkkijonon `transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"`, huomioiden myös rivinvaihdot.
fae4f754f12f40db8178d3683eb1eddc	arena-hard-v0.1	Advanced Regex Techniques	Kirjoita PCRE-regex, joka ei sisällä "C:\".
9db47b0594014729b777c10678597e7f	arena-hard-v0.1	Advanced TypeScript Concepts	Tee minulle Javascript-koodi, joka löytää objektin nimen perusteella syvältä annetun objektin sisältä, varmista, että tämä koodi ei käytä rekursiota ja pystyy palauttamaan polun, jota käytettiin objektin saavuttamiseksi.
31615ee9cc8448cd9d225bdb87a5ffdc	arena-hard-v0.1	Advanced TypeScript Concepts	Jos minulla on TypeScript-luokka: class Foo { ReactProperties: { a: string; } } Kuinka saan poimittua ReactProperties-jäsenobjektin tyypin Luokka-tyypistä?
51139d7be0fe4a07bc2d577614ac4487	arena-hard-v0.1	Agile Scrum Leadership	Ajatustyökalut ja henkilökohtaisen tiedon organisointi huomioon ottaen, listaa joitain parhaita käytäntökehyksiä, jotka kuvaavat yksityiskohtaisesti menettelyjärjestelmän ja parhaat käytännöt. Ole hyvä ja laadi kattava luettelo kehyksistä ja tee yhteenveto kolmesta parhaasta tarkemmin.
5c5cb72f4d7b43caa476359c57e898de	arena-hard-v0.1	Agile Scrum Leadership	Esittele Ethan, mukaan lukien hänen kokemuksensa ohjelmistokehitysmenetelmistä, kuten vesiputousmalli ja ketterä kehitys. Kuvaile perinteisen vesiputousmallin ja ketterän ohjelmistokehityksen suurimmat erot. Mitkä ovat hänen mielestään kunkin menetelmän merkittävimmät edut ja haitat?
face6a5531854b188dfc266e289ee595	arena-hard-v0.1	Algorithms and Problem Solving	Ongelma Äiti osti � N lelun paketin kahdelle lapselleen, Alicelle ja Bobille. Hän on jo päättänyt, mikä lelu menee kenellekin, mutta hän on unohtanut lelujen rahalliset arvot. Hän muistaa vain, että hän tilasi lelut niiden arvon mukaan nousevassa järjestyksessä. Hinnat ovat aina ei-negatiivisia. Jakelun sanotaan olevan reilu, kun riippumatta siitä, mitkä todelliset arvot olivat, Alicen lelujen arvojen ja Bobin lelujen arvojen välinen ero ei ylitä minkään lelun enimmäisarvoa. Muodollisesti, olkoon � � v i i:nnen lelun arvo, ja � S binäärinen merkkijono siten, että � � = 1 S i =1, jos lelu annetaan Alicelle, ja � � = 0 S i =0, jos lelu annetaan Bobille. Tällöin � S:n edustaman jakelun sanotaan olevan reilu, jos kaikille mahdollisille taulukoille � v, jotka toteuttavat 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 missä [ � ] [P] on 1 1 jos ja vain jos � P on tosi, ja 0 0 muuten. Sinulle annetaan binäärinen merkkijono � S, joka edustaa jakelua. Tulosta KYLLÄ, jos annettu jakelu on reilu, ja EI muuten. Syötteen muoto Ensimmäinen syöttörivi sisältää yhden kokonaisluvun � T, joka ilmaisee testitapausten määrän. Jokainen testitapaus koostuu kahdesta syöttörivistä. Jokaisen testitapauksen ensimmäinen rivi sisältää yhden kokonaisluvun � N, lelujen määrän. Jokaisen testitapauksen toinen rivi sisältää binäärisen merkkijonon � S, jonka pituus on � N. Tulostusmuoto Tulosta jokaiselle testitapaukselle uudelle riville vastaus: KYLLÄ tai EI riippuen siitä, edustaako � S reilua jakelua vai ei. Jokainen tulosteen merkki voidaan tulostaa joko pienellä tai isolla kirjaimella, eli merkkijonot EI, ei, EIi ja Ei käsitellään kaikki samana. Rajoitukset 1 ≤ � ≤ 1 0 4 1≤T≤10 4 1 ≤ � ≤ 1 0 5 1≤N≤10 5 Lukujen � N summa kaikissa testitapauksissa ei ylitä 3 ⋅ 1 0 5 3⋅10 5 . � S on binäärinen merkkijono, jonka pituus on � N. Esimerkki 1: Syöte Tuloste 6 1 1 2 00 4 1010 4 1100 6 010101 5 00001 KYLLÄ EI KYLLÄ EI KYLLÄ EI Selitys: Testitapaus 1 1: Annettu kaava supistuu muotoon ∣ � 1 ∣ ≤ � 1 ∣v 1 ∣≤v 1 , mikä on totta, koska � 1 ≥ 0 v 1 ≥0. Testitapaus 2 2: Jakelu ei ole reilu arvoille � 1 = � 2 = 1 v 1 =v 2 =1, joten vastaus on EI. Huomaa, että jakelu on reilu arvoille � 1 = � 2 = 0 v 1 =v 2 =0, mutta meidän on tarkistettava, onko se reilu kaikille mahdollisille � v:lle, jotka täyttävät rajoitukset. Testitapaus 3 3: Voidaan todistaa, että jakelu on aina reilu. Testitapaus 4 4: Jakelu ei ole reilu arvoille � = [ 1 , 2 , 4 , 8 ] v=[1,2,4,8].
dbff049f35b142249c18d8faebe84039	arena-hard-v0.1	Algorithms and Problem Solving	Ongelma Isännöit shakkikilpailun, jossa on 2^N ihmistä. Tarkalleen X heistä on luokiteltuja pelaajia ja loput 2^N−X ovat luokittelemattomia pelaajia. Sinun tehtäväsi on jakaa pelaajat N pariin, jossa jokainen pelaaja pelaa parinsa kanssa. Koska haluat, että luokitelluilla pelaajilla on etulyöntiasema, haluat parittaa heidät luokittelemattomien pelaajien kanssa. Siksi haluat minimoida niiden luokiteltujen pelaajien määrän, joiden vastustaja on myös luokiteltu. Tulosta pienin määrä luokiteltuja pelaajia, joiden vastustajat ovat myös luokiteltuja, kaikkien mahdollisten parien joukossa. Syötemuoto Ensimmäinen syöttörivi sisältää yhden kokonaisluvun T, joka ilmaisee testitapausten määrän. Jokainen testitapaus koostuu 1 rivistä, joka sisältää 2 välilyönnillä erotettua kokonaislukua N ja X, mikä tarkoittaa, että on 2^N pelaajaa ja X heistä on luokiteltu. Tulostusmuoto Tulosta kullekin testitapaukselle uudelle riville pienin määrä luokiteltuja pelaajia, joilla on luokitellut vastustajat. Rajoitteet 1 ≤ T ≤ 2600 1 ≤ N ≤ 50 0 ≤ X ≤ 2⋅N Esimerkki 1: Syöte Tuloste 6 1 0 1 1 1 2 4 4 4 6 10 20 0 0 2 0 4 20 Selitys: Testitapaus 1: Ei ole luokiteltua pelaajaa, joten yhdelläkään luokitellulla pelaajalla ei ole vastustajaa, joka olisi myös luokiteltu. Siten vastaus on 0. Testitapaus 2: On vain yksi ottelu, joka on luokitellun pelaajan ja luokittelemattoman pelaajan välillä. Siten vastaus on 0. Testitapaus 3: On vain yksi ottelu, joka on 2 luokitellun pelaajan välillä. Siten vastaus on 2, koska molemmat osallistuvat niiden luokiteltujen pelaajien määrään, joiden vastustajat ovat myös luokiteltuja.
60856d87b3484a4db45a67ac560a2b06	arena-hard-v0.1	Android Development Challenges	[CXX1429] virhe koontiversion luonnissa ndkBuild-työkalulla käyttäen tiedostoa E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: APP_BUILD_SCRIPT osoittaa tuntemattomaan tiedostoon: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk C++-käännösjärjestelmän [configure] suoritus epäonnistui: @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 polusta 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: Keskeytetään... . Pysäytys. Vaikuttavat moduulit: app
7cbfd2a54982478e8228877fd89b4600	arena-hard-v0.1	Android Development Challenges	Olen Android-kehittäjä. Kun suoritan ONNX-ajonaikaisen sovellukseni, CPU:n käyttö on ~40 %. Kuinka voin lisätä sovellukseni CPU:n käyttöä?
6a82bab747f644fb9c5d648114fb6597	arena-hard-v0.1	Approximate Vector Subset Selection	Anna 15 hyökkäysvektoria valmistavassa teollisuudessa ja menetelmät tunnistettujen riskien lieventämiseen.
f7c6dcee42e646abac890e3bb540d403	arena-hard-v0.1	Approximate Vector Subset Selection	Missä järjestyksessä minun pitäisi oppia syväoppimista perusteista, kuten matriiseista ja vektoreista, aina transformereihin asti?
66de1a59fcb2421c978bd9bb4be8ea6c	arena-hard-v0.1	Archive Formats and Encryption	Kirjoita täydellinen Python-ohjelma, joka arkistoi tiedostot määritellyssä kansiossa erillisiin zip-tiedostoihin Linuxissa.
32e124cb2eae422ba5c33985b00cd8c0	arena-hard-v0.1	Archive Formats and Encryption	Minulla on varmuuskopio Linux Mint -järjestelmästäni viime kuulta joukkona .gz (pakattuja tar) -tiedostoja. Mitä argumentteja voin käyttää tar-ohjelman kanssa päivittääkseni muuttuneet tiedostot, arkistoimatta muuttumattomia tiedostoja uudelleen?
a3dfabb011e245e190a0147fef6ff14b	arena-hard-v0.1	Array Pair Sum Optimization	Annettu binääritaulukko 'nums', sinun on löydettävä pisin yhtenäinen alitaulukko, joka sisältää yhtä monta 0:aa ja 1:stä.
20c9d951035f4b778d201db3859786c9	arena-hard-v0.1	Array Pair Sum Optimization	Auta minua ratkaisemaan seuraava kysymys. Anna intuitiivinen, helposti ymmärrettävä vaiheittainen ratkaisu: Annettuna kaksi järjestettyä taulukkoa nums1 ja nums2, joiden koko on m ja n, palauta näiden kahden järjestetyn taulukon mediaani.
65e7230293c14227b2bf7fc8113e8378	arena-hard-v0.1	Array Positioning & SAT Solving	GAMSissa, oletetaan, että minulla on s parametria, jotka on indeksoitu kahden joukon P1(A,B) yli, ja minulla on toinen yksi-yhteen-mäppäys, joka mäppää täsmälleen jokaisen B:n elementin jokaiseen C:n elementtiin. Miten voin luoda uuden parametrin P2(A,C) siten, että jokainen P2:n arvo saa P1:stä mäpätyn arvon?
91e8fc5340fe4c21b697ec329bf62eb2	arena-hard-v0.1	Array Positioning & SAT Solving	Minulla on joukko esimerkkejä (eli $n$ muuttujan $x_1 ... x_n$ sijoituksia, jotka on merkitty ratkaisuksi (+) tai ei-ratkaisuksi (-)). Tavoitteena on löytää muuttujien $x_1 ... x_n$ pienin osajoukko siten, että (+) ja (-) on mahdollista erottaa toisistaan tarkastelemalla vain näitä muuttujia.
4587e8a3798646af8f351685e6949788	arena-hard-v0.1	Aspiring Data Scientist Guidance	Olet datatieteilijä, tulosta Python-skripti olio-ohjelmoinnilla kontekstuaalisen monihaarainen bandiitti -otannan tekemiseen kolmesta mallista.
2a6d0b92fbb5448bb2f7540db9645674	arena-hard-v0.1	Aspiring Data Scientist Guidance	Mikä on menestyksekkäin markkinoillemenostrategia hallinnoiduille palveluille?
70dccc6c737b47ff842cbb50ed6b249a	arena-hard-v0.1	Audio Signal Direction Detection	Hei, mitä mieltä olet tästä Arduino-koodista ymmärrettävyyden, optimoinnin ja koon suhteen? Onko sinulla parannusehdotuksia? Kiitos avustasi, arvostan panostasi.
a3977c9da04d41a0bbdaea3cf66fd0a4	arena-hard-v0.1	Audio Signal Direction Detection	etsi ongelma: #include "mbed.h" #include <exception> DigitalOut ledYellow(D2); DigitalOut ledAmber(D3); DigitalOut ledRed(D4); Thread thread2; Thread thread3; int counter = 0; // Aliohjelma mille tahansa LEDille void ledAny (DigitalOut ledA){ while(true){ ledA = 1; ThisThread::sleep_for(500ms); ledA =0; ThisThread::sleep_for(1500ms); printf("Osoittimeni on %p\n", ledA); } } // main() suoritetaan omassa säikeessään käyttöjärjestelmässä 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(); } } }
4a60873735a64c2c95c0ba24cb441aaa	arena-hard-v0.1	Automated Testing & Tools	Onko olemassa varhaista pysäytyssääntöä (monivertailuongelman hallitsemiseksi hypoteesitesteissä) datasarjalle, jossa on alustavat läpäisy Todennäköisyydet? Esimerkiksi minulla on joukko rahoitusmarkkinastrategioita, joilla on alustava taitotodennäköisyys käyttäen todennäköisyyspitoista Sharpe-lukua. Haluan testata näitä strategioita eri datasarjalla, mutta haluan myös hallita monivertailua. Kaikkien saatavilla olevien strategioiden testaaminen johtaa monivertailuongelmiin. Siksi haluan testata vain osajoukon strategioistani. Onko tähän sovellukseen olemassa varhainen pysäytyssääntö?
e7e76d4bcf0342308ca6153634000a4a	arena-hard-v0.1	Automated Testing & Tools	Voisitko kirjoittaa palveluluettelon Microsoft M365 -konsultointiyritykselle, joka keskittyy dataan, datanhallintaan, automaatioon ja tekoälyyn? Pääpainon tulisi olla auditoinneissa, tiekarttojen laatimisessa, neuvonnassa ja M365-ekosysteemin uusimmassa teknologiassa, mutta sen ei pitäisi olla ainoa painopiste.
fd64e8bac19e4e56b194599b3ba17ec1	arena-hard-v0.1	Baking and Peanut Butter Recipes	Anna minulle resepti 5 litran mansikka- ja karhunvatukmeloppelin valmistamiseen. Käytä metrisiä mittoja.
ec7f8d669ea8455a8e67fe860520352f	arena-hard-v0.1	Baking and Peanut Butter Recipes	Harkitse ainesosien makuja. Ainesosat ovat: tonnikala, suola, suklaa.
db60d25a509f454b878cc2c5371d5f6f	arena-hard-v0.1	Basic Assembly Operations	minun täytyy varata tilaa pinosta paikallisille muuttujilleni (x86-64 nasm assemblyssä)
f0c7479e7bde4b9aa80dd79dad179755	arena-hard-v0.1	Basic Assembly Operations	Kirjoita PPC64-funktio, joka lataa GOT:n ja kutsuu funktion GOT:sta.
d6410be3847048f188e27568e4e9f0d1	arena-hard-v0.1	Batch Size in Deep Learning	Kun koulutan neuroverkkoani, voin saada alle 4,5:n tappion 10 000 iteraatiossa. Viimeisimmässä yrityksessä kokeillaan 512, 1024 ja 2048 eräkokoja pitäen samalla lohkokoon 4:ssä. Kaikki tämä tehdään nanoGPT:n kontekstissa. On syytä huomata, että kun ajoin 12:n eräkoolla ja 1024:n lohkokoolla, onnistuin saamaan tappion laskettua 4,32:een 10 000 iteraation jälkeen. Mitä toimenpiteitä voisit mielestäsi ja kokemuksesi mukaan tehdä tappion pienentämiseksi? Ota huomioon, että näytönohjaimessani on 12 Gt RAM-muistia ja sanasto koostuu 20 000 sanasta. Jokainen lause koostuu täsmälleen neljästä tokenista. Onko sinulla ehdotuksia neuroverkon parantamiseksi?
3971e3d0eb194b8c9344030bebd0c6aa	arena-hard-v0.1	Batch Size in Deep Learning	Tässä on luettelo ajoitusjärjestelmän yleisimmistä ongelmista. Voitko luokitella ne ja raportoida yleisimpien ongelmien määrät: Otsikko LyhytRatkaisu Suunnittelija-kuormataulu synkronointiongelma. Monistettu työ korjasi ongelman. Kuormataulu-suunnittelija tehtävän synkronointiongelma. Ennusteindikaattori poistettu nimeämällä uudelleen. West Allis MLS HDSS otsikkopäivitys. Uudelleennimetty resurssi monistettiin seuraavana päivänä. "Päivittäisen tehtävätaulun asetukset" Dupleksityön suoritusluonti korjattu. "Perutut työt jäävät LB2:een" Merkkiongelma korjattu. OM päivitetty. Puuttuva tehtävä puristimelle 3 tunnin sisällä Data lähetetty uudelleen ja suunnittelija päivitetty. Kuormataulun työn näyttövirhe. Citrix-yhteys nollattu. Lajitteluvirhe Cafe Sheet -erälle. Uusi työn numero luotu. Suodatin ei tunnista FSC MC:tä. Lisätty 'sisältää'-operaattori hakua varten. Käyttöoikeusongelmia LB2:n ja Finishing Toolset -pikakuvakkeiden kanssa PEI-111:ssä. LB2:n käyttöönotto onnistui. Käyttöoikeusongelmia LB2-työasemalla. LB2:n käyttöönotto-ongelma ratkaistu. Kuormataulu kaatuu ja kirjautumisongelmia. Citrix-palvelin ratkaistu, kirjautumiskorjaus on meneillään. LB2 Kuormataulutyökalun virhe. LB2-virhe ratkaistu, toimenpiteitä ei suoritettu. Käyttöönoton viivästykset aiheuttavat käyttökatkoksia Ongelmaa ei ratkaistu. Puristimien käyttöönottoa pyydetty. Kuormataulun palvelinvirhe. Välittäjän vaihto ratkaisi LB2-ongelman. Kuormataulun toimintahäiriö - Kiireellinen! Mustesuihkudata korjattu; aikataulu ladattu.
4c2a6d7d4a4243e0ab0a633c348444e8	arena-hard-v0.1	Binance USDT Historical Data	kirjoita python-koodi, jolla saa päivittäistä osakedataa yfinance-kirjastosta ja piirretään se.
68ab3fd2a31c473b97c416ddb1ccffb4	arena-hard-v0.1	Binance USDT Historical Data	Pandas-ta:ta käyttäen minulla on forex-dataa ja 'EMA50'-sarake. Haluan havaita kohdat, joissa päätöskurssi ylittää 'EMA50'-arvon.
f4c8b624448a40dc82757a8801093c1b	arena-hard-v0.1	Bob, Alice, Relationships & Interactions	Kirjoita laulu monnista Bob Dylanin tyyliin.
bc75023ee4bc4b9b8e01865429907014	arena-hard-v0.1	Bob, Alice, Relationships & Interactions	Kirjoita PHP-projekti, joka avaa MySQL-tietokannan nimeltä Bob ja vastaanottaa kentät field1 ja field2 HTTP POST -pyynnön kautta ja tallentaa ne tietokantaan.
2c53e72874844987b48588106c705039	arena-hard-v0.1	Browser Extensions Development	Kirjoita Chrome-lisäosa, joka tallentaa nykyisen sivun sisällön.
bd49bd3cc95843f9addca45abe0b27a7	arena-hard-v0.1	Browser Extensions Development	Olen siirtymässä MacOS Mojave -käyttöjärjestelmää ja Safari 14 -selainta käyttävästä vanhasta Macistani uuteen Maciin, jossa on Safari 17 -selain MacOS Sonoma -käyttöjärjestelmän alla. Haluan, että Safari avautuu uudessa Macissani automaattisesti kaikilla niillä välilehdillä, jotka ovat auki vanhassa Macissani. Huomioithan, että Safari 14 ei tue iCloud-välilehtiä, enkä halua avata jokaista välilehteä manuaalisesti, koska niitä on satoja!
984787b1d5c64bb7b6dcd485ff8a70e6	arena-hard-v0.1	Bug-Related German Translation	Hyönteinen pääsi tietokoneen koteloon, mikä aiheutti ohjelmiston sekoilun, mikä alkoi todella ärsyttää minua, mutta ainakin saimme selville, ettei kukaan ollut asentanut kuuntelulaitteita huoneeseen.
c63a6be043534eda89675bdc0310bc43	arena-hard-v0.1	Bug-Related German Translation	"Tämän mallin suurin kontekstin pituus on 2048 tokenia. Viestisi kuitenkin ylittivät 2364 tokenia. Etsi korjaus tähän bugiin."
a89e93c61470449389c17d1f0fcb8469	arena-hard-v0.1	Bulk Ticket Pricing Mathematics	Haluan sinun toimivan kokeneena ohjelmistokehittäjänä. Minä toimitan tietoja web-sovelluksen vaatimuksista. Sinun tehtäväsi on luoda järjestelmäyhteysarkkitehtuuri, tarkka lista apukirjastoista, selkeä lista 5 sprinttikortista projektin aloituksesta sekä yksityiskohtainen lista tehtävistä jokaiselle sellaiselle kortille, jotta voidaan kehittää skaalautuva ja turvallinen sovellus NodeJS:llä, SQL:llä ja Reactilla. Pyyntöni on tämä: 'Haluan järjestelmän, joka mahdollistaa käyttäjien rekisteröitymisen ja mekaanisten laitteiden varastoon liittyvän tiedon (nimi, viite, määrä jne.) tallentamisen rooliensa mukaisesti. On olemassa käyttäjä-, henkilökunta- ja ylläpitäjäroolit. Käyttäjien tulisi pystyä lukemaan kaikkia tietoja ja päivittämään yksittäisiä tietueita. Henkilökunta voisi myös lisätä uusia tietueita ja lähettää massapäivityksiä. Ylläpitäjä voisi myös luoda ja poistaa entiteettejä, kuten tietokantakenttiä ja käyttäjiä'. Toteuta parhaat käytännöt ehdotuksessasi.
74c4255dd61d41d68ea69e4469a63fce	arena-hard-v0.1	Bulk Ticket Pricing Mathematics	Minun täytyy yhdistää tukipyynnöistä löytyvä FBID-lista (dim_tier1_job_final-taulu) kohdeluettelosta löytyvään sivutunnusten listaan. Valitettavasti tukipyyntömme eivät yleensä sisällä sivutunnusta. Miten voin yhdistää nämä kaksi datalistaa Daiqueryssä?
ab10af348f7f49e6813728282ade2ca9	arena-hard-v0.1	Business Operations Analysis	Yrityksellä on uudelleenlastausongelmia, joissa heidän on kuljetettava kaikki tavarat tehtaista kaikkiin kohteisiin mahdollisimman pienin kuljetuskustannuksin.
33166da9898f40b6aff3fa8d988dae7a	arena-hard-v0.1	Business Operations Analysis	Valmentaja Joella on kaksi henkilökohtaista treeniohjelmaa, jotka hän tarjoaa asiakkailleen: suunnitelma A ja suunnitelma B. Jokainen asiakas tekee joko toisen tai toisen (ei molempia). Maanantaina 9 asiakasta teki suunnitelman A ja 7 suunnitelman B. Tiistaina 3 asiakasta teki suunnitelman A ja 5 suunnitelman B. Joe valmensi maanantain asiakkaitaan yhteensä 12 tuntia ja tiistain asiakkaitaan yhteensä 6 tuntia. Kuinka kauan kukin treeniohjelma kestää? kunkin A-treeniohjelman pituus? kunkin B-treeniohjelman pituus?
2b9b644162d741b3a0f27c5d91752dd4	arena-hard-v0.1	C++ Code Conversion Challenge	Kirjoita toiminnallisuus rxdataF-muuttujan tulostamiseksi c:ssä: ru->common.rxdataF = (int32_t*)malloc16(ru->nb_rxsizeof(int32_t) ); ru->common.rxdataF[i] = (int32_t)malloc16_clear(sizeof(int32_t)(NUMBER_RX_BUFFERSfp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );
6462f12cc6c64d66aa2dcae61d6ec7c2	arena-hard-v0.1	C++ Code Conversion Challenge	Ole hyvä ja kirjoita seuraava pseudo-C-koodi uudelleen vastaavaksi koodiksi, joka on helpompi lukea (oleta, että jokainen muuttuja toimii, vaikka sitä ei ole määritelty): ``` 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)); } } ```
7ea271ef49474854a73d16a627d3f0c9	arena-hard-v0.1	CAD Tax Invoice Analysis	Näytä minulle vaiheet laskutussovelluksen rakentamiseen Pythonilla.
5b2976a6c57f4bbca86176abb5993575	arena-hard-v0.1	CAD Tax Invoice Analysis	Olen kirjaamassa lentolippukuluja työnantajalleni, ja raportointiohjelmisto pyytää minua määrittämään kulun arvonlisäveron/yhdistetyn arvonlisäveron osuuden. Torontosta Montrealin kautta Las Vegasiin suuntautuvan lentoni laskussa näen perushinnan (CAD) olevan 164,99 dollaria, arvonlisäveron/yhdistetyn arvonlisäveron kokonaismäärän olevan 15 dollaria ja muiden verojen 132,12 dollaria. Laskun loppusumma on näin ollen 312,11 CAD. En ole koskaan nähnyt laskua, jossa olisi näin kaksi veroluokkaa, enkä ole varma, miten 15 ja 132,12 dollaria on laskettu ja kumman minun pitäisi ilmoittaa arvonlisäverona/yhdistettynä arvonlisäverona yritykseni kuluraportissa. Voitko auttaa minua ymmärtämään paremmin, miten arvonlisävero ilmoitetaan oikein lentolipuistani?
b253dc64bdd74f5c84882ae51e009ca6	arena-hard-v0.1	CIO Biotech IT Strategy	Toimi tietohallintojohtajana ja kirjoita 3 S.M.A.R.T.-tavoitetta IT-poikkeamienhallintasuunnitelman luomisesta yksityiskohtaisine pöytäharjoituksineen seuraavien 6 kuukauden aikana.
26a29141be254ce0a7710e45face31f4	arena-hard-v0.1	CIO Biotech IT Strategy	Olet tietohallintojohtaja ja toimit sen mukaisesti. Kirjoita viikoittainen toimintakertomus otsikoiden ja luettelomerkittyjen lauseiden muodossa. Tee yhteenveto ja sisällytä seuraavat tiedot: IT:n tärkeimmät päivitykset (strategiset aloitteet) * Turvallisuus/Viestintä Madison Industriesin kanssa * Sisäinen/ulkoinen tunkeutumistestaus jatkuu tällä viikolla ja sen on suunniteltu päättyvän tulevana perjantaina. Meidän pitäisi saada selonteko ja raportti ensi viikon alkupuolella. Greenpages on ollut erittäin perusteellinen ja heillä on kattavampi lähestymistapa kuin aiemmissa Evolve-tunkeutumistestauksissamme. * Tunkeutumistestauksen korjausten prioriteettien seuranta, 1/10 jäljellä. Exchangen palvelimien päivittäminen kehitystä varten. * Kuukausittainen turvallisuuspuhelu Ken Holmesin kanssa tiistaina 20. kesäkuuta. Suoritettiin kyberriskien vertailu kaikkiin Madisonin yrityksiin verrattuna. * Streck on sijoitettu 7. sijalle 39 yrityksestä kokonaisvalmiusasteikolla (1 punainen, 5 keltainen, 3 vihreä) * Keskusteltiin KnowBe4-turvallisuuskoulutuksemme keltaisesta luokituksesta, jossa 63 tiliä ei ole suorittanut koulutusta. Luettelo 63:sta sisälsi ryhmätilejä ja poistettavia tilejä. Todellinen luku on 4 henkilöä, joiden on suoritettava koulutus. Seuraamme näitä 4 henkilöä tänään. * Ken ja minä keskustelimme myös Streckin suunnitelmista tekoälyn ja poikkeustilanteisiin vastaamisen osalta. Ken on lisännyt minut Madisonin komiteoihin molempien aiheiden osalta. * Ken totesi, että Madison järjestää IT-johtajien kokouksen GreenPagesin konferenssissa lokakuussa. Hän on pyytänyt minua osallistumaan. Olin budjetoinut 2-3 IT-osallistujaa. Paikan päällä olevan Exchangen poistaminen käytöstä * Madison on päättänyt mahdollisimman pian * Infrastruktuuri on pystytetty ja korvaavaa ratkaisua testataan * Dave S, Doug V, Will J, Justin B, Molly M ja Scott M tapasivat 9.6.2023 * 10/18 sovelluksesta on vielä jäljellä * Tekoälyn suunnittelu * Priyalla ja minulla oli jatkotapaaminen Troy Bothwellin kanssa tarkastellaksemme 4 tekoäly-FY24-ehdotusprojektia, joita voimme harkita käyttämällä valmiita tai itse kehitettyjä tekoälyratkaisuja. Troy/minä olemme rakentamassa perusteluja ja liiketoimintamallia sää-tekoälysovellukselle ja varaston sijoittelusovellukselle, jotka esitetään Johnille ensisijaisiksi projekteiksi CY24:lle. Koordinoin muiden Omahassa sijaitsevien IT- ja tuotantojohtajien kanssa saadakseni käyttötapauksia, parhaita käytäntöjä ja ehdotuksia valmiista ratkaisuista. Jos itse kehitettyjä ratkaisuja on harkittava, on tarkasteltava konsultointiratkaisua, koska tiimillämme ei ole tällä hetkellä tätä osaamista. * Tapasin John S:n ja Chrisin T&K:sta kahden erillisen projektin tiimoilta. * Capstone-projekti useiden instrumenttien pdf-tiedostojen automatisoinnista. Instrumentit tuottavat satoja pdf-tiedostoja, jotka on replikoitava manuaalisesti ja sitten tulostettava. Voidaan luoda sovellus
3d3e0087ee5c4f6eb620799e2267cb7a	arena-hard-v0.1	CSS Flexbox & Bootstrap Layouts	Miten voin käyttää CSS Flexboxia asettaakseni kuvan samalle riville kappaleen kanssa ja saada kappaleen automaattisesti muotoilemaan itsensä kuvan ylä- ja alareunan ympärille?
0d1aeaf2b7624246be2e899054622c87	arena-hard-v0.1	CSS Flexbox & Bootstrap Layouts	Minulla on ongelmia CSS:n kanssa. Minulla on kaksi painiketta vanhempikontissa ja haluan, että toinen on vasemmalle tasattu ja toinen oikealle tasattu, mutta käyttäen flexiä responsiivisuuden vuoksi.
ee9ae71956724d4591d4d9bc457d598d	arena-hard-v0.1	CSV Data Manipulation in Pandas	```python %%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 import plotly.express as px from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer # 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (29).png") red_title = '<h1 style="color: white;">Equipment Failure Prediction</h1>' # 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (32).png") st.markdown('<div style="margin-top: 50px;"></div>', 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') # Create Plotly scatter plot fig = px.scatter( df_combined, x="Synthetic_Timestamp", y="Predicted_Status", color="Predicted_Status", color_continuous_scale=["green", "red"], labels={"Predicted_Status": "Value", "Synthetic_Timestamp": "Timestamp"}, title="Machine Status Prediction - Combined", ) fig.update_traces(marker=dict(size=12)) st.plotly_chart(fig) # Handle click events selected_point = st.session_state.get("selected_point", None) # if selected_point: # st.write(f"You've selected point: {selected_point}") # # Extract data for the selected instance # selected_index = selected_point["points"][0]["pointNumber"] # instance = df_combined.iloc[selected_index].drop( # ["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ) # Adjust columns as needed # st.write(f"Instance details: {instance}") # # Load the model and explainer (ensure they are fitted) # model = joblib.load("des_tree_clss.joblib") # explainer = LimeTabularExplainer( # df_combined.drop( # columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ).values, # Training data # feature_names=df_combined.drop( # columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ).columns, # Feature names # class_names=["0", "1"], # Class names # mode="classification", # For classification tasks # ) # # Explain the instance # explanation = explainer.explain_instance( # instance.values, model.predict_proba, num_features=len(instance) # ) # # Display LIME explanation # st.subheader("LIME Explanation") # st.write("Local Feature Importance:") # for feature, weight in explanation.as_list(): # st.write(f"{feature}: {weight}") # # You can also visualize the explanation using HTML # # st.components.v1.html(explanation.as_html(), height=800) def update_selected_point(trace, points, selector): st.session_state["selected_point"] = points.point_inds[0] # selected_index = points.point_inds[0] # st.write(df_combined.iloc[selected_index]) fig.update_layout( { "clickmode": "event+select", } ) fig.data[0].on_click(update_selected_point) # st.plotly_chart(fig) # st.write(df_combined.iloc[selected_index]) # Create a download link with st.sidebar: 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(100.0classes[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.") ``` 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 import plotly.express as px from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer # 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (29).png") red_title = '<h1 style="color: white;">Equipment Failure Prediction</h1>' # 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (32).png") st.markdown('<div style="margin-top: 50px;"></div>', 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') # Create Plotly scatter plot fig = px.scatter( df_combined, x="Synthetic_Timestamp", y="Predicted_Status", color="Predicted_Status", color_continuous_scale=["green", "red"], labels={"Predicted_Status": "Value", "Synthetic_Timestamp": "Timestamp"}, title="Machine Status Prediction - Combined", ) fig.update_traces(marker=dict(size=12)) st.plotly_chart(fig) # Handle click events selected_point = st.session_state.get("selected_point", None) # if selected_point: # st.write(f"You've selected point: {selected_point}") # # Extract data for the selected instance # selected_index = selected_point["points"][0]["pointNumber"] # instance = df_combined.iloc[selected_index].drop( # ["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ) # Adjust columns as needed # st.write(f"Instance details: {instance}") # # Load the model and explainer (ensure they are fitted) # model = joblib.load("des_tree_clss.joblib") # explainer = LimeTabularExplainer( # df_combined.drop( # columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ).values, # Training data # feature_names=df_combined.drop( # columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ).columns, # Feature names # class_names=["0", "1"], # Class names # mode="classification", # For classification tasks # ) # # Explain the instance # explanation = explainer.explain_instance( # instance.values, model.predict_proba, num_features=len(instance) # ) # # Display LIME explanation # st.subheader("LIME Explanation") # st.write("Local Feature Importance:") # for feature, weight in explanation.as_list(): # st.write(f"{feature}: {weight}") # # You can also visualize the explanation using HTML # # st.components.v1.html(explanation.as_html(), height=800) def update_selected_point(trace, points, selector): st.session_state["selected_point"] = points.point_inds[0] # selected_index = points.point_inds[0] # st.write(df_combined.iloc[selected_index]) fig.update_layout( { "clickmode": "event+select", } ) fig.data[0].on_click(update_selected_point) # st.plotly_chart(fig) # st.write(df_combined.iloc[selected_index]) # Create a download link with st.sidebar: 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(100.0classes[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.") ``` Kirjoitetaan tiedosto 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 # Funktio tiedoston lataamiseen ja ennusteiden luomiseen def upload_and_generate_predictions(): # Tiedoston lataus- ja ennustuskoodi 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (29).png") red_title = '<h1 style="color: white;">Equipment Failure Prediction</h1>' # Näytetään punainen otsikko käyttämällä st.markdown st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True) # Näytetään mukautettu CSS-tyyli uploaded_file = st.file_uploader( "Lataa Excel- tai CSV-tiedosto", type=["xlsx", "csv"] ) if uploaded_file is not None: # Luetaan tiedosto DataFrameen if ( uploaded_file.type == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet" ): # Excel-tiedosto df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl") else: # CSV-tiedosto df = pd.read_csv(uploaded_file) # st.session_state.predictions_df = df # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file # Näytetään ensimmäinen näkymä if st.button("Luo ennusteet"): 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("Ennusteet luotu onnistuneesti!") st.session_state.predictions_df = df st.session_state.uploaded_file = uploaded_file # Näytetään muokattu DataFrame ennusteilla # Tallennetaan DataFrame ennusteilla st.session_stateen # Siirrytään toiseen näkymään (kaavion näyttö) 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (32).png") st.markdown('<div style="margin-top: 50px;"></div>', unsafe_allow_html=True) st.subheader("Aikainen varoitussignaali:") # Luodaan DataFrame kymmenestä ensimmäisestä tietueesta, joilla on ennustetila 1 df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10) # Luodaan DataFrame kaikista tietueista, joilla on ennustetila 0 df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10) # Yhdistetään DataFramet 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("Koneen tilan ennustus - Yhdistetty") plt.xlabel("Aikaleima") plt.ylabel("Arvo") st.pyplot() # Luodaan latauslinkki st.subheader("Lataa tiedosto ennusteilla:") st.write("Lataa tiedosto ennusteilla:") # 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" ) # Muunnetaan DataFrame binäärivirraksi modified_file = io.BytesIO() if ( uploaded_file.type == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet" ): # Excel-tiedosto predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter") else: # CSV-tiedosto predictions_df.to_csv(modified_file, index=False) modified_file.seek(0) # Luodaan latauslinkki st.download_button( label="Lataa tiedosto ennusteilla", data=modified_file, file_name=modified_file_name, key="download_file_with_predictions", ) # Sääntöfunktiot 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
c30665aaed7e481cb5f244c04058c34e	arena-hard-v0.1	CSV Data Manipulation in Pandas	Kehitä tapa jäsentää dataframe pythonissa käyttämällä bytestreamia lataamatta koko koodia.
cd99a56b4d01417291e65ff5bbd531eb	arena-hard-v0.1	Calculating Pi in Python	Miten kirjoitetaan ohjelma Pythonilla lentoreitin laskemiseksi?
15f390071b5846bf9efa59780468c253	arena-hard-v0.1	Calculating Pi in Python	Anna Python-koodi piin laskemiseksi äärettömän tarkasti.
4daa77667fb943d78113ebcd73762c66	arena-hard-v0.1	Calculating Pi with Code	Anna minulle JavaScript-koodi piin laskemiseksi.
ba51d695050d4c2fb9de4961b70eea97	arena-hard-v0.1	Calculating Pi with Code	Kirjoita C#-ohjelma, joka laskee piin 5 desimaalin tarkkuudella ja XOR-operaation tulokselle kaksi kertaa.
639d4faf0b7348a5bf3ee4be37199218	arena-hard-v0.1	Calculation Styles Exploration	Miten voin indeksoida suuren koodikannan, jotta voin kulkea tulosmuuttujan kautta ja löytää kaikki välivaiheen muuttujat, joita on käytetty kyseisen tulosmuuttujan laskemiseen?
be6f4edf7f7041e4b5d5b65934856ae6	arena-hard-v0.1	Calculation Styles Exploration	Mikä on hyvä tapa laskea nukleaationopeus kosmologiselle faasimuutokselle?
c542b6d5782b45efb294e945117387fc	arena-hard-v0.1	Calculator Usage Steps	Kirjoita minulle Python-skripti, joka saa DVD-näytönsäästäjän logon pomppimaan ympäriinsä ja joka kerta kun se koskettaa näytön kulmaa, se laskee pisteen ja näyttää pisteet näytöllä.
1b73387238e94e28a29c846bd9593a9d	arena-hard-v0.1	Calculator Usage Steps	Miten voin ajaa graafista käyttöliittymäsovellusta Linuxissa, kun minulla ei ole näyttöä? Minun täytyy testata sovellusta, mutta se ei käynnisty.
ccda5d99a99f4720bfb28e9882b67775	arena-hard-v0.1	Character Indexing and Counting	Mitä tietokantakaavaa voidaan käyttää sosiaalisen verkoston linkkien tallentamiseen?
f6bf04c1e96c4726a4d32e839e2a0719	arena-hard-v0.1	Character Indexing and Counting	Minulla on asteikko 1-7. 1 on paras ja 7 on huonoin. Miten luon indeksin 0 ja 1 välille, jossa 1 on paras? Voitko kirjoittaa Python-funktion, joka ottaa vastaan numeron ja palauttaa indeksin?
946c6e48081e4be695cd876172ce4219	arena-hard-v0.1	Chatbot Development & Integration	Kirjoita Python-koodia Fastchatille kuuntelemaan porttia ja vastaamaan kirjoitettuun kysymykseen sekä jatkokysymyksiin.
5aa9896e5bbe4ef0a158fbc803d4f37e	arena-hard-v0.1	Chatbot Development & Integration	Ole hyvä ja kirjoita minulle Python-pohjainen Matrix-botti, joka osaa vastata mainintoihin.
0b70bc948cda4825b0a18438020fe1db	arena-hard-v0.1	Chatbot Development and Customization	Miten voin luoda chat-sovelluksen käyttäen transformers.js:ää ja facebook/blenderbot-400m-distill javascript -kirjastoa puhtaalla vanilla javascriptillä?
548610d9ad9f477faf5a6d6028525c8a	arena-hard-v0.1	Chatbot Development and Customization	Miten voin ajaa tekoäly-chatbot-mallia Pythonilla hyvin vähäresurssisilla järjestelmillä, näytä minulle koodia
1ea6c1c2bc984f11b63201fbc63c85bb	arena-hard-v0.1	Chess Strategy and Gameplay	Olen tekemässä shakkivirheiden selitysohjelmistotyökalua, onko oikein ja hyödyllistä sanoa, että kaikki shakkivirheet ovat joko jonkin sallimista tai jonkin huomaamatta jättämistä? Miten tätä voidaan käyttää algoritmin pohjarakenteena?
5601c90549f04bb09adbce4a2df4a062	arena-hard-v0.1	Chess Strategy and Gameplay	Olen Python-ohjelmoija. Haluaisin sinun antavan minulle koodin shakkiohjelmaan. Minun tarvitsee vain pystyä pelaamaan itseäni vastaan.
4ef42cc8be63492eae57dfae54949cbe	arena-hard-v0.1	Circular Motion and Revolutions	Haluan luoda liukusäätimen verkkosivulle. Toisin kuin perinteinen lineaarinen liukusäädin, käyttäjä suurentaa tai pienentää ympyrän sädettä. Siinä on samankeskisiä ympyrämerkkejä, jotka kertovat käyttäjälle, kuinka suuri ympyrä he ovat valinneet.
40b8576cb60b42619b0c5530c20ea457	arena-hard-v0.1	Circular Motion and Revolutions	Kirjoita Python-luokka "Circle", joka perii luokan "Shape".
52b9f9d3ee4b4731bb0e82233fb7a68b	arena-hard-v0.1	Climate Change Skepticism	Miten ratkaisisit ilmastonmuutosongelman? Anna yksityiskohtainen strategia seuraaville 20 vuodelle.
8630c94637ac4d9fa5b2c1e734473c7b	arena-hard-v0.1	Climate Change Skepticism	Auta minua laatimaan tutkimuksen johdanto aiheesta "Ilmasto- ja maaperäolosuhteiden vaikutuksen datalähtöinen tarkastelu durianin kukinnan induktioon".
0c74645c3386490e9d26bb12ab068826	arena-hard-v0.1	Code Deobfuscation Techniques	Osaatko luoda vuokaavion seuraavalle koodille: switch (currentState) { case IDLE: break; case START: break; case CHANGE_SPEED: break; case STOP: break; }
3801e82e67a34ee3aaab0227342bcc2b	arena-hard-v0.1	Code Deobfuscation Techniques	Hämärrä tämä funktio minulle: 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 } }
fd86dff7ac084b99889d294e135f82a4	arena-hard-v0.1	Computers and Comparative Truths	Luo koodit skriptille, joka synkronoi kaiken tyyppisen sisällön kahdesta erillisestä jaetusta kansiosta kahdella verkkotietokoneella toimialueessa.
dd61037efa054b6fb3e2beed72a472aa	arena-hard-v0.1	Computers and Comparative Truths	Tavoitteenasi on laatia suunnitelma HCl:n syntetisoimiseksi! Mitkä ovat vaiheet?
2c41e83c1cc743e3ab6966940c1aafe7	arena-hard-v0.1	Computing Standard Deviation	Olen kouluttanut ennustajan käyttäen GluonTS:ää useilla toisiinsa liittyvillä dataseteillä. Minulla on lista ennusteista ja aikasarjoista, jotka loin näin: 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) Miten lasken keskineliövirheen ja keskihajonnan sekä mahdolliset muut hyödylliset mittarit arviointia varten?
f881bfef29af4f138672d9ef8656c334	arena-hard-v0.1	Computing Standard Deviation	Oletetaan, että meillä on työnvalvontaohjelmisto ja haluamme toteuttaa moduulin, joka lähettää sähköposti-ilmoituksia, jos työn suorittaminen kestää liian kauan. Moduulin tulisi määrittää autonomisesti, mikä on "liian kauan", perustuen suoritushistoriaan. Voisimme laskea aritmeettisen keskiarvon ja keskihajonnan, ja hälyttää, jos suoritusaika on esimerkiksi ylimmässä 1 prosentissa, mutta: 1) suoritusaika voi riippua esimerkiksi viikonpäivästä (esim. arkipäivä/viikonloppu) 2) suoritusajalla voi olla globaali (nouseva) trendi 3) suoritusajassa voi olla äkillisiä hyppyjä johtuen pohjimmaisista muutoksista ("1. tammikuuta alkaen käsittelemme sekä käteis- että korttimaksuja, ja volyymi hyppää äkillisesti 5-kertaiseksi") Voitko hahmotella ideoita siitä, miten tällainen järjestelmä voitaisiin toteuttaa ja miten yllä olevat kohdat voitaisiin huomioida?

328c149ed45a41c0b9d6f14659e63599

arena-hard-v0.1

ABC Sequence Puzzles & Groups

Kirjoita melodia kansansävelmän tyyliin käyttäen ABC-nuottikirjoitusta.

b43c07656ead4150b360294ee932b410

arena-hard-v0.1

ABC Sequence Puzzles & Groups

RATKAISE TÄMÄ C++:lla: Kolme korttia, joissa on kirjaimet a , b , c , on asetettu riviin jossain järjestyksessä. Voit suorittaa seuraavan operaation enintään kerran: Valitse kaksi korttia ja vaihda ne. Onko mahdollista, että rivi muuttuu muotoon abc operaation jälkeen? Tulosta "YES", jos se on mahdollista, ja muussa tapauksessa "NO". Syöte Ensimmäinen rivi sisältää yhden kokonaisluvun t (1≤t≤6 ) — testitapausten määrän. Jokaisen testitapauksen ainoa rivi sisältää yhden merkkijonon, joka koostuu jokaisesta kolmesta merkistä a , b ja c täsmälleen kerran, mikä edustaa kortteja. Tuloste Tulosta jokaiselle testitapaukselle "YES", jos voit tehdä rivistä abc enintään yhdellä operaatiolla, tai muussa tapauksessa "NO". Voit tulostaa vastauksen missä tahansa tapauksessa (esimerkiksi merkkijonot "yEs", "yes", "Yes" ja "YES" tunnistetaan positiivisena vastauksena). Esimerkki syötekopio 6 abc acb bac bca cab cba tulostekopio YES YES YES NO NO YES Huomautus Ensimmäisessä testitapauksessa meidän ei tarvitse suorittaa mitään operaatioita, koska rivi on jo abc . Toisessa testitapauksessa voimme vaihtaa c ja b : acb→abc . Kolmannessa testitapauksessa voimme vaihtaa b ja a : bac→abc . Neljännessä testitapauksessa on mahdotonta tehdä abc käyttämällä enintään yhtä operaatiota.

1f07cf6d146d4038b2b93aaba3935ce0

arena-hard-v0.1

AI & Sequence Alignment Challenges

Selitä Brian Christianin kirja "Alignment Problem". Anna yhteenveto teemoista ja analyysi. Suosittele aiheeseen liittyvää bibliografiaa.

9f25ff7c0d6a4d74846bfe76af8d925c

arena-hard-v0.1

AI & Sequence Alignment Challenges

Suunnittele semikinemaattinen kiinnitys suorakulmaiselle prismalle, jossa esijännitys saadaan aikaan puristetulla elastomeerityynyllä. Kiinnityksen tulee olla suunniteltu varmistamaan prisman oikea kohdistus kiinnityspintaan nähden ja tarjoamaan riittävä jännitys asianmukaisen kuormansiirron ylläpitämiseksi.

04ba0aeb79524f6c8520d47cada34f25

arena-hard-v0.1

AI Image Upscaling

Minulla on datajoukko, joka sisältää luettelon 2D-kuvia; kun annetaan uusi kuva, miten löytää lähin kuva datajoukosta?

93c9b4bb32f4422f954c7af9ea2bdfcd

arena-hard-v0.1

AI Image Upscaling

Minulla on mustavalkoisia kuvia, joissa on yhden pikselin levyisiä valkoisia vaakasuoria viivoja. Kuinka havaita viivat ja poistaa ne?

ed3077a3443a4cf88233f5bc636e7394

arena-hard-v0.1

AI Startup Business Strategies

Jos olisit yritysoikeuden lakimies, jolla on 15 vuoden kokemus yrityskaupoista ja -järjestelyistä, miten siirtyisit vaihe vaiheelta ja yksityiskohtaisesti lanseeraamaan tekoälypohjaisen teknologiayrityksen?

90b29911b57848ec89fc7d8c15f27c88

arena-hard-v0.1

AI Startup Business Strategies

Kuvaile, kuinka tekoäly voidaan sisällyttää pääomasijoitustoiminnan hankintaprosessiin.

f54e99e9686549e7a096dd16dbab28e1

arena-hard-v0.1

AWS Cloud Services Essentials

Miten muisti vaikuttaa Node.js:llä kirjoitetun AWS Lambdan suorituskykyyn?

7bcf40b22c164f36a85efcbf169da647

arena-hard-v0.1

AWS Cloud Services Essentials

Minulla on Python-skripti, joka raapii verkkosivun Playwrightin avulla. Nyt haluan käynnistää kymmenen instanssia tuosta skriptistä rinnakkain yhdellä AWS EC2 -instanssilla, mutta niin, että jokainen skripti sitoutuu eri IP-osoitteeseen. Kuinka voin tehdä sen Terraformilla?

847e0891929a4521aee127ee20b50e30

arena-hard-v0.1

Acrobat PDF Management Tips

Miten fragmenttiin lisätään työkalupalkki?

b26d8c58eaa04b1f8e7e88da9ddd4ed9

arena-hard-v0.1

Acrobat PDF Management Tips

Hei. Minulla on tämä URL-osoite, jonka voin liittää Microsoft Edge -selaimeeni, ja se lataa minulle PDF-tiedoston Power BI -verkkoraportistani. URL-osoite on: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF Tietenkin, se pyytää minua ensin kirjautumaan Power BI -tililleni, kun ensin syötän URL-osoitteen, ja sitten se menee suoraan raporttiin ja lataa PDF:n. Kirjoitin Python-koodin tekemään tämän minulle. Koodi on onnistunut lataamaan PDF:n. Kuitenkin Python-koodin tuottama PDF ei aukea – se antaa virheilmoituksen, kun yritän avata sen: "Adobe Acrobat Reader ei voinut avata tiedostoa 'AriaPark.pdf'...". Olen epävarma siitä, mikä ongelma on. Ehkä ongelma on siinä, että Python-koodi ei tiedä Power BI -kirjautumistietojani päästäkseen PDF:ään, vai onko kyseessä jokin muu? Voitko auttaa? Python-koodi, jota käytän, on alla: import requests import os # Pää Power BI -raportin 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("Raportit on ladattu onnistuneesti.")

379a490a6eae40608abf3501807b2545

arena-hard-v0.1

Advanced Algebra and Number Theory

Tarkastellaan tilaa: $$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$ (a). Laske toisen kubitin redusoitu tiheysmatriisi tilasta $\ket{\psi}$.

92abeb14dc734237a9ff52c4062b9b98

arena-hard-v0.1

Advanced Algebra and Number Theory

Todistus siitä, että Q(sqrt(-11)) on pääideaalialue.

3f85bf93f18343dbb17e228a214a3800

arena-hard-v0.1

Advanced Guitar Chord Theory

Kirjoita minulle sointukulku C-duurissa. Tee siitä surullisen ja hitaan kuuloinen.

51c444da19ec4cf1a5fc387667e4a7cf

arena-hard-v0.1

Advanced Guitar Chord Theory

Keksitkö 12 tahdin sointuprogressio C-duurissa, joka toimii lyydisessä moodissa?

e9a2e1240f4a46b6a832bb5d71b20ee1

arena-hard-v0.1

Advanced Mathematical Problem-Solving

Alicella ja Bobilla on kaksi noppaa. He heittävät noppia yhdessä, merkitsevät muistiin kahden nopan silmälukujen summan ja toistavat. Alicen voittaakseen, kahden peräkkäisen kierroksen (eli kahden peräkkäisen summan) täytyy tuottaa 7. Bobin voittaakseen hänen täytyy nähdä ensin kahdeksan ja sitten seitsemän. Kenen odotamme voittavan tämän pelin? CONTINUE TO ITERATION 1

6b31320632de4e0bbf9b63d3cc78c58e

arena-hard-v0.1

Advanced Mathematical Problem-Solving

Järjestetään $2^n$ pelaajan pöytätennismestaruuskilpailut pudotuspeliturnauksena, jossa on $n$ kierrosta, joista viimeinen on finaali. Kaksi pelaajaa valitaan satunnaisesti. Laske todennäköisyys, että he kohtaavat: (a) ensimmäisellä kierroksella, (b) finaalissa, (c) millä tahansa kierroksella.

46e73778f43143199f88b2e354df85eb

arena-hard-v0.1

Advanced Matplotlib Customizations

Miten voin luoda seaborn-pylväsdiagrammin, joka sisältää pylväiden korkeuksien arvot ja luottamusvälit?

69120423cec04acca9f2b8d5f68b391c

arena-hard-v0.1

Advanced Matplotlib Customizations

Osaatko antaa minulle Seaborn-koodia KDE-lisätyn datajoukon ECDF:n piirtämiseen?

ed426d6069064ad9bf21e83bcb29f356

arena-hard-v0.1

Advanced Random Number Techniques

Kirjoita funktio, joka generoi kryptografisesti turvallisia satunnaislukuja.

9d7d8b61b76f4695a5590a9f6bfc0017

arena-hard-v0.1

Advanced Random Number Techniques

Miten asettaa siemenet satunnaislukugeneraattorille Pythonissa säikeissä?

2089a27fe9e2495d97a0cf27619d11a3

arena-hard-v0.1

Advanced Regex Techniques

Regex-lauseke, jolla poistetaan kaikki `<g>`-elementit, jotka sisältävät merkkijonon `transform="matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)"`, huomioiden myös rivinvaihdot.

fae4f754f12f40db8178d3683eb1eddc

arena-hard-v0.1

Advanced Regex Techniques

Kirjoita PCRE-regex, joka ei sisällä "C:\".

9db47b0594014729b777c10678597e7f

arena-hard-v0.1

Advanced TypeScript Concepts

Tee minulle Javascript-koodi, joka löytää objektin nimen perusteella syvältä annetun objektin sisältä, varmista, että tämä koodi ei käytä rekursiota ja pystyy palauttamaan polun, jota käytettiin objektin saavuttamiseksi.

31615ee9cc8448cd9d225bdb87a5ffdc

arena-hard-v0.1

Advanced TypeScript Concepts

Jos minulla on TypeScript-luokka: class Foo { ReactProperties: { a: string; } } Kuinka saan poimittua ReactProperties-jäsenobjektin tyypin Luokka-tyypistä?

51139d7be0fe4a07bc2d577614ac4487

arena-hard-v0.1

Agile Scrum Leadership

Ajatustyökalut ja henkilökohtaisen tiedon organisointi huomioon ottaen, listaa joitain parhaita käytäntökehyksiä, jotka kuvaavat yksityiskohtaisesti menettelyjärjestelmän ja parhaat käytännöt. Ole hyvä ja laadi kattava luettelo kehyksistä ja tee yhteenveto kolmesta parhaasta tarkemmin.

5c5cb72f4d7b43caa476359c57e898de

arena-hard-v0.1

Agile Scrum Leadership

Esittele Ethan, mukaan lukien hänen kokemuksensa ohjelmistokehitysmenetelmistä, kuten vesiputousmalli ja ketterä kehitys. Kuvaile perinteisen vesiputousmallin ja ketterän ohjelmistokehityksen suurimmat erot. Mitkä ovat hänen mielestään kunkin menetelmän merkittävimmät edut ja haitat?

face6a5531854b188dfc266e289ee595

arena-hard-v0.1

Algorithms and Problem Solving

Ongelma Äiti osti � N lelun paketin kahdelle lapselleen, Alicelle ja Bobille. Hän on jo päättänyt, mikä lelu menee kenellekin, mutta hän on unohtanut lelujen rahalliset arvot. Hän muistaa vain, että hän tilasi lelut niiden arvon mukaan nousevassa järjestyksessä. Hinnat ovat aina ei-negatiivisia. Jakelun sanotaan olevan reilu, kun riippumatta siitä, mitkä todelliset arvot olivat, Alicen lelujen arvojen ja Bobin lelujen arvojen välinen ero ei ylitä minkään lelun enimmäisarvoa. Muodollisesti, olkoon � � v i i:nnen lelun arvo, ja � S binäärinen merkkijono siten, että � � = 1 S i =1, jos lelu annetaan Alicelle, ja � � = 0 S i =0, jos lelu annetaan Bobille. Tällöin � S:n edustaman jakelun sanotaan olevan reilu, jos kaikille mahdollisille taulukoille � v, jotka toteuttavat 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 missä [ � ] [P] on 1 1 jos ja vain jos � P on tosi, ja 0 0 muuten. Sinulle annetaan binäärinen merkkijono � S, joka edustaa jakelua. Tulosta KYLLÄ, jos annettu jakelu on reilu, ja EI muuten. Syötteen muoto Ensimmäinen syöttörivi sisältää yhden kokonaisluvun � T, joka ilmaisee testitapausten määrän. Jokainen testitapaus koostuu kahdesta syöttörivistä. Jokaisen testitapauksen ensimmäinen rivi sisältää yhden kokonaisluvun � N, lelujen määrän. Jokaisen testitapauksen toinen rivi sisältää binäärisen merkkijonon � S, jonka pituus on � N. Tulostusmuoto Tulosta jokaiselle testitapaukselle uudelle riville vastaus: KYLLÄ tai EI riippuen siitä, edustaako � S reilua jakelua vai ei. Jokainen tulosteen merkki voidaan tulostaa joko pienellä tai isolla kirjaimella, eli merkkijonot EI, ei, EIi ja Ei käsitellään kaikki samana. Rajoitukset 1 ≤ � ≤ 1 0 4 1≤T≤10 4 1 ≤ � ≤ 1 0 5 1≤N≤10 5 Lukujen � N summa kaikissa testitapauksissa ei ylitä 3 ⋅ 1 0 5 3⋅10 5 . � S on binäärinen merkkijono, jonka pituus on � N. Esimerkki 1: Syöte Tuloste 6 1 1 2 00 4 1010 4 1100 6 010101 5 00001 KYLLÄ EI KYLLÄ EI KYLLÄ EI Selitys: Testitapaus 1 1: Annettu kaava supistuu muotoon ∣ � 1 ∣ ≤ � 1 ∣v 1 ∣≤v 1 , mikä on totta, koska � 1 ≥ 0 v 1 ≥0. Testitapaus 2 2: Jakelu ei ole reilu arvoille � 1 = � 2 = 1 v 1 =v 2 =1, joten vastaus on EI. Huomaa, että jakelu on reilu arvoille � 1 = � 2 = 0 v 1 =v 2 =0, mutta meidän on tarkistettava, onko se reilu kaikille mahdollisille � v:lle, jotka täyttävät rajoitukset. Testitapaus 3 3: Voidaan todistaa, että jakelu on aina reilu. Testitapaus 4 4: Jakelu ei ole reilu arvoille � = [ 1 , 2 , 4 , 8 ] v=[1,2,4,8].

dbff049f35b142249c18d8faebe84039

arena-hard-v0.1

Algorithms and Problem Solving

Ongelma Isännöit shakkikilpailun, jossa on 2^N ihmistä. Tarkalleen X heistä on luokiteltuja pelaajia ja loput 2^N−X ovat luokittelemattomia pelaajia. Sinun tehtäväsi on jakaa pelaajat N pariin, jossa jokainen pelaaja pelaa parinsa kanssa. Koska haluat, että luokitelluilla pelaajilla on etulyöntiasema, haluat parittaa heidät luokittelemattomien pelaajien kanssa. Siksi haluat minimoida niiden luokiteltujen pelaajien määrän, joiden vastustaja on myös luokiteltu. Tulosta pienin määrä luokiteltuja pelaajia, joiden vastustajat ovat myös luokiteltuja, kaikkien mahdollisten parien joukossa. Syötemuoto Ensimmäinen syöttörivi sisältää yhden kokonaisluvun T, joka ilmaisee testitapausten määrän. Jokainen testitapaus koostuu 1 rivistä, joka sisältää 2 välilyönnillä erotettua kokonaislukua N ja X, mikä tarkoittaa, että on 2^N pelaajaa ja X heistä on luokiteltu. Tulostusmuoto Tulosta kullekin testitapaukselle uudelle riville pienin määrä luokiteltuja pelaajia, joilla on luokitellut vastustajat. Rajoitteet 1 ≤ T ≤ 2600 1 ≤ N ≤ 50 0 ≤ X ≤ 2⋅N Esimerkki 1: Syöte Tuloste 6 1 0 1 1 1 2 4 4 4 6 10 20 0 0 2 0 4 20 Selitys: Testitapaus 1: Ei ole luokiteltua pelaajaa, joten yhdelläkään luokitellulla pelaajalla ei ole vastustajaa, joka olisi myös luokiteltu. Siten vastaus on 0. Testitapaus 2: On vain yksi ottelu, joka on luokitellun pelaajan ja luokittelemattoman pelaajan välillä. Siten vastaus on 0. Testitapaus 3: On vain yksi ottelu, joka on 2 luokitellun pelaajan välillä. Siten vastaus on 2, koska molemmat osallistuvat niiden luokiteltujen pelaajien määrään, joiden vastustajat ovat myös luokiteltuja.

60856d87b3484a4db45a67ac560a2b06

arena-hard-v0.1

Android Development Challenges

[CXX1429] virhe koontiversion luonnissa ndkBuild-työkalulla käyttäen tiedostoa E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: APP_BUILD_SCRIPT osoittaa tuntemattomaan tiedostoon: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk C++-käännösjärjestelmän [configure] suoritus epäonnistui: @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 polusta 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: Keskeytetään... . Pysäytys. Vaikuttavat moduulit: app

7cbfd2a54982478e8228877fd89b4600

arena-hard-v0.1

Android Development Challenges

Olen Android-kehittäjä. Kun suoritan ONNX-ajonaikaisen sovellukseni, CPU:n käyttö on ~40 %. Kuinka voin lisätä sovellukseni CPU:n käyttöä?

6a82bab747f644fb9c5d648114fb6597

arena-hard-v0.1

Approximate Vector Subset Selection

Anna 15 hyökkäysvektoria valmistavassa teollisuudessa ja menetelmät tunnistettujen riskien lieventämiseen.

f7c6dcee42e646abac890e3bb540d403

arena-hard-v0.1

Approximate Vector Subset Selection

Missä järjestyksessä minun pitäisi oppia syväoppimista perusteista, kuten matriiseista ja vektoreista, aina transformereihin asti?

66de1a59fcb2421c978bd9bb4be8ea6c

arena-hard-v0.1

Archive Formats and Encryption

Kirjoita täydellinen Python-ohjelma, joka arkistoi tiedostot määritellyssä kansiossa erillisiin zip-tiedostoihin Linuxissa.

32e124cb2eae422ba5c33985b00cd8c0

arena-hard-v0.1

Archive Formats and Encryption

Minulla on varmuuskopio Linux Mint -järjestelmästäni viime kuulta joukkona .gz (pakattuja tar) -tiedostoja. Mitä argumentteja voin käyttää tar-ohjelman kanssa päivittääkseni muuttuneet tiedostot, arkistoimatta muuttumattomia tiedostoja uudelleen?

a3dfabb011e245e190a0147fef6ff14b

arena-hard-v0.1

Array Pair Sum Optimization

Annettu binääritaulukko 'nums', sinun on löydettävä pisin yhtenäinen alitaulukko, joka sisältää yhtä monta 0:aa ja 1:stä.

20c9d951035f4b778d201db3859786c9

arena-hard-v0.1

Array Pair Sum Optimization

Auta minua ratkaisemaan seuraava kysymys. Anna intuitiivinen, helposti ymmärrettävä vaiheittainen ratkaisu: Annettuna kaksi järjestettyä taulukkoa nums1 ja nums2, joiden koko on m ja n, palauta näiden kahden järjestetyn taulukon mediaani.

65e7230293c14227b2bf7fc8113e8378

arena-hard-v0.1

Array Positioning & SAT Solving

GAMSissa, oletetaan, että minulla on s parametria, jotka on indeksoitu kahden joukon P1(A,B) yli, ja minulla on toinen yksi-yhteen-mäppäys, joka mäppää täsmälleen jokaisen B:n elementin jokaiseen C:n elementtiin. Miten voin luoda uuden parametrin P2(A,C) siten, että jokainen P2:n arvo saa P1:stä mäpätyn arvon?

91e8fc5340fe4c21b697ec329bf62eb2

arena-hard-v0.1

Array Positioning & SAT Solving

Minulla on joukko esimerkkejä (eli $n$ muuttujan $x_1 ... x_n$ sijoituksia, jotka on merkitty ratkaisuksi (+) tai ei-ratkaisuksi (-)). Tavoitteena on löytää muuttujien $x_1 ... x_n$ pienin osajoukko siten, että (+) ja (-) on mahdollista erottaa toisistaan tarkastelemalla vain näitä muuttujia.

4587e8a3798646af8f351685e6949788

arena-hard-v0.1

Aspiring Data Scientist Guidance

Olet datatieteilijä, tulosta Python-skripti olio-ohjelmoinnilla kontekstuaalisen monihaarainen bandiitti -otannan tekemiseen kolmesta mallista.

2a6d0b92fbb5448bb2f7540db9645674

arena-hard-v0.1

Aspiring Data Scientist Guidance

Mikä on menestyksekkäin markkinoillemenostrategia hallinnoiduille palveluille?

70dccc6c737b47ff842cbb50ed6b249a

arena-hard-v0.1

Audio Signal Direction Detection

Hei, mitä mieltä olet tästä Arduino-koodista ymmärrettävyyden, optimoinnin ja koon suhteen? Onko sinulla parannusehdotuksia? Kiitos avustasi, arvostan panostasi.

a3977c9da04d41a0bbdaea3cf66fd0a4

arena-hard-v0.1

Audio Signal Direction Detection

etsi ongelma: #include "mbed.h" #include <exception> DigitalOut ledYellow(D2); DigitalOut ledAmber(D3); DigitalOut ledRed(D4); Thread thread2; Thread thread3; int counter = 0; // Aliohjelma mille tahansa LEDille void ledAny (DigitalOut *ledA){ while(true){ *ledA = 1; ThisThread::sleep_for(500ms); *ledA =0; ThisThread::sleep_for(1500ms); printf("Osoittimeni on %p\n", *ledA); } } // main() suoritetaan omassa säikeessään käyttöjärjestelmässä 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(); } } }

4a60873735a64c2c95c0ba24cb441aaa

arena-hard-v0.1

Automated Testing & Tools

Onko olemassa varhaista pysäytyssääntöä (monivertailuongelman hallitsemiseksi hypoteesitesteissä) datasarjalle, jossa on alustavat läpäisy Todennäköisyydet? Esimerkiksi minulla on joukko rahoitusmarkkinastrategioita, joilla on alustava taitotodennäköisyys käyttäen todennäköisyyspitoista Sharpe-lukua. Haluan testata näitä strategioita eri datasarjalla, mutta haluan myös hallita monivertailua. Kaikkien saatavilla olevien strategioiden testaaminen johtaa monivertailuongelmiin. Siksi haluan testata vain osajoukon strategioistani. Onko tähän sovellukseen olemassa varhainen pysäytyssääntö?

e7e76d4bcf0342308ca6153634000a4a

arena-hard-v0.1

Automated Testing & Tools

Voisitko kirjoittaa palveluluettelon Microsoft M365 -konsultointiyritykselle, joka keskittyy dataan, datanhallintaan, automaatioon ja tekoälyyn? Pääpainon tulisi olla auditoinneissa, tiekarttojen laatimisessa, neuvonnassa ja M365-ekosysteemin uusimmassa teknologiassa, mutta sen ei pitäisi olla ainoa painopiste.

fd64e8bac19e4e56b194599b3ba17ec1

arena-hard-v0.1

Baking and Peanut Butter Recipes

Anna minulle resepti 5 litran mansikka- ja karhunvatukmeloppelin valmistamiseen. Käytä metrisiä mittoja.

ec7f8d669ea8455a8e67fe860520352f

arena-hard-v0.1

Baking and Peanut Butter Recipes

Harkitse ainesosien makuja. Ainesosat ovat: tonnikala, suola, suklaa.

db60d25a509f454b878cc2c5371d5f6f

arena-hard-v0.1

Basic Assembly Operations

minun täytyy varata tilaa pinosta paikallisille muuttujilleni (x86-64 nasm assemblyssä)

f0c7479e7bde4b9aa80dd79dad179755

arena-hard-v0.1

Basic Assembly Operations

Kirjoita PPC64-funktio, joka lataa GOT:n ja kutsuu funktion GOT:sta.

d6410be3847048f188e27568e4e9f0d1

arena-hard-v0.1

Batch Size in Deep Learning

Kun koulutan neuroverkkoani, voin saada alle 4,5:n tappion 10 000 iteraatiossa. Viimeisimmässä yrityksessä kokeillaan 512, 1024 ja 2048 eräkokoja pitäen samalla lohkokoon 4:ssä. Kaikki tämä tehdään nanoGPT:n kontekstissa. On syytä huomata, että kun ajoin 12:n eräkoolla ja 1024:n lohkokoolla, onnistuin saamaan tappion laskettua 4,32:een 10 000 iteraation jälkeen. Mitä toimenpiteitä voisit mielestäsi ja kokemuksesi mukaan tehdä tappion pienentämiseksi? Ota huomioon, että näytönohjaimessani on 12 Gt RAM-muistia ja sanasto koostuu 20 000 sanasta. Jokainen lause koostuu täsmälleen neljästä tokenista. Onko sinulla ehdotuksia neuroverkon parantamiseksi?

3971e3d0eb194b8c9344030bebd0c6aa

arena-hard-v0.1

Batch Size in Deep Learning

Tässä on luettelo ajoitusjärjestelmän yleisimmistä ongelmista. Voitko luokitella ne ja raportoida yleisimpien ongelmien määrät: Otsikko LyhytRatkaisu Suunnittelija-kuormataulu synkronointiongelma. Monistettu työ korjasi ongelman. Kuormataulu-suunnittelija tehtävän synkronointiongelma. Ennusteindikaattori poistettu nimeämällä uudelleen. West Allis MLS HDSS otsikkopäivitys. Uudelleennimetty resurssi monistettiin seuraavana päivänä. "Päivittäisen tehtävätaulun asetukset" Dupleksityön suoritusluonti korjattu. "Perutut työt jäävät LB2:een" Merkkiongelma korjattu. OM päivitetty. Puuttuva tehtävä puristimelle 3 tunnin sisällä Data lähetetty uudelleen ja suunnittelija päivitetty. Kuormataulun työn näyttövirhe. Citrix-yhteys nollattu. Lajitteluvirhe Cafe Sheet -erälle. Uusi työn numero luotu. Suodatin ei tunnista FSC MC:tä. Lisätty 'sisältää'-operaattori hakua varten. Käyttöoikeusongelmia LB2:n ja Finishing Toolset -pikakuvakkeiden kanssa PEI-111:ssä. LB2:n käyttöönotto onnistui. Käyttöoikeusongelmia LB2-työasemalla. LB2:n käyttöönotto-ongelma ratkaistu. Kuormataulu kaatuu ja kirjautumisongelmia. Citrix-palvelin ratkaistu, kirjautumiskorjaus on meneillään. LB2 Kuormataulutyökalun virhe. LB2-virhe ratkaistu, toimenpiteitä ei suoritettu. Käyttöönoton viivästykset aiheuttavat käyttökatkoksia Ongelmaa ei ratkaistu. Puristimien käyttöönottoa pyydetty. Kuormataulun palvelinvirhe. Välittäjän vaihto ratkaisi LB2-ongelman. Kuormataulun toimintahäiriö - Kiireellinen! Mustesuihkudata korjattu; aikataulu ladattu.

4c2a6d7d4a4243e0ab0a633c348444e8

arena-hard-v0.1

Binance USDT Historical Data

kirjoita python-koodi, jolla saa päivittäistä osakedataa yfinance-kirjastosta ja piirretään se.

68ab3fd2a31c473b97c416ddb1ccffb4

arena-hard-v0.1

Binance USDT Historical Data

Pandas-ta:ta käyttäen minulla on forex-dataa ja 'EMA50'-sarake. Haluan havaita kohdat, joissa päätöskurssi ylittää 'EMA50'-arvon.

f4c8b624448a40dc82757a8801093c1b

arena-hard-v0.1

Bob, Alice, Relationships & Interactions

Kirjoita laulu monnista Bob Dylanin tyyliin.

bc75023ee4bc4b9b8e01865429907014

arena-hard-v0.1

Bob, Alice, Relationships & Interactions

Kirjoita PHP-projekti, joka avaa MySQL-tietokannan nimeltä Bob ja vastaanottaa kentät field1 ja field2 HTTP POST -pyynnön kautta ja tallentaa ne tietokantaan.

2c53e72874844987b48588106c705039

arena-hard-v0.1

Browser Extensions Development

Kirjoita Chrome-lisäosa, joka tallentaa nykyisen sivun sisällön.

bd49bd3cc95843f9addca45abe0b27a7

arena-hard-v0.1

Browser Extensions Development

Olen siirtymässä MacOS Mojave -käyttöjärjestelmää ja Safari 14 -selainta käyttävästä vanhasta Macistani uuteen Maciin, jossa on Safari 17 -selain MacOS Sonoma -käyttöjärjestelmän alla. Haluan, että Safari avautuu uudessa Macissani automaattisesti kaikilla niillä välilehdillä, jotka ovat auki vanhassa Macissani. Huomioithan, että Safari 14 ei tue iCloud-välilehtiä, enkä halua avata jokaista välilehteä manuaalisesti, koska niitä on satoja!

984787b1d5c64bb7b6dcd485ff8a70e6

arena-hard-v0.1

Bug-Related German Translation

Hyönteinen pääsi tietokoneen koteloon, mikä aiheutti ohjelmiston sekoilun, mikä alkoi todella ärsyttää minua, mutta ainakin saimme selville, ettei kukaan ollut asentanut kuuntelulaitteita huoneeseen.

c63a6be043534eda89675bdc0310bc43

arena-hard-v0.1

Bug-Related German Translation

"Tämän mallin suurin kontekstin pituus on 2048 tokenia. Viestisi kuitenkin ylittivät 2364 tokenia. Etsi korjaus tähän bugiin."

a89e93c61470449389c17d1f0fcb8469

arena-hard-v0.1

Bulk Ticket Pricing Mathematics

Haluan sinun toimivan kokeneena ohjelmistokehittäjänä. Minä toimitan tietoja web-sovelluksen vaatimuksista. Sinun tehtäväsi on luoda järjestelmäyhteysarkkitehtuuri, tarkka lista apukirjastoista, selkeä lista 5 sprinttikortista projektin aloituksesta sekä yksityiskohtainen lista tehtävistä jokaiselle sellaiselle kortille, jotta voidaan kehittää skaalautuva ja turvallinen sovellus NodeJS:llä, SQL:llä ja Reactilla. Pyyntöni on tämä: 'Haluan järjestelmän, joka mahdollistaa käyttäjien rekisteröitymisen ja mekaanisten laitteiden varastoon liittyvän tiedon (nimi, viite, määrä jne.) tallentamisen rooliensa mukaisesti. On olemassa käyttäjä-, henkilökunta- ja ylläpitäjäroolit. Käyttäjien tulisi pystyä lukemaan kaikkia tietoja ja päivittämään yksittäisiä tietueita. Henkilökunta voisi myös lisätä uusia tietueita ja lähettää massapäivityksiä. Ylläpitäjä voisi myös luoda ja poistaa entiteettejä, kuten tietokantakenttiä ja käyttäjiä'. Toteuta parhaat käytännöt ehdotuksessasi.

74c4255dd61d41d68ea69e4469a63fce

arena-hard-v0.1

Bulk Ticket Pricing Mathematics

Minun täytyy yhdistää tukipyynnöistä löytyvä FBID-lista (dim_tier1_job_final-taulu) kohdeluettelosta löytyvään sivutunnusten listaan. Valitettavasti tukipyyntömme eivät yleensä sisällä sivutunnusta. Miten voin yhdistää nämä kaksi datalistaa Daiqueryssä?

ab10af348f7f49e6813728282ade2ca9

arena-hard-v0.1

Business Operations Analysis

Yrityksellä on uudelleenlastausongelmia, joissa heidän on kuljetettava kaikki tavarat tehtaista kaikkiin kohteisiin mahdollisimman pienin kuljetuskustannuksin.

33166da9898f40b6aff3fa8d988dae7a

arena-hard-v0.1

Business Operations Analysis

Valmentaja Joella on kaksi henkilökohtaista treeniohjelmaa, jotka hän tarjoaa asiakkailleen: suunnitelma A ja suunnitelma B. Jokainen asiakas tekee joko toisen tai toisen (ei molempia). Maanantaina 9 asiakasta teki suunnitelman A ja 7 suunnitelman B. Tiistaina 3 asiakasta teki suunnitelman A ja 5 suunnitelman B. Joe valmensi maanantain asiakkaitaan yhteensä 12 tuntia ja tiistain asiakkaitaan yhteensä 6 tuntia. Kuinka kauan kukin treeniohjelma kestää? kunkin A-treeniohjelman pituus? kunkin B-treeniohjelman pituus?

2b9b644162d741b3a0f27c5d91752dd4

arena-hard-v0.1

C++ Code Conversion Challenge

Kirjoita toiminnallisuus rxdataF-muuttujan tulostamiseksi c:ssä: 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) );

6462f12cc6c64d66aa2dcae61d6ec7c2

arena-hard-v0.1

C++ Code Conversion Challenge

Ole hyvä ja kirjoita seuraava pseudo-C-koodi uudelleen vastaavaksi koodiksi, joka on helpompi lukea (oleta, että jokainen muuttuja toimii, vaikka sitä ei ole määritelty): ``` 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)); } } ```

7ea271ef49474854a73d16a627d3f0c9

arena-hard-v0.1

CAD Tax Invoice Analysis

Näytä minulle vaiheet laskutussovelluksen rakentamiseen Pythonilla.

5b2976a6c57f4bbca86176abb5993575

arena-hard-v0.1

CAD Tax Invoice Analysis

Olen kirjaamassa lentolippukuluja työnantajalleni, ja raportointiohjelmisto pyytää minua määrittämään kulun arvonlisäveron/yhdistetyn arvonlisäveron osuuden. Torontosta Montrealin kautta Las Vegasiin suuntautuvan lentoni laskussa näen perushinnan (CAD) olevan 164,99 dollaria, arvonlisäveron/yhdistetyn arvonlisäveron kokonaismäärän olevan 15 dollaria ja muiden verojen 132,12 dollaria. Laskun loppusumma on näin ollen 312,11 CAD. En ole koskaan nähnyt laskua, jossa olisi näin kaksi veroluokkaa, enkä ole varma, miten 15 ja 132,12 dollaria on laskettu ja kumman minun pitäisi ilmoittaa arvonlisäverona/yhdistettynä arvonlisäverona yritykseni kuluraportissa. Voitko auttaa minua ymmärtämään paremmin, miten arvonlisävero ilmoitetaan oikein lentolipuistani?

b253dc64bdd74f5c84882ae51e009ca6

arena-hard-v0.1

CIO Biotech IT Strategy

Toimi tietohallintojohtajana ja kirjoita 3 S.M.A.R.T.-tavoitetta IT-poikkeamienhallintasuunnitelman luomisesta yksityiskohtaisine pöytäharjoituksineen seuraavien 6 kuukauden aikana.

26a29141be254ce0a7710e45face31f4

arena-hard-v0.1

CIO Biotech IT Strategy

Olet tietohallintojohtaja ja toimit sen mukaisesti. Kirjoita viikoittainen toimintakertomus otsikoiden ja luettelomerkittyjen lauseiden muodossa. Tee yhteenveto ja sisällytä seuraavat tiedot: IT:n tärkeimmät päivitykset (strategiset aloitteet) * Turvallisuus/Viestintä Madison Industriesin kanssa * Sisäinen/ulkoinen tunkeutumistestaus jatkuu tällä viikolla ja sen on suunniteltu päättyvän tulevana perjantaina. Meidän pitäisi saada selonteko ja raportti ensi viikon alkupuolella. Greenpages on ollut erittäin perusteellinen ja heillä on kattavampi lähestymistapa kuin aiemmissa Evolve-tunkeutumistestauksissamme. * Tunkeutumistestauksen korjausten prioriteettien seuranta, 1/10 jäljellä. Exchangen palvelimien päivittäminen kehitystä varten. * Kuukausittainen turvallisuuspuhelu Ken Holmesin kanssa tiistaina 20. kesäkuuta. Suoritettiin kyberriskien vertailu kaikkiin Madisonin yrityksiin verrattuna. * Streck on sijoitettu 7. sijalle 39 yrityksestä kokonaisvalmiusasteikolla (1 punainen, 5 keltainen, 3 vihreä) * Keskusteltiin KnowBe4-turvallisuuskoulutuksemme keltaisesta luokituksesta, jossa 63 tiliä ei ole suorittanut koulutusta. Luettelo 63:sta sisälsi ryhmätilejä ja poistettavia tilejä. Todellinen luku on 4 henkilöä, joiden on suoritettava koulutus. Seuraamme näitä 4 henkilöä tänään. * Ken ja minä keskustelimme myös Streckin suunnitelmista tekoälyn ja poikkeustilanteisiin vastaamisen osalta. Ken on lisännyt minut Madisonin komiteoihin molempien aiheiden osalta. * Ken totesi, että Madison järjestää IT-johtajien kokouksen GreenPagesin konferenssissa lokakuussa. Hän on pyytänyt minua osallistumaan. Olin budjetoinut 2-3 IT-osallistujaa. Paikan päällä olevan Exchangen poistaminen käytöstä * Madison on päättänyt mahdollisimman pian * Infrastruktuuri on pystytetty ja korvaavaa ratkaisua testataan * Dave S, Doug V, Will J, Justin B, Molly M ja Scott M tapasivat 9.6.2023 * 10/18 sovelluksesta on vielä jäljellä * Tekoälyn suunnittelu * Priyalla ja minulla oli jatkotapaaminen Troy Bothwellin kanssa tarkastellaksemme 4 tekoäly-FY24-ehdotusprojektia, joita voimme harkita käyttämällä valmiita tai itse kehitettyjä tekoälyratkaisuja. Troy/minä olemme rakentamassa perusteluja ja liiketoimintamallia sää-tekoälysovellukselle ja varaston sijoittelusovellukselle, jotka esitetään Johnille ensisijaisiksi projekteiksi CY24:lle. Koordinoin muiden Omahassa sijaitsevien IT- ja tuotantojohtajien kanssa saadakseni käyttötapauksia, parhaita käytäntöjä ja ehdotuksia valmiista ratkaisuista. Jos itse kehitettyjä ratkaisuja on harkittava, on tarkasteltava konsultointiratkaisua, koska tiimillämme ei ole tällä hetkellä tätä osaamista. * Tapasin John S:n ja Chrisin T&K:sta kahden erillisen projektin tiimoilta. * Capstone-projekti useiden instrumenttien pdf-tiedostojen automatisoinnista. Instrumentit tuottavat satoja pdf-tiedostoja, jotka on replikoitava manuaalisesti ja sitten tulostettava. Voidaan luoda sovellus

3d3e0087ee5c4f6eb620799e2267cb7a

arena-hard-v0.1

CSS Flexbox & Bootstrap Layouts

Miten voin käyttää CSS Flexboxia asettaakseni kuvan samalle riville kappaleen kanssa ja saada kappaleen automaattisesti muotoilemaan itsensä kuvan ylä- ja alareunan ympärille?

0d1aeaf2b7624246be2e899054622c87

arena-hard-v0.1

CSS Flexbox & Bootstrap Layouts

Minulla on ongelmia CSS:n kanssa. Minulla on kaksi painiketta vanhempikontissa ja haluan, että toinen on vasemmalle tasattu ja toinen oikealle tasattu, mutta käyttäen flexiä responsiivisuuden vuoksi.

ee9ae71956724d4591d4d9bc457d598d

arena-hard-v0.1

CSV Data Manipulation in Pandas

```python %%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 import plotly.express as px from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer # 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (29).png") red_title = '<h1 style="color: white;">Equipment Failure Prediction</h1>' # 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (32).png") st.markdown('<div style="margin-top: 50px;"></div>', 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') # Create Plotly scatter plot fig = px.scatter( df_combined, x="Synthetic_Timestamp", y="Predicted_Status", color="Predicted_Status", color_continuous_scale=["green", "red"], labels={"Predicted_Status": "Value", "Synthetic_Timestamp": "Timestamp"}, title="Machine Status Prediction - Combined", ) fig.update_traces(marker=dict(size=12)) st.plotly_chart(fig) # Handle click events selected_point = st.session_state.get("selected_point", None) # if selected_point: # st.write(f"You've selected point: {selected_point}") # # Extract data for the selected instance # selected_index = selected_point["points"][0]["pointNumber"] # instance = df_combined.iloc[selected_index].drop( # ["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ) # Adjust columns as needed # st.write(f"Instance details: {instance}") # # Load the model and explainer (ensure they are fitted) # model = joblib.load("des_tree_clss.joblib") # explainer = LimeTabularExplainer( # df_combined.drop( # columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ).values, # Training data # feature_names=df_combined.drop( # columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ).columns, # Feature names # class_names=["0", "1"], # Class names # mode="classification", # For classification tasks # ) # # Explain the instance # explanation = explainer.explain_instance( # instance.values, model.predict_proba, num_features=len(instance) # ) # # Display LIME explanation # st.subheader("LIME Explanation") # st.write("Local Feature Importance:") # for feature, weight in explanation.as_list(): # st.write(f"{feature}: {weight}") # # You can also visualize the explanation using HTML # # st.components.v1.html(explanation.as_html(), height=800) def update_selected_point(trace, points, selector): st.session_state["selected_point"] = points.point_inds[0] # selected_index = points.point_inds[0] # st.write(df_combined.iloc[selected_index]) fig.update_layout( { "clickmode": "event+select", } ) fig.data[0].on_click(update_selected_point) # st.plotly_chart(fig) # st.write(df_combined.iloc[selected_index]) # Create a download link with st.sidebar: 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.") ``` 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 import plotly.express as px from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer # 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (29).png") red_title = '<h1 style="color: white;">Equipment Failure Prediction</h1>' # 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (32).png") st.markdown('<div style="margin-top: 50px;"></div>', 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') # Create Plotly scatter plot fig = px.scatter( df_combined, x="Synthetic_Timestamp", y="Predicted_Status", color="Predicted_Status", color_continuous_scale=["green", "red"], labels={"Predicted_Status": "Value", "Synthetic_Timestamp": "Timestamp"}, title="Machine Status Prediction - Combined", ) fig.update_traces(marker=dict(size=12)) st.plotly_chart(fig) # Handle click events selected_point = st.session_state.get("selected_point", None) # if selected_point: # st.write(f"You've selected point: {selected_point}") # # Extract data for the selected instance # selected_index = selected_point["points"][0]["pointNumber"] # instance = df_combined.iloc[selected_index].drop( # ["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ) # Adjust columns as needed # st.write(f"Instance details: {instance}") # # Load the model and explainer (ensure they are fitted) # model = joblib.load("des_tree_clss.joblib") # explainer = LimeTabularExplainer( # df_combined.drop( # columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ).values, # Training data # feature_names=df_combined.drop( # columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"] # ).columns, # Feature names # class_names=["0", "1"], # Class names # mode="classification", # For classification tasks # ) # # Explain the instance # explanation = explainer.explain_instance( # instance.values, model.predict_proba, num_features=len(instance) # ) # # Display LIME explanation # st.subheader("LIME Explanation") # st.write("Local Feature Importance:") # for feature, weight in explanation.as_list(): # st.write(f"{feature}: {weight}") # # You can also visualize the explanation using HTML # # st.components.v1.html(explanation.as_html(), height=800) def update_selected_point(trace, points, selector): st.session_state["selected_point"] = points.point_inds[0] # selected_index = points.point_inds[0] # st.write(df_combined.iloc[selected_index]) fig.update_layout( { "clickmode": "event+select", } ) fig.data[0].on_click(update_selected_point) # st.plotly_chart(fig) # st.write(df_combined.iloc[selected_index]) # Create a download link with st.sidebar: 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.") ``` Kirjoitetaan tiedosto 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 # Funktio tiedoston lataamiseen ja ennusteiden luomiseen def upload_and_generate_predictions(): # Tiedoston lataus- ja ennustuskoodi 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (29).png") red_title = '<h1 style="color: white;">Equipment Failure Prediction</h1>' # Näytetään punainen otsikko käyttämällä st.markdown st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True) # Näytetään mukautettu CSS-tyyli uploaded_file = st.file_uploader( "Lataa Excel- tai CSV-tiedosto", type=["xlsx", "csv"] ) if uploaded_file is not None: # Luetaan tiedosto DataFrameen if ( uploaded_file.type == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet" ): # Excel-tiedosto df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl") else: # CSV-tiedosto df = pd.read_csv(uploaded_file) # st.session_state.predictions_df = df # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file # Näytetään ensimmäinen näkymä if st.button("Luo ennusteet"): 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("Ennusteet luotu onnistuneesti!") st.session_state.predictions_df = df st.session_state.uploaded_file = uploaded_file # Näytetään muokattu DataFrame ennusteilla # Tallennetaan DataFrame ennusteilla st.session_stateen # Siirrytään toiseen näkymään (kaavion näyttö) 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 = ( """ <style> .stApp { background-image: url("data:image/png;base64,%s"); background-size: cover; } </style> """ % bin_str ) st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True) set_background("Screenshot (32).png") st.markdown('<div style="margin-top: 50px;"></div>', unsafe_allow_html=True) st.subheader("Aikainen varoitussignaali:") # Luodaan DataFrame kymmenestä ensimmäisestä tietueesta, joilla on ennustetila 1 df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10) # Luodaan DataFrame kaikista tietueista, joilla on ennustetila 0 df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10) # Yhdistetään DataFramet 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("Koneen tilan ennustus - Yhdistetty") plt.xlabel("Aikaleima") plt.ylabel("Arvo") st.pyplot() # Luodaan latauslinkki st.subheader("Lataa tiedosto ennusteilla:") st.write("Lataa tiedosto ennusteilla:") # 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" ) # Muunnetaan DataFrame binäärivirraksi modified_file = io.BytesIO() if ( uploaded_file.type == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet" ): # Excel-tiedosto predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter") else: # CSV-tiedosto predictions_df.to_csv(modified_file, index=False) modified_file.seek(0) # Luodaan latauslinkki st.download_button( label="Lataa tiedosto ennusteilla", data=modified_file, file_name=modified_file_name, key="download_file_with_predictions", ) # Sääntöfunktiot 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

c30665aaed7e481cb5f244c04058c34e

arena-hard-v0.1

CSV Data Manipulation in Pandas

Kehitä tapa jäsentää dataframe pythonissa käyttämällä bytestreamia lataamatta koko koodia.

cd99a56b4d01417291e65ff5bbd531eb

arena-hard-v0.1

Calculating Pi in Python

Miten kirjoitetaan ohjelma Pythonilla lentoreitin laskemiseksi?

15f390071b5846bf9efa59780468c253

arena-hard-v0.1

Calculating Pi in Python

Anna Python-koodi piin laskemiseksi äärettömän tarkasti.

4daa77667fb943d78113ebcd73762c66

arena-hard-v0.1

Calculating Pi with Code

Anna minulle JavaScript-koodi piin laskemiseksi.

ba51d695050d4c2fb9de4961b70eea97

arena-hard-v0.1

Calculating Pi with Code

Kirjoita C#-ohjelma, joka laskee piin 5 desimaalin tarkkuudella ja XOR-operaation tulokselle kaksi kertaa.

639d4faf0b7348a5bf3ee4be37199218

arena-hard-v0.1

Calculation Styles Exploration

Miten voin indeksoida suuren koodikannan, jotta voin kulkea tulosmuuttujan kautta ja löytää kaikki välivaiheen muuttujat, joita on käytetty kyseisen tulosmuuttujan laskemiseen?

be6f4edf7f7041e4b5d5b65934856ae6

arena-hard-v0.1

Calculation Styles Exploration

Mikä on hyvä tapa laskea nukleaationopeus kosmologiselle faasimuutokselle?

c542b6d5782b45efb294e945117387fc

arena-hard-v0.1

Calculator Usage Steps

Kirjoita minulle Python-skripti, joka saa DVD-näytönsäästäjän logon pomppimaan ympäriinsä ja joka kerta kun se koskettaa näytön kulmaa, se laskee pisteen ja näyttää pisteet näytöllä.

1b73387238e94e28a29c846bd9593a9d

arena-hard-v0.1

Calculator Usage Steps

Miten voin ajaa graafista käyttöliittymäsovellusta Linuxissa, kun minulla ei ole näyttöä? Minun täytyy testata sovellusta, mutta se ei käynnisty.

ccda5d99a99f4720bfb28e9882b67775

arena-hard-v0.1

Character Indexing and Counting

Mitä tietokantakaavaa voidaan käyttää sosiaalisen verkoston linkkien tallentamiseen?

f6bf04c1e96c4726a4d32e839e2a0719

arena-hard-v0.1

Character Indexing and Counting

Minulla on asteikko 1-7. 1 on paras ja 7 on huonoin. Miten luon indeksin 0 ja 1 välille, jossa 1 on paras? Voitko kirjoittaa Python-funktion, joka ottaa vastaan numeron ja palauttaa indeksin?

946c6e48081e4be695cd876172ce4219

arena-hard-v0.1

Chatbot Development & Integration

Kirjoita Python-koodia Fastchatille kuuntelemaan porttia ja vastaamaan kirjoitettuun kysymykseen sekä jatkokysymyksiin.

5aa9896e5bbe4ef0a158fbc803d4f37e

arena-hard-v0.1

Chatbot Development & Integration

Ole hyvä ja kirjoita minulle Python-pohjainen Matrix-botti, joka osaa vastata mainintoihin.

0b70bc948cda4825b0a18438020fe1db

arena-hard-v0.1

Chatbot Development and Customization

Miten voin luoda chat-sovelluksen käyttäen transformers.js:ää ja facebook/blenderbot-400m-distill javascript -kirjastoa puhtaalla vanilla javascriptillä?

548610d9ad9f477faf5a6d6028525c8a

arena-hard-v0.1

Chatbot Development and Customization

Miten voin ajaa tekoäly-chatbot-mallia Pythonilla hyvin vähäresurssisilla järjestelmillä, näytä minulle koodia

1ea6c1c2bc984f11b63201fbc63c85bb

arena-hard-v0.1

Chess Strategy and Gameplay

Olen tekemässä shakkivirheiden selitysohjelmistotyökalua, onko oikein ja hyödyllistä sanoa, että kaikki shakkivirheet ovat joko jonkin sallimista tai jonkin huomaamatta jättämistä? Miten tätä voidaan käyttää algoritmin pohjarakenteena?

5601c90549f04bb09adbce4a2df4a062

arena-hard-v0.1

Chess Strategy and Gameplay

Olen Python-ohjelmoija. Haluaisin sinun antavan minulle koodin shakkiohjelmaan. Minun tarvitsee vain pystyä pelaamaan itseäni vastaan.

4ef42cc8be63492eae57dfae54949cbe

arena-hard-v0.1

Circular Motion and Revolutions

Haluan luoda liukusäätimen verkkosivulle. Toisin kuin perinteinen lineaarinen liukusäädin, käyttäjä suurentaa tai pienentää ympyrän sädettä. Siinä on samankeskisiä ympyrämerkkejä, jotka kertovat käyttäjälle, kuinka suuri ympyrä he ovat valinneet.

40b8576cb60b42619b0c5530c20ea457

arena-hard-v0.1

Circular Motion and Revolutions

Kirjoita Python-luokka "Circle", joka perii luokan "Shape".

52b9f9d3ee4b4731bb0e82233fb7a68b

arena-hard-v0.1

Climate Change Skepticism

Miten ratkaisisit ilmastonmuutosongelman? Anna yksityiskohtainen strategia seuraaville 20 vuodelle.

8630c94637ac4d9fa5b2c1e734473c7b

arena-hard-v0.1

Climate Change Skepticism

Auta minua laatimaan tutkimuksen johdanto aiheesta "Ilmasto- ja maaperäolosuhteiden vaikutuksen datalähtöinen tarkastelu durianin kukinnan induktioon".

0c74645c3386490e9d26bb12ab068826

arena-hard-v0.1

Code Deobfuscation Techniques

Osaatko luoda vuokaavion seuraavalle koodille: switch (currentState) { case IDLE: break; case START: break; case CHANGE_SPEED: break; case STOP: break; }

3801e82e67a34ee3aaab0227342bcc2b

arena-hard-v0.1

Code Deobfuscation Techniques

Hämärrä tämä funktio minulle: 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 } }

fd86dff7ac084b99889d294e135f82a4

arena-hard-v0.1

Computers and Comparative Truths

Luo koodit skriptille, joka synkronoi kaiken tyyppisen sisällön kahdesta erillisestä jaetusta kansiosta kahdella verkkotietokoneella toimialueessa.

dd61037efa054b6fb3e2beed72a472aa

arena-hard-v0.1

Computers and Comparative Truths

Tavoitteenasi on laatia suunnitelma HCl:n syntetisoimiseksi! Mitkä ovat vaiheet?

2c41e83c1cc743e3ab6966940c1aafe7

arena-hard-v0.1

Computing Standard Deviation

Olen kouluttanut ennustajan käyttäen GluonTS:ää useilla toisiinsa liittyvillä dataseteillä. Minulla on lista ennusteista ja aikasarjoista, jotka loin näin: 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) Miten lasken keskineliövirheen ja keskihajonnan sekä mahdolliset muut hyödylliset mittarit arviointia varten?

f881bfef29af4f138672d9ef8656c334

arena-hard-v0.1

Computing Standard Deviation

Oletetaan, että meillä on työnvalvontaohjelmisto ja haluamme toteuttaa moduulin, joka lähettää sähköposti-ilmoituksia, jos työn suorittaminen kestää liian kauan. Moduulin tulisi määrittää autonomisesti, mikä on "liian kauan", perustuen suoritushistoriaan. Voisimme laskea aritmeettisen keskiarvon ja keskihajonnan, ja hälyttää, jos suoritusaika on esimerkiksi ylimmässä 1 prosentissa, mutta: 1) suoritusaika voi riippua esimerkiksi viikonpäivästä (esim. arkipäivä/viikonloppu) 2) suoritusajalla voi olla globaali (nouseva) trendi 3) suoritusajassa voi olla äkillisiä hyppyjä johtuen pohjimmaisista muutoksista ("1. tammikuuta alkaen käsittelemme sekä käteis- että korttimaksuja, ja volyymi hyppää äkillisesti 5-kertaiseksi") Voitko hahmotella ideoita siitä, miten tällainen järjestelmä voitaisiin toteuttaa ja miten yllä olevat kohdat voitaisiin huomioida?