code
stringlengths 13
6.09M
| order_type
stringclasses 2
values | original_example
dict | step_ids
listlengths 1
5
|
|---|---|---|---|
import os.path as osp
from evaluations.common import tiou
from evaluations.util import load_file
import generate_track_link
def eval_ground_scores(gt_relations, pred_relations, tiou_threshold):
"""
:param gt_relations:
:param pred_relations:
:param tiou_threshold:
:return:
"""
# pred_relations = sorted(pred_relations, key=lambda x: x['score'], reverse=True)
relation_num = len(gt_relations)
predict, predict_sub, predict_obj = 0, 0, 0
for relation, pred_trajs in pred_relations.items():
pred_sub = pred_trajs['sub']
pred_obj = pred_trajs['obj']
flag, flag_s, flag_o = False, False, False
gt_trajs = gt_relations[relation]
# print(relation)
for gt_traj in gt_trajs:
gt_sub = gt_traj['sub']
gt_obj = gt_traj['obj']
s_tiou = tiou(pred_sub, gt_sub)
o_tiou = tiou(pred_obj, gt_obj)
r_iou = min(s_tiou, o_tiou)
if r_iou >= tiou_threshold:
flag = True
if s_tiou >= tiou_threshold:
flag_s = True
if o_tiou >= tiou_threshold:
flag_o = True
if flag:
predict += 1
if flag_s:
predict_sub += 1
if flag_o:
predict_obj += 1
predict = predict / relation_num
predict_sub = predict_sub /relation_num
predict_obj = predict_obj /relation_num
return predict, predict_sub, predict_obj, relation_num
def evaluate(groundtruth, prediction, tiou_threshold=0.5):
""" evaluate visual relation detection and visual
relation tagging.
"""
video_num = len(groundtruth)
print('Computing grounding accuracy over {} videos...'.format(video_num))
acc, acc_sub, acc_obj = 0.0, 0.0, 0.0
gt_rnum = 0
for qid, relation_gt in groundtruth.items():
if qid not in prediction:
continue
relation_pred = prediction[qid]
if len(relation_pred) == 0:
continue
video_acc, video_acc_sub, video_acc_obj, relation_num = eval_ground_scores(relation_gt, relation_pred, tiou_threshold)
acc += video_acc
acc_sub += video_acc_sub
acc_obj += video_acc_obj
gt_rnum += relation_num
acc /= video_num
acc_sub /= video_num
acc_obj /= video_num
print("Acc_S\t Acc_O\t Acc_R")
print('{:.2f}\t {:.2f}\t {:.2f}'.format(acc_sub*100, acc_obj*100, acc*100))
def main():
groundtruth_dir = 'dataset/vidvrd/'
gt_file = osp.join(groundtruth_dir, 'gt_relation_frame.json')
result_dir = 'results/'
res_file = osp.join(result_dir, 'test_viterbi_1gap_04_batch.json')
if not osp.exists(res_file):
print('Generating ...')
generate_track_link.main(res_file)
grountruth = load_file(gt_file)
prediction = load_file(res_file)
evaluate(grountruth, prediction)
if __name__ == "__main__":
main()
|
normal
|
{
"blob_id": "f26e6164fc4c07fd3339171e316b3a1f7a4be669",
"index": 2447,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef eval_ground_scores(gt_relations, pred_relations, tiou_threshold):\n \"\"\"\n\n :param gt_relations:\n :param pred_relations:\n :param tiou_threshold:\n :return:\n \"\"\"\n relation_num = len(gt_relations)\n predict, predict_sub, predict_obj = 0, 0, 0\n for relation, pred_trajs in pred_relations.items():\n pred_sub = pred_trajs['sub']\n pred_obj = pred_trajs['obj']\n flag, flag_s, flag_o = False, False, False\n gt_trajs = gt_relations[relation]\n for gt_traj in gt_trajs:\n gt_sub = gt_traj['sub']\n gt_obj = gt_traj['obj']\n s_tiou = tiou(pred_sub, gt_sub)\n o_tiou = tiou(pred_obj, gt_obj)\n r_iou = min(s_tiou, o_tiou)\n if r_iou >= tiou_threshold:\n flag = True\n if s_tiou >= tiou_threshold:\n flag_s = True\n if o_tiou >= tiou_threshold:\n flag_o = True\n if flag:\n predict += 1\n if flag_s:\n predict_sub += 1\n if flag_o:\n predict_obj += 1\n predict = predict / relation_num\n predict_sub = predict_sub / relation_num\n predict_obj = predict_obj / relation_num\n return predict, predict_sub, predict_obj, relation_num\n\n\ndef evaluate(groundtruth, prediction, tiou_threshold=0.5):\n \"\"\" evaluate visual relation detection and visual \n relation tagging.\n \"\"\"\n video_num = len(groundtruth)\n print('Computing grounding accuracy over {} videos...'.format(video_num))\n acc, acc_sub, acc_obj = 0.0, 0.0, 0.0\n gt_rnum = 0\n for qid, relation_gt in groundtruth.items():\n if qid not in prediction:\n continue\n relation_pred = prediction[qid]\n if len(relation_pred) == 0:\n continue\n video_acc, video_acc_sub, video_acc_obj, relation_num = (\n eval_ground_scores(relation_gt, relation_pred, tiou_threshold))\n acc += video_acc\n acc_sub += video_acc_sub\n acc_obj += video_acc_obj\n gt_rnum += relation_num\n acc /= video_num\n acc_sub /= video_num\n acc_obj /= video_num\n print('Acc_S\\t Acc_O\\t Acc_R')\n print('{:.2f}\\t {:.2f}\\t {:.2f}'.format(acc_sub * 100, acc_obj * 100, \n acc * 100))\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef eval_ground_scores(gt_relations, pred_relations, tiou_threshold):\n \"\"\"\n\n :param gt_relations:\n :param pred_relations:\n :param tiou_threshold:\n :return:\n \"\"\"\n relation_num = len(gt_relations)\n predict, predict_sub, predict_obj = 0, 0, 0\n for relation, pred_trajs in pred_relations.items():\n pred_sub = pred_trajs['sub']\n pred_obj = pred_trajs['obj']\n flag, flag_s, flag_o = False, False, False\n gt_trajs = gt_relations[relation]\n for gt_traj in gt_trajs:\n gt_sub = gt_traj['sub']\n gt_obj = gt_traj['obj']\n s_tiou = tiou(pred_sub, gt_sub)\n o_tiou = tiou(pred_obj, gt_obj)\n r_iou = min(s_tiou, o_tiou)\n if r_iou >= tiou_threshold:\n flag = True\n if s_tiou >= tiou_threshold:\n flag_s = True\n if o_tiou >= tiou_threshold:\n flag_o = True\n if flag:\n predict += 1\n if flag_s:\n predict_sub += 1\n if flag_o:\n predict_obj += 1\n predict = predict / relation_num\n predict_sub = predict_sub / relation_num\n predict_obj = predict_obj / relation_num\n return predict, predict_sub, predict_obj, relation_num\n\n\ndef evaluate(groundtruth, prediction, tiou_threshold=0.5):\n \"\"\" evaluate visual relation detection and visual \n relation tagging.\n \"\"\"\n video_num = len(groundtruth)\n print('Computing grounding accuracy over {} videos...'.format(video_num))\n acc, acc_sub, acc_obj = 0.0, 0.0, 0.0\n gt_rnum = 0\n for qid, relation_gt in groundtruth.items():\n if qid not in prediction:\n continue\n relation_pred = prediction[qid]\n if len(relation_pred) == 0:\n continue\n video_acc, video_acc_sub, video_acc_obj, relation_num = (\n eval_ground_scores(relation_gt, relation_pred, tiou_threshold))\n acc += video_acc\n acc_sub += video_acc_sub\n acc_obj += video_acc_obj\n gt_rnum += relation_num\n acc /= video_num\n acc_sub /= video_num\n acc_obj /= video_num\n print('Acc_S\\t Acc_O\\t Acc_R')\n print('{:.2f}\\t {:.2f}\\t {:.2f}'.format(acc_sub * 100, acc_obj * 100, \n acc * 100))\n\n\ndef main():\n groundtruth_dir = 'dataset/vidvrd/'\n gt_file = osp.join(groundtruth_dir, 'gt_relation_frame.json')\n result_dir = 'results/'\n res_file = osp.join(result_dir, 'test_viterbi_1gap_04_batch.json')\n if not osp.exists(res_file):\n print('Generating ...')\n generate_track_link.main(res_file)\n grountruth = load_file(gt_file)\n prediction = load_file(res_file)\n evaluate(grountruth, prediction)\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef eval_ground_scores(gt_relations, pred_relations, tiou_threshold):\n \"\"\"\n\n :param gt_relations:\n :param pred_relations:\n :param tiou_threshold:\n :return:\n \"\"\"\n relation_num = len(gt_relations)\n predict, predict_sub, predict_obj = 0, 0, 0\n for relation, pred_trajs in pred_relations.items():\n pred_sub = pred_trajs['sub']\n pred_obj = pred_trajs['obj']\n flag, flag_s, flag_o = False, False, False\n gt_trajs = gt_relations[relation]\n for gt_traj in gt_trajs:\n gt_sub = gt_traj['sub']\n gt_obj = gt_traj['obj']\n s_tiou = tiou(pred_sub, gt_sub)\n o_tiou = tiou(pred_obj, gt_obj)\n r_iou = min(s_tiou, o_tiou)\n if r_iou >= tiou_threshold:\n flag = True\n if s_tiou >= tiou_threshold:\n flag_s = True\n if o_tiou >= tiou_threshold:\n flag_o = True\n if flag:\n predict += 1\n if flag_s:\n predict_sub += 1\n if flag_o:\n predict_obj += 1\n predict = predict / relation_num\n predict_sub = predict_sub / relation_num\n predict_obj = predict_obj / relation_num\n return predict, predict_sub, predict_obj, relation_num\n\n\ndef evaluate(groundtruth, prediction, tiou_threshold=0.5):\n \"\"\" evaluate visual relation detection and visual \n relation tagging.\n \"\"\"\n video_num = len(groundtruth)\n print('Computing grounding accuracy over {} videos...'.format(video_num))\n acc, acc_sub, acc_obj = 0.0, 0.0, 0.0\n gt_rnum = 0\n for qid, relation_gt in groundtruth.items():\n if qid not in prediction:\n continue\n relation_pred = prediction[qid]\n if len(relation_pred) == 0:\n continue\n video_acc, video_acc_sub, video_acc_obj, relation_num = (\n eval_ground_scores(relation_gt, relation_pred, tiou_threshold))\n acc += video_acc\n acc_sub += video_acc_sub\n acc_obj += video_acc_obj\n gt_rnum += relation_num\n acc /= video_num\n acc_sub /= video_num\n acc_obj /= video_num\n print('Acc_S\\t Acc_O\\t Acc_R')\n print('{:.2f}\\t {:.2f}\\t {:.2f}'.format(acc_sub * 100, acc_obj * 100, \n acc * 100))\n\n\ndef main():\n groundtruth_dir = 'dataset/vidvrd/'\n gt_file = osp.join(groundtruth_dir, 'gt_relation_frame.json')\n result_dir = 'results/'\n res_file = osp.join(result_dir, 'test_viterbi_1gap_04_batch.json')\n if not osp.exists(res_file):\n print('Generating ...')\n generate_track_link.main(res_file)\n grountruth = load_file(gt_file)\n prediction = load_file(res_file)\n evaluate(grountruth, prediction)\n\n\nif __name__ == '__main__':\n main()\n",
"step-4": "import os.path as osp\nfrom evaluations.common import tiou\nfrom evaluations.util import load_file\nimport generate_track_link\n\n\ndef eval_ground_scores(gt_relations, pred_relations, tiou_threshold):\n \"\"\"\n\n :param gt_relations:\n :param pred_relations:\n :param tiou_threshold:\n :return:\n \"\"\"\n relation_num = len(gt_relations)\n predict, predict_sub, predict_obj = 0, 0, 0\n for relation, pred_trajs in pred_relations.items():\n pred_sub = pred_trajs['sub']\n pred_obj = pred_trajs['obj']\n flag, flag_s, flag_o = False, False, False\n gt_trajs = gt_relations[relation]\n for gt_traj in gt_trajs:\n gt_sub = gt_traj['sub']\n gt_obj = gt_traj['obj']\n s_tiou = tiou(pred_sub, gt_sub)\n o_tiou = tiou(pred_obj, gt_obj)\n r_iou = min(s_tiou, o_tiou)\n if r_iou >= tiou_threshold:\n flag = True\n if s_tiou >= tiou_threshold:\n flag_s = True\n if o_tiou >= tiou_threshold:\n flag_o = True\n if flag:\n predict += 1\n if flag_s:\n predict_sub += 1\n if flag_o:\n predict_obj += 1\n predict = predict / relation_num\n predict_sub = predict_sub / relation_num\n predict_obj = predict_obj / relation_num\n return predict, predict_sub, predict_obj, relation_num\n\n\ndef evaluate(groundtruth, prediction, tiou_threshold=0.5):\n \"\"\" evaluate visual relation detection and visual \n relation tagging.\n \"\"\"\n video_num = len(groundtruth)\n print('Computing grounding accuracy over {} videos...'.format(video_num))\n acc, acc_sub, acc_obj = 0.0, 0.0, 0.0\n gt_rnum = 0\n for qid, relation_gt in groundtruth.items():\n if qid not in prediction:\n continue\n relation_pred = prediction[qid]\n if len(relation_pred) == 0:\n continue\n video_acc, video_acc_sub, video_acc_obj, relation_num = (\n eval_ground_scores(relation_gt, relation_pred, tiou_threshold))\n acc += video_acc\n acc_sub += video_acc_sub\n acc_obj += video_acc_obj\n gt_rnum += relation_num\n acc /= video_num\n acc_sub /= video_num\n acc_obj /= video_num\n print('Acc_S\\t Acc_O\\t Acc_R')\n print('{:.2f}\\t {:.2f}\\t {:.2f}'.format(acc_sub * 100, acc_obj * 100, \n acc * 100))\n\n\ndef main():\n groundtruth_dir = 'dataset/vidvrd/'\n gt_file = osp.join(groundtruth_dir, 'gt_relation_frame.json')\n result_dir = 'results/'\n res_file = osp.join(result_dir, 'test_viterbi_1gap_04_batch.json')\n if not osp.exists(res_file):\n print('Generating ...')\n generate_track_link.main(res_file)\n grountruth = load_file(gt_file)\n prediction = load_file(res_file)\n evaluate(grountruth, prediction)\n\n\nif __name__ == '__main__':\n main()\n",
"step-5": "import os.path as osp\nfrom evaluations.common import tiou\nfrom evaluations.util import load_file\nimport generate_track_link\n\ndef eval_ground_scores(gt_relations, pred_relations, tiou_threshold):\n \"\"\"\n\n :param gt_relations:\n :param pred_relations:\n :param tiou_threshold:\n :return:\n \"\"\"\n # pred_relations = sorted(pred_relations, key=lambda x: x['score'], reverse=True)\n\n relation_num = len(gt_relations)\n predict, predict_sub, predict_obj = 0, 0, 0\n\n for relation, pred_trajs in pred_relations.items():\n pred_sub = pred_trajs['sub']\n pred_obj = pred_trajs['obj']\n flag, flag_s, flag_o = False, False, False\n\n gt_trajs = gt_relations[relation]\n\n # print(relation)\n\n for gt_traj in gt_trajs:\n gt_sub = gt_traj['sub']\n gt_obj = gt_traj['obj']\n s_tiou = tiou(pred_sub, gt_sub)\n o_tiou = tiou(pred_obj, gt_obj)\n r_iou = min(s_tiou, o_tiou)\n\n if r_iou >= tiou_threshold:\n flag = True\n if s_tiou >= tiou_threshold:\n flag_s = True\n if o_tiou >= tiou_threshold:\n flag_o = True\n if flag:\n predict += 1\n if flag_s:\n predict_sub += 1\n if flag_o:\n predict_obj += 1\n\n predict = predict / relation_num\n predict_sub = predict_sub /relation_num\n predict_obj = predict_obj /relation_num\n\n return predict, predict_sub, predict_obj, relation_num\n\n\ndef evaluate(groundtruth, prediction, tiou_threshold=0.5):\n \"\"\" evaluate visual relation detection and visual \n relation tagging.\n \"\"\"\n\n video_num = len(groundtruth)\n print('Computing grounding accuracy over {} videos...'.format(video_num))\n acc, acc_sub, acc_obj = 0.0, 0.0, 0.0\n\n gt_rnum = 0\n for qid, relation_gt in groundtruth.items():\n\n if qid not in prediction:\n continue\n relation_pred = prediction[qid]\n if len(relation_pred) == 0:\n continue\n\n video_acc, video_acc_sub, video_acc_obj, relation_num = eval_ground_scores(relation_gt, relation_pred, tiou_threshold)\n\n acc += video_acc\n acc_sub += video_acc_sub\n acc_obj += video_acc_obj\n gt_rnum += relation_num\n\n\n acc /= video_num\n acc_sub /= video_num\n acc_obj /= video_num\n\n print(\"Acc_S\\t Acc_O\\t Acc_R\")\n\n print('{:.2f}\\t {:.2f}\\t {:.2f}'.format(acc_sub*100, acc_obj*100, acc*100))\n\n\ndef main():\n\n groundtruth_dir = 'dataset/vidvrd/'\n gt_file = osp.join(groundtruth_dir, 'gt_relation_frame.json')\n\n result_dir = 'results/'\n res_file = osp.join(result_dir, 'test_viterbi_1gap_04_batch.json')\n if not osp.exists(res_file):\n print('Generating ...')\n generate_track_link.main(res_file)\n\n grountruth = load_file(gt_file)\n prediction = load_file(res_file)\n\n evaluate(grountruth, prediction)\n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n main()\n\n",
"step-ids": [
2,
3,
4,
5,
6
]
}
|
[
2,
3,
4,
5,
6
] |
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from . import BOID_NOSE_LEN
from .utils import normalize_angle, unit_vector
class Individual:
def __init__(self, color, pos, ror, roo, roa, angle=0, speed=1.0, turning_rate=0.2):
"""Constructor of Individual.
Args:
color (Color): color for canvas visualisation.
pos (numpy.ndarray): Initial position.
angle (float, optional): Initial orientation.
"""
self.pos = np.array(pos, dtype="float")
"""numpy.ndarray: The position (in length units)."""
self.angle = normalize_angle(angle)
"""float: The orientation (in radians)."""
self.color = color
"""The color to display."""
self.speed = speed
"""float: The speed (in length units per seconds)."""
self.turning_rate = turning_rate
"""float: The angular speed (in radians per seconds)."""
self.ror = ror
"""float: The range of repulsion (in length units)."""
self.roo = roo
"""float: The range of orientation (in length units)."""
self.roa = roa
"""float: The range of attraction (in length units)."""
@property
def dir(self):
"""Get the unitary vector of direction.
Returns:
numpy.ndarray: The unitary vector of direction.
"""
return unit_vector(normalize_angle(self.angle))
@property
def vel(self):
"""Get the velocity.
Returns:
numpy.ndarray: The velocity vector (in length units per seconds).
"""
return self.speed * self.dir
def turn_by(self, dangle, dt):
"""Movement from the given angular speed.
Args:
dangle (float): The angular variation (in radians).
dt (float): The simulation time step (in seconds).
"""
# Don't turn too fast
self.angle += np.clip(dangle, -dt * self.turning_rate, dt * self.turning_rate)
# Keep angle in range [-pi, pi)
self.angle = normalize_angle(self.angle)
def turn_to(self, angle, dt):
"""Turn to the desired angle.
Args:
angle (float): The desired orientation (in radians).
dt (float): The simulation time step (in seconds).
"""
a = normalize_angle(angle - self.angle)
self.turn_by(a, dt)
def tick(self, dt):
"""Update function.
Update the position wrt. the velocity.
Args:
dt (float): simulation time step.
"""
self.pos += self.vel * dt
|
normal
|
{
"blob_id": "386e491f6b10ca27f513d678c632571c29093ad2",
"index": 5825,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass Individual:\n <mask token>\n\n @property\n def dir(self):\n \"\"\"Get the unitary vector of direction.\n\n Returns:\n numpy.ndarray: The unitary vector of direction.\n\n \"\"\"\n return unit_vector(normalize_angle(self.angle))\n <mask token>\n\n def turn_by(self, dangle, dt):\n \"\"\"Movement from the given angular speed.\n\n Args:\n dangle (float): The angular variation (in radians).\n dt (float): The simulation time step (in seconds).\n\n \"\"\"\n self.angle += np.clip(dangle, -dt * self.turning_rate, dt * self.\n turning_rate)\n self.angle = normalize_angle(self.angle)\n\n def turn_to(self, angle, dt):\n \"\"\"Turn to the desired angle.\n\n Args:\n angle (float): The desired orientation (in radians).\n dt (float): The simulation time step (in seconds).\n\n \"\"\"\n a = normalize_angle(angle - self.angle)\n self.turn_by(a, dt)\n\n def tick(self, dt):\n \"\"\"Update function.\n\n Update the position wrt. the velocity.\n\n Args:\n dt (float): simulation time step.\n\n \"\"\"\n self.pos += self.vel * dt\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass Individual:\n <mask token>\n\n @property\n def dir(self):\n \"\"\"Get the unitary vector of direction.\n\n Returns:\n numpy.ndarray: The unitary vector of direction.\n\n \"\"\"\n return unit_vector(normalize_angle(self.angle))\n\n @property\n def vel(self):\n \"\"\"Get the velocity.\n\n Returns:\n numpy.ndarray: The velocity vector (in length units per seconds).\n\n \"\"\"\n return self.speed * self.dir\n\n def turn_by(self, dangle, dt):\n \"\"\"Movement from the given angular speed.\n\n Args:\n dangle (float): The angular variation (in radians).\n dt (float): The simulation time step (in seconds).\n\n \"\"\"\n self.angle += np.clip(dangle, -dt * self.turning_rate, dt * self.\n turning_rate)\n self.angle = normalize_angle(self.angle)\n\n def turn_to(self, angle, dt):\n \"\"\"Turn to the desired angle.\n\n Args:\n angle (float): The desired orientation (in radians).\n dt (float): The simulation time step (in seconds).\n\n \"\"\"\n a = normalize_angle(angle - self.angle)\n self.turn_by(a, dt)\n\n def tick(self, dt):\n \"\"\"Update function.\n\n Update the position wrt. the velocity.\n\n Args:\n dt (float): simulation time step.\n\n \"\"\"\n self.pos += self.vel * dt\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass Individual:\n\n def __init__(self, color, pos, ror, roo, roa, angle=0, speed=1.0,\n turning_rate=0.2):\n \"\"\"Constructor of Individual.\n\n Args:\n color (Color): color for canvas visualisation.\n pos (numpy.ndarray): Initial position.\n angle (float, optional): Initial orientation.\n\n \"\"\"\n self.pos = np.array(pos, dtype='float')\n \"\"\"numpy.ndarray: The position (in length units).\"\"\"\n self.angle = normalize_angle(angle)\n \"\"\"float: The orientation (in radians).\"\"\"\n self.color = color\n \"\"\"The color to display.\"\"\"\n self.speed = speed\n \"\"\"float: The speed (in length units per seconds).\"\"\"\n self.turning_rate = turning_rate\n \"\"\"float: The angular speed (in radians per seconds).\"\"\"\n self.ror = ror\n \"\"\"float: The range of repulsion (in length units).\"\"\"\n self.roo = roo\n \"\"\"float: The range of orientation (in length units).\"\"\"\n self.roa = roa\n \"\"\"float: The range of attraction (in length units).\"\"\"\n\n @property\n def dir(self):\n \"\"\"Get the unitary vector of direction.\n\n Returns:\n numpy.ndarray: The unitary vector of direction.\n\n \"\"\"\n return unit_vector(normalize_angle(self.angle))\n\n @property\n def vel(self):\n \"\"\"Get the velocity.\n\n Returns:\n numpy.ndarray: The velocity vector (in length units per seconds).\n\n \"\"\"\n return self.speed * self.dir\n\n def turn_by(self, dangle, dt):\n \"\"\"Movement from the given angular speed.\n\n Args:\n dangle (float): The angular variation (in radians).\n dt (float): The simulation time step (in seconds).\n\n \"\"\"\n self.angle += np.clip(dangle, -dt * self.turning_rate, dt * self.\n turning_rate)\n self.angle = normalize_angle(self.angle)\n\n def turn_to(self, angle, dt):\n \"\"\"Turn to the desired angle.\n\n Args:\n angle (float): The desired orientation (in radians).\n dt (float): The simulation time step (in seconds).\n\n \"\"\"\n a = normalize_angle(angle - self.angle)\n self.turn_by(a, dt)\n\n def tick(self, dt):\n \"\"\"Update function.\n\n Update the position wrt. the velocity.\n\n Args:\n dt (float): simulation time step.\n\n \"\"\"\n self.pos += self.vel * dt\n",
"step-4": "import numpy as np\nfrom . import BOID_NOSE_LEN\nfrom .utils import normalize_angle, unit_vector\n\n\nclass Individual:\n\n def __init__(self, color, pos, ror, roo, roa, angle=0, speed=1.0,\n turning_rate=0.2):\n \"\"\"Constructor of Individual.\n\n Args:\n color (Color): color for canvas visualisation.\n pos (numpy.ndarray): Initial position.\n angle (float, optional): Initial orientation.\n\n \"\"\"\n self.pos = np.array(pos, dtype='float')\n \"\"\"numpy.ndarray: The position (in length units).\"\"\"\n self.angle = normalize_angle(angle)\n \"\"\"float: The orientation (in radians).\"\"\"\n self.color = color\n \"\"\"The color to display.\"\"\"\n self.speed = speed\n \"\"\"float: The speed (in length units per seconds).\"\"\"\n self.turning_rate = turning_rate\n \"\"\"float: The angular speed (in radians per seconds).\"\"\"\n self.ror = ror\n \"\"\"float: The range of repulsion (in length units).\"\"\"\n self.roo = roo\n \"\"\"float: The range of orientation (in length units).\"\"\"\n self.roa = roa\n \"\"\"float: The range of attraction (in length units).\"\"\"\n\n @property\n def dir(self):\n \"\"\"Get the unitary vector of direction.\n\n Returns:\n numpy.ndarray: The unitary vector of direction.\n\n \"\"\"\n return unit_vector(normalize_angle(self.angle))\n\n @property\n def vel(self):\n \"\"\"Get the velocity.\n\n Returns:\n numpy.ndarray: The velocity vector (in length units per seconds).\n\n \"\"\"\n return self.speed * self.dir\n\n def turn_by(self, dangle, dt):\n \"\"\"Movement from the given angular speed.\n\n Args:\n dangle (float): The angular variation (in radians).\n dt (float): The simulation time step (in seconds).\n\n \"\"\"\n self.angle += np.clip(dangle, -dt * self.turning_rate, dt * self.\n turning_rate)\n self.angle = normalize_angle(self.angle)\n\n def turn_to(self, angle, dt):\n \"\"\"Turn to the desired angle.\n\n Args:\n angle (float): The desired orientation (in radians).\n dt (float): The simulation time step (in seconds).\n\n \"\"\"\n a = normalize_angle(angle - self.angle)\n self.turn_by(a, dt)\n\n def tick(self, dt):\n \"\"\"Update function.\n\n Update the position wrt. the velocity.\n\n Args:\n dt (float): simulation time step.\n\n \"\"\"\n self.pos += self.vel * dt\n",
"step-5": "# -*- coding: utf-8 -*-\n\nimport numpy as np\n\nfrom . import BOID_NOSE_LEN\nfrom .utils import normalize_angle, unit_vector\n\n\nclass Individual:\n def __init__(self, color, pos, ror, roo, roa, angle=0, speed=1.0, turning_rate=0.2):\n \"\"\"Constructor of Individual.\n\n Args:\n color (Color): color for canvas visualisation.\n pos (numpy.ndarray): Initial position.\n angle (float, optional): Initial orientation.\n\n \"\"\"\n self.pos = np.array(pos, dtype=\"float\")\n \"\"\"numpy.ndarray: The position (in length units).\"\"\"\n self.angle = normalize_angle(angle)\n \"\"\"float: The orientation (in radians).\"\"\"\n self.color = color\n \"\"\"The color to display.\"\"\"\n self.speed = speed\n \"\"\"float: The speed (in length units per seconds).\"\"\"\n self.turning_rate = turning_rate\n \"\"\"float: The angular speed (in radians per seconds).\"\"\"\n self.ror = ror\n \"\"\"float: The range of repulsion (in length units).\"\"\"\n self.roo = roo\n \"\"\"float: The range of orientation (in length units).\"\"\"\n self.roa = roa\n \"\"\"float: The range of attraction (in length units).\"\"\"\n\n @property\n def dir(self):\n \"\"\"Get the unitary vector of direction.\n\n Returns:\n numpy.ndarray: The unitary vector of direction.\n\n \"\"\"\n return unit_vector(normalize_angle(self.angle))\n\n @property\n def vel(self):\n \"\"\"Get the velocity.\n\n Returns:\n numpy.ndarray: The velocity vector (in length units per seconds).\n\n \"\"\"\n return self.speed * self.dir\n\n def turn_by(self, dangle, dt):\n \"\"\"Movement from the given angular speed.\n\n Args:\n dangle (float): The angular variation (in radians).\n dt (float): The simulation time step (in seconds).\n\n \"\"\"\n # Don't turn too fast\n self.angle += np.clip(dangle, -dt * self.turning_rate, dt * self.turning_rate)\n\n # Keep angle in range [-pi, pi)\n self.angle = normalize_angle(self.angle)\n\n def turn_to(self, angle, dt):\n \"\"\"Turn to the desired angle.\n\n Args:\n angle (float): The desired orientation (in radians).\n dt (float): The simulation time step (in seconds).\n\n \"\"\"\n a = normalize_angle(angle - self.angle)\n self.turn_by(a, dt)\n\n def tick(self, dt):\n \"\"\"Update function.\n\n Update the position wrt. the velocity.\n\n Args:\n dt (float): simulation time step.\n\n \"\"\"\n self.pos += self.vel * dt\n",
"step-ids": [
5,
6,
7,
8,
9
]
}
|
[
5,
6,
7,
8,
9
] |
vect = [0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
5.723585101952381, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0.0,
3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 8.320673301762177,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0, 0, 0.0, 1.791759469228055,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.287897844304593, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.772588722239781, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 1.3862943611198906,
2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6375861597263857, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0,
1.7412592803704001, 2.9957322735539913, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.198469360840316, 0.0,
2.550898738446989, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
3.2188758248682006, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6888794541139363, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.0794415416798357, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6109179126442243, 5.723585101952381, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6375861597263857, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.295836866004329, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.5834963087817, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.6888794541139363, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.5553480614894135, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0, 0,
12.266590935297321, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
5.924066185063897, 0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 7.200951859620047, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.06534854782536, 0, 0, 4.0943445622221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.962844630259907, 0.0, 0.0, 0,
0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.8501476017100584, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0,
4.581130849408909, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.0910424533583156, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.5553480614894135, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 8.921925063191328, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.9957322735539913,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0.0, 10.39720770839918,
2.302585092994046, 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0,
2.9957322735539913, 0, 0, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0,
2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 4.490536906871891, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216,
2.550898738446989, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.02535169073515,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.292158018817389,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 3.258096538021482, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.290459441148391, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.31748811353631, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006,
2.1972245773362196, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9512437185814275, 7.983380992735443, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 7.917171988845775, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
4.969640753475787, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 5.723585101952381, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 5.76977456331519, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0,
0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
7.000208219919599, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.8066624897703196, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.143134726391533, 0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.795790545596741, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.74493212836325, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 6.516193076042964,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 3.2958368660043296, 0.0, 3.58351893845611, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.51085950651685, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.952096120109145, 0.0, 5.58914919554, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0, 0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 3.258096538021482,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.0841946160253872, 5.101797476893978, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0,
0.0, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 3.5553480614894135, 0.0,
0, 2.5649493574615367, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.46286043483228, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 18.767037148656488, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.584967478670572, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 4.0943445622221, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.711235389328078, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.9512437185814275, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0,
0, 3.1354942159291497, 3.800574088041945, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
4.969640753475787, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.631631038266565, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.41610040220442, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0,
0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.833213344056216,
0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.553876891600541, 0, 0.0, 3.367295829986474, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9120230054281455, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.800574088041945, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 3.6635616461296467, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4825185607408002, 0, 0, 0.0, 5.204006687076795, 0.0, 0.0,
8.61362370353681, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.7412592803704001, 0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.044522437723423, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.6390573296152584, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.44274094706523, 5.679743138077019, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
11.069054569245793, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.03709614637473, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.961361141082371, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6109179126442243, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.931825632724326, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.718498871295094, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.4849066497880004, 0, 4.007333185232471, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 16.237278281910243, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0, 3.8005740880419454, 0.0, 0, 0.0,
2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
7.454719949364001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.70805020110221,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 11.484086901809196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0,
0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.6931471805599453, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381,
0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 17.287514144901962,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.58351893845611,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 2.1972245773362196,
1.7412592803704001, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
13.660472509367466, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
3.7369991058576035, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 7.973471367577775, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
3.2188758248682006, 0, 3.8005740880419454, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.437751649736401, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 4.160336650881089,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 11.76620976334845, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 10.559023657635953, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.550898738446989, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.008260801089284,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.877735781779639, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
3.4339872044851467, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 2.833213344056216, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0,
5.545177444479562, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,
5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 5.16396083649347, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.367295829986474, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.111987788356544, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
5.101797476893978, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
7.917171988845775, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.346437018291705, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.215149976722676, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.08366673682469, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 2.0794415416798357, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 5.780743515792329, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
5.41610040220442, 0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.991464547107983, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.869976334119211, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.897839799950911, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 4.748123315783208, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.182806904693497, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 4.454347296253507, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.6635616461296467, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.995732273553991, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.871201010907891, 3.2188758248682006, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.0301047650807,
4.605170185988092, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0,
3.6375861597263857, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.8501476017100584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.77912349311153,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
12.332621592519935, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.7376696182833684, 0.0, 0.0, 0.0,
5.390770307485499, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.804021044733257, 0.0, 0, 0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.800574088041945, 0.0,
4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6635616461296467, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.217724106087479, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
3.6635616461296467, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.713572066704308, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
5.0301047650807, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 6.1683892320507745, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216,
3.4011973816621555, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
4.49053690687189, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0,
4.8991863767100545, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.812184355372417, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.1298987149230735, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4011973816621555, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
2.1972245773362196, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 4.574710978503383, 0,
6.462743943876961, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
9.262134127775067, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 11.284134957569469, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0,
6.821864234308754, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 7.471502607305074, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
0.0, 4.976733742420574, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.828641396489095, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
3.8918202981106265, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0,
5.846735604451319, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0,
3.367295829986474, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 4.969813299576001, 5.346437018291705, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 7.000208219919599, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0,
0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6109179126442243, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
6.287897844304593, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 0.0, 0, 8.365613809386995, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.007333185232471, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.499809670330265, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
3.2188758248682006, 0.0, 4.48863636973214, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.952096120109145, 4.828313737302301, 3.4339872044851467,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 4.969813299576001, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.127134385045092, 0.0, 0,
6.821864234308754, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0,
2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 8.802445120171846, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
12.404515991916155, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.8501476017100584, 0.0, 16.168878379615265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.8005740880419454, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.7369991058576035, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 16.168230769388487,
0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.143134726391533, 0,
0, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.941642422609304, 4.700480365792417, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.2188758248682006,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0,
0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, 0, 0, 5.605802066295998, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978,
3.0910424533583156, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 5.101797476893978, 4.969640753475787, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.3694478524670215, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 1.6094379124341003, 0, 0.0,
3.2188758248682006, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.9444389791664403, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0,
3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 3.7369991058576035, 0.0,
4.02535169073515, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.182806904693497,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 2.70805020110221, 0, 0, 0,
0.0, 10.484135188312967, 7.275172319452771, 0.0, 0, 3.0841946160253872,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 7.953835426675504, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 9.830786204133961, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.3322045101752034, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.07753744390572, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 6.356107660695892, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.127134385045092, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
5.214935757608986, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.053835369501174, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 2.1972245773362196, 0,
0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.739792912179235, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 5.075173815233827, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.847027830639663, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 7.471502607305073, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,
0.0, 3.4339872044851467, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 4.795790545596741, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.278114659230517, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.591673732008658, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 4.465908118654584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 1.791759469228055,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 4.762173934797756,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
4.736198448394496, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 4.330733340286331,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.101797476893978, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 6.102339570951937, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0,
2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 5.459585514144159, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991,
3.2958368660043296, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 8.73217391546585, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 1.3862943611198906,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.5263605246161616, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.7412592803704001,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0, 4.795790545596741, 0, 0.0,
4.518263445217986, 3.5553480614894135, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.101797476893978, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.6931471805599453, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0,
0.0, 0, 1.7412592803704001, 0, 0, 3.93848385770662, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 2.9444389791664403,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 4.204692619390966, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.6888794541139363, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
9.174503799921432, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.8858724694518925, 0.0, 0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.6390573296152584,
1.3862943611198906, 0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 4.2626798770413155, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.784189633918261, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6888794541139363, 0,
5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.46286043483228, 6.127701357652087, 0, 0.0, 0, 0.0,
2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.666426688112432,
2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 3.6635616461296467, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.772588722239781, 0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0.0,
3.5553480614894135, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0,
4.748123315783209, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.66682536764049, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 1.9459101490553132, 0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0,
1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.6375861597263857, 0, 0.0,
0.0, 2.70805020110221, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 6.54135323573334, 0, 0.0,
2.0794415416798357, 0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.8066624897703196, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.666426688112432, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.276666119016055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.4849066497880004, 3.784189633918261, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.0841946160253872, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.769774563315189,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
4.127134385045092, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.550898738446989, 5.46286043483228, 0, 0.0,
3.295836866004329, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, 0.0, 2.9444389791664403,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 2.4849066497880004, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0, 4.828313737302301, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0, 6.198469360840316,
9.129638369467537, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.4825185607408002, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.346437018291705,
4.490536906871891, 0.0, 5.375278407684165, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0,
6.711235389328078, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9444389791664403, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.6390573296152584, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 1.6094379124341003,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 3.0841946160253872, 0.0,
0.0, 4.06534854782536, 5.1298987149230735, 0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.007333185232471, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.631631038266565, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.346437018291705, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.292158018817389,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0,
0, 3.6888794541139363, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0,
0.0, 2.302585092994046, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0,
4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0,
2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0,
2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0,
1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
6.884768704067333, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
4.02535169073515, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
7.9730554676126895, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 11.613215656391521, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 5.8066078281957605, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 4.182806904693496, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.970291913552122, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.77912349311153,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 10.73885431325499, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 1.9459101490553132,
0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 9.19044141596179, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4825185607408002, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.804021044733257, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 3.8918202981106265, 3.649511027115099, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4339872044851467, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
10.532317184711113, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.924066185063897, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.969640753475787, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 6.292763799896557, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.9120230054281455, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 5.8377304471659395, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.9558749307258045,
2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.302585092994046, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.770684624465665, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.3322045101752034, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.8066624897703196, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.454347296253507, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6888794541139363, 0, 0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.795790545596741, 2.833213344056216, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
8.73323621912248, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 8.105134969404936,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 3.2188758248682006, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.07753744390572, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.605170185988092,
3.295836866004329, 0, 0, 0.0, 3.7376696182833684, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.87326690740586, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.23410650459726, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0, 0.0, 2.550898738446989, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.550898738446989, 0, 0, 0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 15.257339727119625, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.5263605246161616, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 3.5263605246161616,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
4.356708826689592, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.8398715690385097, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.23410650459726, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0,
0.0, 4.290459441148391, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.941642422609304, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.0841946160253877, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
4.060443010546419, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.931825632724326, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367,
0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 4.795790545596741, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.7612001156935624, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.99022883006837, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.48863636973214, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.219507705176107, 0, 0, 0.0,
3.7376696182833684, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 4.1588830833596715,
0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0, 0, 3.1354942159291497, 0.0,
2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0,
3.044522437723423, 3.6888794541139363, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 6.42339050749462, 5.567740402508132, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 3.828641396489095, 0.0,
0.0, 0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8918202981106265,
1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.127134385045092, 0.0, 0, 0, 0,
4.394449154672439, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.3322045101752034, 0, 0, 3.367295829986474,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.828641396489095, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0,
3.5553480614894135, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.7612001156935624, 0.0, 0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.394449154672439, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
4.564348191467836, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.784189633918261, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0, 0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 2.995732273553991, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 4.204692619390966, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9384838577066197, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 3.295836866004329, 0,
3.9889840465642745, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.390770307485499, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.55570332597337, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.356708826689592, 0.0, 0, 0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.58351893845611, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.3322045101752034, 0, 0.0, 4.631631038266565, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
6.198469360840315, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.6888794541139363, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.787491742782046, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
6.182084906716631, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,
0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
5.365976015021851, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.1298987149230735, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0,
1.9459101490553132, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.3230099791384085, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.553876891600541, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.368314490550079, 5.2237778411112, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0,
0.0, 0.0, 2.772588722239781, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089,
0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
4.859812404361672, 0.0, 0.0, 0.0, 5.493061443340549, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 3.4339872044851467, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 2.1972245773362196, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 2.9444389791664403, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 3.6109179126442243, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
1.791759469228055, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.605170185988092, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
5.480638923341991, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.713572066704308, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.9318256327243257, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
5.2574953720277815, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 9.656627474604601, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 7.3792124757492905, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.8066624897703196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.6109179126442243, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 3.6375861597263857, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 1.7412592803704001, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 1.791759469228055,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.666426688112432,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.8918202981106265, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 2.5649493574615367,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.662960480135945, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 1.6094379124341003, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 9.887510598012987, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 6.437751649736401, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.553876891600541, 0.0, 0.0, 0, 4.3694478524670215,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.143134726391533, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 16.025617661073383, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 5.390770307485499, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.665683717782408,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
7.299022054230198, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.631631038266565, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 4.182806904693497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.20455776256869, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.518263445217987, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.8005740880419454,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 4.553876891600541,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.58351893845611, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.215149976722676, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.649511027115099, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0,
3.044522437723423, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
4.160336650881089, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.2237778411112,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,
0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
7.16703787691222, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
25.273805172346215, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.899745575730817, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 10.781540614970998, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.969640753475787,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 1.6094379124341003,
1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 3.295836866004329,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 3.58351893845611, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6635616461296467, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0,
0, 1.3862943611198906, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.4339872044851467, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.6390573296152584, 0, 0.0, 9.406482647787449, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
2.995732273553991, 6.127701357652087, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 5.442417710521793, 0.0,
0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.4965075614664802, 5.723585101952381, 0, 0,
3.800574088041945, 0.0, 4.518263445217986, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
3.295836866004329, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 4.969813299576001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329,
0.0, 5.545177444479562, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
4.7535901911063645, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6635616461296467, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.174387269895637,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.430816798843313, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.532599493153256, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.193685818395112, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.3978952727983707, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.952096120109145, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0,
1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 1.9459101490553132, 0, 4.406719247264253, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 3.2188758248682006,
1.6094379124341003, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.46286043483228, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0,
2.772588722239781, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
1.3862943611198906, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
4.912654885736052, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
3.6888794541139363, 0, 4.160336650881089, 3.044522437723423, 0.0, 0,
0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 4.718498871295094, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0,
2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 4.969813299576001, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.9558749307258045,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 1.3862943611198906, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0, 0,
0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 5.1298987149230735, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
2.550898738446989, 0, 0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0,
2.70805020110221, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.367295829986474, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 4.160336650881089, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0,
0.0, 0.0, 5.780743515792329, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
6.907755278982138, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0,
4.2626798770413155, 0, 0, 0, 0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0,
0.0, 1.7412592803704001, 4.969640753475787, 0.0, 3.0841946160253872,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.143134726391533, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.772588722239781, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
5.567740402508132, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 8.995948045406804, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0,
3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.970291913552122, 0, 3.7369991058576035,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.7535901911063645, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 6.423390507494619, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8066624897703196, 0, 0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0,
2.772588722239781, 0.0, 3.713572066704308, 0.0, 0, 0, 5.03709614637473,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0,
3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 3.2188758248682006,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.030104765080701, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 6.238324625039507, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 2.5649493574615367, 3.8918202981106265, 0.0,
0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
6.731743096669168, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.6635616461296467, 0, 0.0,
0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.258096538021482, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.890349128221754, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4825185607408002, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0,
2.0794415416798357, 5.8888779583328805, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.8066078281957605, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003,
4.0943445622221, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.4339872044851467, 0, 0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 3.784189633918261, 0, 0.0, 7.454719949364001, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.897839799950911, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 2.1972245773362196, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0,
3.649511027115099, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
2.550898738446989, 0, 0, 4.160336650881089, 1.3862943611198906, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 4.1588830833596715, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.825453896395788, 0, 1.3862943611198906, 1.6094379124341003, 0,
1.6094379124341003, 6.778355426745129, 0, 0, 0.0, 0.0,
2.4849066497880004, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.9459101490553132, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0, 3.2958368660043296, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4825185607408002,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.6390573296152584, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.8005740880419454, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 2.1972245773362196,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 8.105134969404935, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.917171988845775, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.281419193361606, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 6.168389232050775, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.254681213103192, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 16.400167309572016, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.4825185607408002, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.9444389791664403, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097,
0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 11.29853313840085,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 6.200409765562088, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
8.873266907405862, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.1972245773362196,
6.351472826488934, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 4.828313737302301, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.5553480614894135, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.46286043483228, 3.6375861597263857, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 4.007333185232471, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4011973816621555,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 6.4641735942733005, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 2.6390573296152584, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.8903717578961645, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0,
4.110873864173311, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.07753744390572, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.465908118654584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.6888794541139363,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
5.342334251964811, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.713572066704308, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.49053690687189, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0,
0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.828641396489095, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.23410650459726, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.825453896395788, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.101797476893978, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 10.849972553336867, 0, 0.0, 0,
3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.520577332514767, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
3.6109179126442243, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 5.723585101952381, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.7430031878094825, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.276666119016055, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
7.280392111322715, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 6.9558749307258045, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 8.791967689147654, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8501476017100584, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.8066624897703196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.115509720156162, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.931825632724326,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8501476017100584, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.652696215340966, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.2626798770413155, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.567740402508133, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0,
3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
4.969813299576001, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.961361141082371, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 20.561728078908178,
0.0, 4.825453896395787, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.68697535633982, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 17.680622364027936, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.825453896395788,
2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.631631038266565, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.5553480614894135, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.736198448394496,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.4657359027997265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.266085260861173, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
4.890349128221754, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.6888794541139363, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.060443010546419, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 7.965635675306504, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 4.634728988229636, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 5.101797476893978, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8918202981106265, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.0943445622221, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.578517662373903, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4011973816621555, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.769774563315189, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 12.912195279612511, 0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.942799375126702, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.709530201312334, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.4849066497880004, 2.8398715690385097, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.4680601411351315, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.160336650881089, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
4.406719247264253, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.477336814478207, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.927253685157205,
0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.3322045101752034, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003,
0, 0.0, 0, 0.0, 9.252583848076162, 0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.9512437185814275,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.70805020110221, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.462743943876961, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.069162183664976, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
3.8501476017100584, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
5.0689042022202315, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707,
0.0, 0.0, 0.0, 10.92572086966456, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.2626798770413155, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 13.17304868542365, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.871201010907891, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.736198448394496, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 2.1972245773362196, 4.795790545596741, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
9.545153519762186, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 1.791759469228055, 0.0,
3.044522437723423, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 0.0, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
5.16396083649347, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.567740402508132,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.3862943611198906, 1.6094379124341003, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
4.624972813284271, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.4825185607408002, 0, 3.0841946160253872, 4.969640753475787,
3.0841946160253872, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.713572066704308, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.8918202981106265, 4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
2.0794415416798357, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.828313737302301, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 18.468344649580203, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 3.4011973816621555, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.871201010907891,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
4.356708826689592, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.2166061010848646, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.649511027115099, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.238324625039507, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.081404364984463, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.70805020110221, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 6.437751649736401, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.471502607305074, 0.0,
1.3862943611198906, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.1298987149230735,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 1.791759469228055, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.545177444479562, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.6931471805599453, 1.6094379124341003,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.1298987149230735, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.1972245773362196, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.518263445217986, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.0301047650807, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.731743096669168, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
5.375278407684165, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
6.578517662373903, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 2.302585092994046, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.0301047650807, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
10.112432770990234, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.840079788958109, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 7.408770583887592, 0.0, 0.0, 0.0, 10.137128175207733, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 9.840079788958109, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
9.453194522336574, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
11.228574125921016, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
5.952096120109145, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.897636166013237,
0.0, 0.0, 0, 5.952096120109145, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.41610040220442, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 1.791759469228055, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.635093354472376, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0,
0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 5.1298987149230735, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 6.127701357652087, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.917171988845775, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.408770583887592, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.828313737302301, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.6094379124341003, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
1.3862943611198906, 1.0986122886681098, 4.624972813284271, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.567740402508133, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.991464547107983, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 1.7412592803704001, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 5.346437018291705, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.6931471805599453, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.6931471805599453, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.6094379124341003,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.278114659230517, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 1.0986122886681098, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.1354942159291497,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.182084906716631, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 4.969813299576001, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
4.825453896395787, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.713572066704308, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.3978952727983707, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.028278520230698, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0, 0.0, 0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 8.266085260861173, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.8971538676367405, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.465908118654584, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.475339236566737, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 7.052721049232323, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.93848385770662, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 1.3862943611198906, 0.0,
3.5553480614894135, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.828641396489095,
0.0, 4.74493212836325, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0, 0.0,
11.851968999389458, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.356708826689592, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 8.908694592507015, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.828641396489095, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.70805020110221, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
18.568604526672758, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
13.031161839818749, 0.0, 0.0, 12.949565591960841, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
10.626454784082686, 0.0, 0.0, 0.0, 5.346437018291705, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.278114659230517, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
7.052721049232323, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 6.028278520230698, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216,
0.0, 6.5998704992128365, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221,
0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0,
2.8398715690385097, 0.0, 3.649511027115099, 5.723585101952381, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
6.925410995016817, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0,
6.984716320118266, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.694848072384611,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.2832037287379885, 0.0, 0.0, 4.518263445217986, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7376696182833684, 0, 0, 5.780743515792329,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8066624897703196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.2626798770413155, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 2.833213344056216, 3.8005740880419454,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 4.02535169073515, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
2.4849066497880004, 0, 0.0, 0.0, 3.784189633918261, 0.0,
2.772588722239781, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
7.613324979540639, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 6.102339570951937, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0,
0.6931471805599453, 0, 0.0, 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0,
3.5553480614894135, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.365976015021851, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.605170185988092, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.147494476813453, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.143134726391533, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.219507705176107, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 4.219507705176107, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555,
0, 3.3322045101752034, 0, 2.8903717578961645, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
3.2188758248682006, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 4.394449154672439,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.6390573296152584, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.58351893845611,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.655991810819852, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.03709614637473, 0.0, 0, 2.772588722239781,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4657359027997265, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.931825632724326, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
10.484135188312965, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 5.030437921392435,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0,
3.0841946160253872, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0,
4.518263445217986, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 3.0841946160253872,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.007333185232471, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.7369991058576035, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.365976015021851, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.418840607796598, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 1.7412592803704001,
0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 8.317766166719343, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
4.48863636973214, 0.0, 0.0, 3.6109179126442243, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0,
0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 12.46359237448458, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 5.846735604451319, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 4.672828834461906, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 3.649511027115099, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
4.518263445217986, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 4.6913478822291435, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.0301047650807, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.970291913552122, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.9459101490553132,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611,
3.649511027115099, 0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.553876891600541, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.4849066497880004, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 5.0301047650807, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.442417710521793, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 3.713572066704308, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.70805020110221, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 9.129638369467537, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
4.1588830833596715, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 4.04305126783455, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.0841946160253872,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
6.5667131767661875, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001,
0.0, 0, 0, 0, 4.31748811353631, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.578517662373903, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
8.221747728346623, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.367295829986474, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.574710978503383, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.1588830833596715,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
3.7612001156935624, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8501476017100584,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.4965075614664802, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.952096120109145, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
8.384291749700655, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.575949103146317, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.290459441148391, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 3.800574088041945, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.800574088041945, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 3.649511027115099, 2.995732273553991,
3.367295829986474, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.58351893845611, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0, 0.0,
4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.800574088041945,
3.8005740880419454, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0,
3.044522437723423, 4.605170185988092, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.178053830347946, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0,
2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.1298987149230735, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.784189633918261, 0, 1.3862943611198906, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 17.402456000857075, 4.8991863767100545, 3.0841946160253872, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 4.77912349311153, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.828641396489095, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.43372200355424, 0.0, 0, 0, 0, 5.390770307485499,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 0, 0,
2.1972245773362196, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 4.969640753475787, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.177178314942233, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0,
0.0, 3.258096538021482, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367,
3.4011973816621555, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877,
2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.123963979403259, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0,
2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.1588830833596715,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099,
4.762173934797756, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 9.620060922111964,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.248495242049359, 0, 0, 0, 2.1972245773362196, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6109179126442243, 7.69484807238461, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.550898738446989, 3.0841946160253872, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.825453896395788, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 2.8398715690385097,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0,
2.5649493574615367, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.0910424533583156, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4825185607408002, 5.0301047650807, 0.0, 5.346437018291705, 0, 0, 0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0, 4.343805421853684, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 4.248495242049359, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 2.1972245773362196,
0.0, 4.143134726391533, 0, 0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0,
2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.4849066497880004, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.03709614637473, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.23410650459726, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 3.8066624897703196, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
4.418840607796598, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 4.343805421853684, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132,
2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.220355825078324,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.970291913552122, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0,
3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.0841946160253877, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217987,
4.941642422609304, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 3.931825632724326, 8.921925063191328,
12.820490352323048, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5553480614894135, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.518263445217986, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
3.1354942159291497, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
6.976014914136014, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0, 0.0, 4.584967478670572, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 11.292366238736987,
5.723585101952381, 0.0, 5.346437018291705, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
3.0910424533583156, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 10.310508262345584, 7.602458061243374,
1.6094379124341003, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 3.4825185607408002, 0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.59511985013459, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.375278407684164,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 4.795790545596741, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.58351893845611, 0, 0, 4.394449154672439, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.1588830833596715, 1.791759469228055, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.290459441148391, 0.0, 0, 0, 0,
3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.772588722239781,
0.0, 0.0, 6.955874930725805, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
3.2188758248682006, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.76977456331519, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.769774563315189,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.160336650881089, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 4.825453896395787, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.174387269895637, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 3.713572066704308, 0.0, 0.0, 0,
1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 4.189654742026425, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
4.631631038266565, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 4.189654742026425,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.545177444479562, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467,
0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0,
0.0, 2.0794415416798357, 4.852030263919617, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
3.0841946160253872, 0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.182806904693496, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.991464547107983, 0.0,
0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.6109179126442243, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.248495242049359, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.292158018817389, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
3.4657359027997265, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.9120230054281455, 5.46286043483228, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4657359027997265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.969813299576001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.198469360840315, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
9.036526890435972, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.645964802870076, 0,
3.0910424533583156, 0, 4.394449154672439, 0, 0.0, 5.16396083649347, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.983606621708336, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 6.731743096669168, 0.0, 0.0, 0.0,
4.248495242049359, 2.302585092994046, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 10.484135188312967, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0, 0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0,
7.3777589082278725, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0,
4.828313737302301, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6375861597263857, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.6913478822291435, 0,
0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.70805020110221, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
4.748123315783209, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 5.375278407684164, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.649511027115099, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4657359027997265, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0.0, 0, 3.178053830347946,
0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.262690188904886, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 5.541833368412345, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.0943445622221, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0, 7.652696215340967, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.784189633918261, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.302585092994046, 0.0,
0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0,
0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 18.10738653744207, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
15.33168766477724, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0,
7.783640596221253, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
8.49964003216865, 5.723585101952381, 16.710753060660316, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.429345628954441, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.1298987149230735, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 6.515580919909374, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.95562797505323, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.631631038266565, 0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.390770307485499, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
3.0910424533583156, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4011973816621555, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0,
4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.976014914136014,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 3.7369991058576035, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.06087584278487, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0,
2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 4.812184355372417, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,
4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
5.2237778411112, 0.0, 5.76977456331519, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.8991863767100545, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.044522437723423, 0, 0, 3.3322045101752034, 2.772588722239781, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0,
2.6390573296152584, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.770684624465665, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,
0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.163621819966615, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 10.203592144986466, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.26326207653313, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0,
0.0, 7.97305546761269, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
4.748123315783209, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.532599493153256, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.825453896395787, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.394449154672439, 3.800574088041945, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 3.044522437723423,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6375861597263857, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.976014914136014, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
6.238324625039507, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.346437018291705, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.8858724694518925, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 0, 0.0,
2.6390573296152584, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8066624897703196, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.8991863767100545, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.0301047650807, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.0910424533583156, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 5.017279836814924, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.58351893845611, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 9.129416400820892, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 3.0841946160253877,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
4.634728988229636, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.101797476893978, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.332718793265369,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
13.426106100346976, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.04305126783455, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 5.58914919554,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9512437185814275,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 5.723585101952381,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9889840465642745, 0, 2.833213344056216, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
4.518263445217986, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 3.4011973816621555, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.7369991058576035, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.351472826488934, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.772588722239781, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098,
4.624972813284271, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4965075614664802, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.178053830347946, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.330733340286331, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 5.030437921392435, 0.0,
6.836775589408022, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.8398715690385097,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 2.9444389791664403, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.581130849408909, 4.969640753475787, 0.0, 5.723585101952381,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.931825632724326, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.3862943611198906,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
8.83331693749932, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.7376696182833684,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 7.358193752733032,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.567740402508133,
0.0, 0.0, 5.030104765080701, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
4.631631038266565, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.160336650881089, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
5.545177444479562, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 6.356107660695892, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 1.3862943611198906, 0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.0910424533583156, 0.0, 3.7369991058576035, 2.5649493574615367, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.931825632724326, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 2.1972245773362196, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.645446897643238, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.0301047650807, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
3.4825185607408002, 0, 3.970291913552122, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0,
4.182806904693497, 3.58351893845611, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
2.833213344056216, 0, 0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.101797476893978, 0, 5.375278407684164, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.871201010907891, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 3.713572066704308, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.4011973816621555, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 3.0841946160253877, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 1.3862943611198906, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0,
2.302585092994046, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323,
0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0, 3.6375861597263857, 0, 0, 0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 4.8991863767100545, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9957322735539913, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454,
0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.9318256327243257, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.3694478524670215, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
4.61512051684126, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
3.828641396489095, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
6.423390507494619, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.281419193361606, 0.0, 6.802394763324311,
0.0, 0.0, 5.375278407684165, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0.0,
0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.6931471805599453, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0.0, 0.0,
3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
5.8066078281957605, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.545177444479562, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0,
3.4825185607408002, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.101797476893978, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.9444389791664403, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 3.800574088041945, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 4.442651256490317, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 7.275172319452771, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.952096120109145, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.343805421853684, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.828641396489095, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467,
3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989,
3.178053830347946, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.0943445622221, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.1354942159291497, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.375278407684165, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8066624897703196, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.605802066295998, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 8.114299381106088, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.302585092994046, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2958368660043296, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.292158018817389,
3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.143134726391533, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5553480614894135,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.204692619390966, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.044522437723423,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.375278407684165, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0,
4.110873864173311, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,
3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.969813299576001, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.278114659230517, 0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 9.825309771472105, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.4825185607408002, 0, 0, 0, 0.0, 0, 3.0841946160253877, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.9120230054281455, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
3.6109179126442243, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423,
0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 8.791967689147654, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.0301047650807, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.941642422609304, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.3862943611198906, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0,
2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,
7.052721049232323, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357,
0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.6375861597263857, 5.58914919554, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.1298987149230735, 0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.70805020110221, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.9318256327243257, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
8.995948045406804, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.6888794541139363, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0,
3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
2.550898738446989, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221,
0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435,
0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 5.679743138077019, 0.0, 0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 5.952096120109145, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0,
1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.783640596221253, 0.0, 1.791759469228055, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 4.499809670330265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 6.6052979209482015, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 2.833213344056216, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 5.952096120109145, 0.0,
1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.0301047650807, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.367295829986474, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
2.302585092994046, 5.375278407684164, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.7369991058576035, 0, 0, 3.295836866004329, 0.0, 3.5263605246161616,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0.0, 0,
0.0, 2.995732273553991, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.0841946160253872,
0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 5.375278407684164, 0.0, 0.0, 0.0,
5.8377304471659395, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217986, 0.0, 3.295836866004329,
2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030104765080701, 0, 0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 0.0,
3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.295836866004329, 5.952096120109145, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.8289456176102075, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156,
0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 4.672828834461906, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.1354942159291497, 0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.302585092994046, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 5.030104765080701, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.6443908991413725, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
12.444372333547394, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 2.6390573296152584,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.812184355372417, 0, 3.295836866004329, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 2.70805020110221,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.90527477843843, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.030437921392435, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.969640753475787,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.8888779583328805, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.9444389791664403, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 6.864049944976711, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.631631038266565,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8903717578961645, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0,
0.0, 0.6931471805599453, 3.7369991058576035, 0, 0.0, 2.9957322735539913,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.9930151229329605, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0,
2.8398715690385097, 0, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0,
4.748123315783209, 4.292158018817389, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0,
7.149543163850748, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.66682536764049, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 7.27447955877387, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,
3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
9.722561256775933, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.0910424533583156, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098,
4.795790545596741, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.175867270105761, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.772588722239781,
0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
10.112432770990234, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 5.723585101952381, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.0794415416798357, 1.7412592803704001, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707,
2.1972245773362196, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0,
2.772588722239781, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 4.292158018817389, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 4.718498871295094, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.98107381374378, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.784189633918261, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.382026634673881, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.418840607796598, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,
1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381,
0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 3.784189633918261, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.6390573296152584, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 1.0986122886681098,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 4.518263445217987, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.10594547390058, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.3978952727983707, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.059123195581797, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 1.6094379124341003, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,
1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 4.976733742420574, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 3.9120230054281455, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196,
1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,
0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,
0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,
0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
|
normal
|
{
"blob_id": "dc6cbf43424a31f1aefde8bd71b6f1b7ecf8166b",
"index": 5998,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "vect = [0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0.0, \n 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 8.320673301762177,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0, 0, 0.0, 1.791759469228055,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.287897844304593, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.772588722239781, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 1.3862943611198906, \n 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.6375861597263857, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,\n 0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 2.9957322735539913, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.198469360840316, 0.0, \n 2.550898738446989, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.6888794541139363, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.0794415416798357, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6109179126442243, 5.723585101952381, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.6375861597263857, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.295836866004329, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 5.5834963087817, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.6888794541139363, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.5553480614894135, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0, 0, \n 12.266590935297321, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 5.924066185063897, 0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 7.200951859620047, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.06534854782536, 0, 0, 4.0943445622221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.962844630259907, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 3.8501476017100584, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, \n 4.581130849408909, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.0910424533583156, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.5553480614894135, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 8.921925063191328, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.9957322735539913, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0.0, 10.39720770839918, \n 2.302585092994046, 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, \n 2.9957322735539913, 0, 0, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0, \n 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 4.490536906871891, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, \n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, \n 2.550898738446989, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.02535169073515, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.292158018817389,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 3.258096538021482, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 4.290459441148391, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.31748811353631, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, \n 2.1972245773362196, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9512437185814275, 7.983380992735443, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 7.917171988845775, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.969640753475787, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 5.723585101952381, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 5.76977456331519, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 7.000208219919599, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.8066624897703196, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.143134726391533, 0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.795790545596741, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.74493212836325, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 6.516193076042964, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 3.2958368660043296, 0.0, 3.58351893845611, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 4.51085950651685, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 5.952096120109145, 0.0, 5.58914919554, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0, 0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 3.258096538021482,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.0841946160253872, 5.101797476893978, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0, \n 0.0, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 3.5553480614894135, 0.0,\n 0, 2.5649493574615367, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.46286043483228, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 18.767037148656488, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.584967478670572, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 4.0943445622221, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.711235389328078, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.9512437185814275, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0,\n 0, 3.1354942159291497, 3.800574088041945, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.969640753475787, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.631631038266565, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.41610040220442, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.833213344056216,\n 0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.553876891600541, 0, 0.0, 3.367295829986474, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9120230054281455, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.800574088041945, 0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 3.6635616461296467, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.4825185607408002, 0, 0, 0.0, 5.204006687076795, 0.0, 0.0, \n 8.61362370353681, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 5.723585101952381, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.044522437723423, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.44274094706523, 5.679743138077019, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 11.069054569245793, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.03709614637473, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.961361141082371, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6109179126442243, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.931825632724326, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.718498871295094, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 0, 4.007333185232471, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 16.237278281910243, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0, 3.8005740880419454, 0.0, 0, 0.0, \n 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 7.454719949364001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.70805020110221, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 11.484086901809196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.6931471805599453, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381,\n 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 17.287514144901962, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.58351893845611,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 2.1972245773362196, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 13.660472509367466, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 3.7369991058576035, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 7.973471367577775, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 3.2188758248682006, 0, 3.8005740880419454, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.437751649736401, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 4.160336650881089, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 11.76620976334845, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 10.559023657635953, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.008260801089284, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.877735781779639, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 3.4339872044851467, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 2.833213344056216, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0,\n 5.545177444479562, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, \n 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 5.16396083649347, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.367295829986474, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.111987788356544, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 5.101797476893978, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 7.917171988845775, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.346437018291705, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.215149976722676, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.08366673682469, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 2.0794415416798357, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 5.780743515792329, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 5.41610040220442, 0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 5.991464547107983, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.869976334119211, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.897839799950911, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 4.748123315783208, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 4.182806904693497, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 4.454347296253507, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.6635616461296467, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.995732273553991, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.871201010907891, 3.2188758248682006, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.0301047650807, \n 4.605170185988092, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, \n 3.6375861597263857, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.8501476017100584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.77912349311153,\n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 12.332621592519935, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.7376696182833684, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.390770307485499, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.804021044733257, 0.0, 0, 0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.800574088041945, 0.0, \n 4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6635616461296467, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.217724106087479, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.6635616461296467, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.713572066704308, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 5.0301047650807, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 6.1683892320507745, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, \n 3.4011973816621555, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 4.49053690687189, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, \n 4.8991863767100545, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.812184355372417, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 5.1298987149230735, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.4011973816621555, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 2.1972245773362196, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 4.574710978503383, 0, \n 6.462743943876961, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 9.262134127775067, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 11.284134957569469, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, \n 6.821864234308754, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 7.471502607305074, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, \n 0.0, 4.976733742420574, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 3.828641396489095, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 3.8918202981106265, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, \n 5.846735604451319, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, \n 3.367295829986474, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, \n 0.0, 4.969813299576001, 5.346437018291705, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0,\n 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 7.000208219919599, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0, \n 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 2.1972245773362196,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.6109179126442243, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 6.287897844304593, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 0.0, 0, 8.365613809386995, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.007333185232471, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.499809670330265, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 4.48863636973214, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 5.952096120109145, 4.828313737302301, 3.4339872044851467,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 4.969813299576001, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.127134385045092, 0.0, 0, \n 6.821864234308754, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, \n 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 8.802445120171846, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 12.404515991916155, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.8501476017100584, 0.0, 16.168878379615265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.8005740880419454, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.7369991058576035, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 16.168230769388487, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.143134726391533, 0,\n 0, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.941642422609304, 4.700480365792417, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.2188758248682006, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, \n 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, 0, 0, 5.605802066295998, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, \n 3.0910424533583156, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 5.101797476893978, 4.969640753475787, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.3694478524670215, 0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 1.6094379124341003, 0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.9444389791664403, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 3.7369991058576035, 0.0, \n 4.02535169073515, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.182806904693497, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 2.70805020110221, 0, 0, 0, \n 0.0, 10.484135188312967, 7.275172319452771, 0.0, 0, 3.0841946160253872,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 7.953835426675504, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 9.830786204133961, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.3322045101752034, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.07753744390572, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 6.356107660695892, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.127134385045092, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 5.214935757608986, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.053835369501174, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 2.1972245773362196, 0, \n 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.739792912179235, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 5.075173815233827, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.847027830639663, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 7.471502607305073, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,\n 0.0, 3.4339872044851467, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 4.795790545596741, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.278114659230517, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.591673732008658, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 4.465908118654584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 4.762173934797756, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.736198448394496, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 4.330733340286331,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.101797476893978, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 6.102339570951937, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0, \n 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 5.459585514144159, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, \n 3.2958368660043296, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 8.73217391546585, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 1.3862943611198906, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.5263605246161616, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.7412592803704001,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0, 4.795790545596741, 0, 0.0, \n 4.518263445217986, 3.5553480614894135, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.101797476893978, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0.6931471805599453, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0, 0, 3.93848385770662, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,\n 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 2.9444389791664403,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 4.204692619390966, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.6888794541139363, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 9.174503799921432, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.8858724694518925, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.6390573296152584, \n 1.3862943611198906, 0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 4.2626798770413155, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.784189633918261, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6888794541139363, 0, \n 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.46286043483228, 6.127701357652087, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.666426688112432, \n 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 3.6635616461296467, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.772588722239781, 0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0.0, \n 3.5553480614894135, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, \n 4.748123315783209, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.66682536764049, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 1.9459101490553132, 0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.6375861597263857, 0, 0.0,\n 0.0, 2.70805020110221, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 6.54135323573334, 0, 0.0,\n 2.0794415416798357, 0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.8066624897703196, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.666426688112432, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.276666119016055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 3.784189633918261, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.0841946160253872, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.769774563315189, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 4.127134385045092, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 5.46286043483228, 0, 0.0, \n 3.295836866004329, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, 0.0, 2.9444389791664403,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 2.4849066497880004, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0, 4.828313737302301, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0, 6.198469360840316, \n 9.129638369467537, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.4825185607408002, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.346437018291705, \n 4.490536906871891, 0.0, 5.375278407684165, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, \n 6.711235389328078, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.9444389791664403, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 1.6094379124341003, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 3.0841946160253872, 0.0, \n 0.0, 4.06534854782536, 5.1298987149230735, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.007333185232471, 0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 4.631631038266565, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.346437018291705, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.292158018817389, \n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0, \n 0, 3.6888794541139363, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0, \n 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, \n 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0, \n 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 6.884768704067333, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 4.02535169073515, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 7.9730554676126895, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 11.613215656391521, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 5.8066078281957605, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 4.182806904693496, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.970291913552122, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.77912349311153, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 10.73885431325499, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 1.9459101490553132,\n 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 9.19044141596179, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4825185607408002, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.804021044733257, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0, 3.8918202981106265, 3.649511027115099, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.4339872044851467, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 10.532317184711113, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.924066185063897, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 4.969640753475787, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 6.292763799896557, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.9120230054281455, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 5.8377304471659395, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.9558749307258045, \n 2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.302585092994046, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.770684624465665, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.3322045101752034, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.8066624897703196, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.454347296253507, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6888794541139363, 0, 0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.795790545596741, 2.833213344056216, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 8.73323621912248, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 8.105134969404936, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0, 3.2188758248682006, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.07753744390572, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.605170185988092,\n 3.295836866004329, 0, 0, 0.0, 3.7376696182833684, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.87326690740586, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 4.23410650459726, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0, 0.0, 2.550898738446989, 1.6094379124341003, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.550898738446989, 0, 0, 0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 15.257339727119625, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.5263605246161616, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 3.5263605246161616,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 4.356708826689592, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.8398715690385097, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.23410650459726, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, \n 0.0, 4.290459441148391, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.941642422609304, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,\n 4.060443010546419, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.931825632724326, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, \n 0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 4.795790545596741, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.7612001156935624, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 5.723585101952381, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.99022883006837, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.48863636973214, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.219507705176107, 0, 0, 0.0, \n 3.7376696182833684, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 4.1588830833596715,\n 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0, 0, 3.1354942159291497, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, \n 3.044522437723423, 3.6888794541139363, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 6.42339050749462, 5.567740402508132, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 3.828641396489095, 0.0,\n 0.0, 0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8918202981106265, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.127134385045092, 0.0, 0, 0, 0, \n 4.394449154672439, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.3322045101752034, 0, 0, 3.367295829986474,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.828641396489095, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, \n 3.5553480614894135, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.7612001156935624, 0.0, 0,\n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.394449154672439, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 4.564348191467836, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.784189633918261, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0, 0,\n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 4.204692619390966, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9384838577066197, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 3.295836866004329, 0, \n 3.9889840465642745, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 5.390770307485499, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.55570332597337, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.356708826689592, 0.0, 0, 0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.58351893845611, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.3322045101752034, 0, 0.0, 4.631631038266565, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 6.198469360840315, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.6888794541139363, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.787491742782046, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 6.182084906716631, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,\n 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 5.365976015021851, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 5.1298987149230735, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0,\n 1.9459101490553132, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.3230099791384085, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0,\n 0.0, 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.553876891600541, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.368314490550079, 5.2237778411112, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, \n 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 4.859812404361672, 0.0, 0.0, 0.0, 5.493061443340549, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 3.4339872044851467, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 2.1972245773362196, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 2.9444389791664403, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 3.6109179126442243, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, \n 1.791759469228055, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 4.605170185988092, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 5.480638923341991, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.713572066704308, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.9318256327243257, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 5.2574953720277815, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 9.656627474604601, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 7.3792124757492905, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.8066624897703196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.6109179126442243, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 3.6375861597263857, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 1.7412592803704001, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 1.791759469228055,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.666426688112432,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.662960480135945, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 1.6094379124341003, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 9.887510598012987, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 6.437751649736401, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.553876891600541, 0.0, 0.0, 0, 4.3694478524670215,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.143134726391533, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 16.025617661073383, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 5.390770307485499, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.665683717782408, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 7.299022054230198, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.631631038266565, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 4.182806904693497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.20455776256869, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.518263445217987, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.8005740880419454, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 4.553876891600541, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.215149976722676, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.649511027115099, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, \n 3.044522437723423, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.160336650881089, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.2237778411112, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, \n 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 7.16703787691222, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 25.273805172346215, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453,\n 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.899745575730817, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 10.781540614970998, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.969640753475787,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 1.6094379124341003, \n 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 3.295836866004329,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 3.58351893845611, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.6635616461296467, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0,\n 0, 1.3862943611198906, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.4339872044851467, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0, 0.0, 9.406482647787449, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 2.995732273553991, 6.127701357652087, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 5.442417710521793, 0.0, \n 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.4965075614664802, 5.723585101952381, 0, 0, \n 3.800574088041945, 0.0, 4.518263445217986, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 3.295836866004329, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 4.969813299576001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329,\n 0.0, 5.545177444479562, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 4.7535901911063645, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.6635616461296467, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.174387269895637,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.430816798843313, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.532599493153256, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.193685818395112, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.723585101952381, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.952096120109145, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, \n 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0, 4.406719247264253, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 3.2188758248682006, \n 1.6094379124341003, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.46286043483228, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.772588722239781, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 1.3862943611198906, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0,\n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.912654885736052, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,\n 3.6888794541139363, 0, 4.160336650881089, 3.044522437723423, 0.0, 0, \n 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 4.718498871295094, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0,\n 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 4.969813299576001, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.9558749307258045, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 1.3862943611198906, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 5.1298987149230735, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,\n 2.550898738446989, 0, 0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, \n 3.295836866004329, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.70805020110221, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.367295829986474, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 4.160336650881089, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, \n 0.0, 0.0, 5.780743515792329, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, \n 6.907755278982138, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.2626798770413155, 0, 0, 0, 0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.7412592803704001, 4.969640753475787, 0.0, 3.0841946160253872, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.143134726391533, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.772588722239781, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 5.567740402508132, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 8.995948045406804, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0,\n 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.970291913552122, 0, 3.7369991058576035,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.7535901911063645, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 6.423390507494619, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8066624897703196, 0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, \n 2.772588722239781, 0.0, 3.713572066704308, 0.0, 0, 0, 5.03709614637473,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, \n 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 3.2188758248682006,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.030104765080701, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 6.238324625039507, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 2.5649493574615367, 3.8918202981106265, 0.0, \n 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 6.731743096669168, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.6635616461296467, 0, 0.0,\n 0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.890349128221754, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.4825185607408002, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, \n 2.0794415416798357, 5.8888779583328805, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 5.8066078281957605, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, \n 4.0943445622221, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.4339872044851467, 0, 0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 3.784189633918261, 0, 0.0, 7.454719949364001, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.897839799950911, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 2.1972245773362196, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.649511027115099, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.550898738446989, 0, 0, 4.160336650881089, 1.3862943611198906, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 4.1588830833596715, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.825453896395788, 0, 1.3862943611198906, 1.6094379124341003, 0, \n 1.6094379124341003, 6.778355426745129, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.9459101490553132, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0, 3.2958368660043296, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4825185607408002,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 3.8005740880419454, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 2.1972245773362196,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 8.105134969404935, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.917171988845775, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 5.281419193361606, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 6.168389232050775, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.254681213103192, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 16.400167309572016, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, \n 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 11.29853313840085,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 6.200409765562088, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 8.873266907405862, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 6.351472826488934, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 4.828313737302301, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.5553480614894135, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.46286043483228, 3.6375861597263857, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 4.007333185232471, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4011973816621555, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 6.4641735942733005, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 2.6390573296152584, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, \n 4.110873864173311, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.07753744390572, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.465908118654584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.6888794541139363, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 5.342334251964811, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.713572066704308, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.49053690687189, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.828641396489095, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.23410650459726, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.825453896395788, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.101797476893978, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 10.849972553336867, 0, 0.0, 0, \n 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.520577332514767, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.6109179126442243, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 5.723585101952381, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.7430031878094825, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.276666119016055, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 7.280392111322715, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 6.9558749307258045, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 8.791967689147654, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8501476017100584, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.8066624897703196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.115509720156162, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.931825632724326,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8501476017100584, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.652696215340966, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.2626798770413155, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.567740402508133, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.969813299576001, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 5.961361141082371, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 20.561728078908178,\n 0.0, 4.825453896395787, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 5.68697535633982, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 17.680622364027936, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.825453896395788, \n 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.631631038266565, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.5553480614894135, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.736198448394496,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.4657359027997265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.266085260861173, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.890349128221754, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.6888794541139363, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.060443010546419, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 7.965635675306504, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 4.634728988229636, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 5.101797476893978, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8918202981106265, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 4.0943445622221, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.578517662373903, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4011973816621555, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.769774563315189, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 12.912195279612511, 0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 5.942799375126702, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 4.709530201312334, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 2.8398715690385097, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.4680601411351315, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.160336650881089, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 4.406719247264253, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.477336814478207, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.927253685157205, \n 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0,\n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.3322045101752034, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 9.252583848076162, 0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.9512437185814275, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.70805020110221, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.462743943876961, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.069162183664976, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 3.8501476017100584, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 5.0689042022202315, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, \n 0.0, 0.0, 0.0, 10.92572086966456, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.2626798770413155, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 13.17304868542365, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.871201010907891, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.736198448394496, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0, 0.0, 2.1972245773362196, 4.795790545596741, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 9.545153519762186, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 1.791759469228055, 0.0, \n 3.044522437723423, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 5.16396083649347, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.567740402508132,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.3862943611198906, 1.6094379124341003, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.624972813284271, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.4825185607408002, 0, 3.0841946160253872, 4.969640753475787, \n 3.0841946160253872, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.713572066704308, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.8918202981106265, 4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.828313737302301, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 18.468344649580203, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 3.4011973816621555, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.871201010907891,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 4.356708826689592, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.2166061010848646, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.649511027115099, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.238324625039507, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.081404364984463, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.70805020110221, 0.6931471805599453, 0.0, \n 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0, 6.437751649736401, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.471502607305074, 0.0,\n 1.3862943611198906, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.1298987149230735,\n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.6931471805599453,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0, 1.791759469228055, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.545177444479562, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.6931471805599453, 1.6094379124341003,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.1298987149230735, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,\n 1.6094379124341003, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 1.9459101490553132, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.1972245773362196, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.518263445217986, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.0301047650807, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.731743096669168, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 5.375278407684165, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 6.578517662373903, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 2.302585092994046, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.0301047650807, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 10.112432770990234, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.840079788958109, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 7.408770583887592, 0.0, 0.0, 0.0, 10.137128175207733, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 9.840079788958109, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 9.453194522336574, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 11.228574125921016, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 5.952096120109145, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.897636166013237, \n 0.0, 0.0, 0, 5.952096120109145, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.41610040220442, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 1.791759469228055, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 5.635093354472376, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 5.1298987149230735, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 6.127701357652087, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.917171988845775, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.408770583887592, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.828313737302301, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, \n 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.6094379124341003, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 1.0986122886681098, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.567740402508133, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.991464547107983, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 1.7412592803704001, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 5.346437018291705, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.6931471805599453, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, \n 0.6931471805599453, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.6094379124341003, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.278114659230517, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 1.0986122886681098, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,\n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.1354942159291497,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.182084906716631, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 4.969813299576001, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.825453896395787, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.713572066704308, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.028278520230698, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0, 0.0, 0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 8.266085260861173, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.8971538676367405, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.465908118654584, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.475339236566737, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 7.052721049232323, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.93848385770662, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 1.3862943611198906, 0.0, \n 3.5553480614894135, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.828641396489095, \n 0.0, 4.74493212836325, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0, 0.0, \n 11.851968999389458, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.356708826689592, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 8.908694592507015, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.828641396489095, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 2.70805020110221, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 18.568604526672758, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 13.031161839818749, 0.0, 0.0, 12.949565591960841, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 10.626454784082686, 0.0, 0.0, 0.0, 5.346437018291705, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.278114659230517, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 7.052721049232323, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 6.028278520230698, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216,\n 0.0, 6.5998704992128365, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, \n 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, \n 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 3.649511027115099, 5.723585101952381, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0,\n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 6.925410995016817, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, \n 6.984716320118266, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.694848072384611, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.2832037287379885, 0.0, 0.0, 4.518263445217986, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7376696182833684, 0, 0, 5.780743515792329, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8066624897703196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.2626798770413155, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 2.833213344056216, 3.8005740880419454, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 4.02535169073515, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 0, 0.0, 0.0, 3.784189633918261, 0.0, \n 2.772588722239781, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 7.613324979540639, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 6.102339570951937, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0, 0.0, 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0, \n 3.5553480614894135, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 5.365976015021851, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.605170185988092, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.147494476813453, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.143134726391533, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 4.219507705176107, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 4.219507705176107, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, \n 0, 3.3322045101752034, 0, 2.8903717578961645, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 4.394449154672439, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.58351893845611,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.655991810819852, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.03709614637473, 0.0, 0, 2.772588722239781, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.4657359027997265, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.931825632724326, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 10.484135188312965, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 5.030437921392435, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, \n 3.0841946160253872, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, \n 4.518263445217986, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 3.0841946160253872,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.007333185232471, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.7369991058576035, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.365976015021851, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.418840607796598, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 1.7412592803704001,\n 0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 8.317766166719343, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 4.48863636973214, 0.0, 0.0, 3.6109179126442243, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0,\n 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 12.46359237448458, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 5.846735604451319, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 4.672828834461906, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 3.649511027115099, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 4.518263445217986, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 4.6913478822291435, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.0301047650807, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.970291913552122, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, \n 3.649511027115099, 0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.553876891600541, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.4849066497880004, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 5.0301047650807, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.442417710521793, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 3.713572066704308, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.70805020110221, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 9.129638369467537, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 4.1588830833596715, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 4.04305126783455, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.0841946160253872, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 6.5667131767661875, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, \n 0.0, 0, 0, 0, 4.31748811353631, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.578517662373903, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 8.221747728346623, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.367295829986474, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.574710978503383, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.1588830833596715,\n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.7612001156935624, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8501476017100584, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.4965075614664802, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.952096120109145, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 8.384291749700655, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.575949103146317, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.290459441148391, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 3.800574088041945, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.800574088041945, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 3.649511027115099, 2.995732273553991,\n 3.367295829986474, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.800574088041945, \n 3.8005740880419454, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, \n 3.044522437723423, 4.605170185988092, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.178053830347946, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.1298987149230735, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.784189633918261, 0, 1.3862943611198906, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 17.402456000857075, 4.8991863767100545, 3.0841946160253872, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 4.77912349311153, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.828641396489095, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.43372200355424, 0.0, 0, 0, 0, 5.390770307485499, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 0, 0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 4.969640753475787, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.177178314942233, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 3.258096538021482, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, \n 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, \n 2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.123963979403259, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.1588830833596715,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, \n 4.762173934797756, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 9.620060922111964, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.248495242049359, 0, 0, 0, 2.1972245773362196, 0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.6109179126442243, 7.69484807238461, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 3.0841946160253872, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.825453896395788, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.0910424533583156, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.4825185607408002, 5.0301047650807, 0.0, 5.346437018291705, 0, 0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0, 4.343805421853684, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 4.248495242049359, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 2.1972245773362196, \n 0.0, 4.143134726391533, 0, 0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.03709614637473, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.23410650459726, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 3.8066624897703196, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 4.418840607796598, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 4.343805421853684, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, \n 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.220355825078324,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.970291913552122, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, \n 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.0841946160253877, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217987, \n 4.941642422609304, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 3.931825632724326, 8.921925063191328, \n 12.820490352323048, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5553480614894135, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 4.518263445217986, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, \n 3.1354942159291497, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 6.976014914136014, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0, 0.0, 4.584967478670572, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 11.292366238736987, \n 5.723585101952381, 0.0, 5.346437018291705, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 1.9459101490553132, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.0910424533583156, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 10.310508262345584, 7.602458061243374, \n 1.6094379124341003, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 3.4825185607408002, 0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.59511985013459, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.375278407684164, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 4.795790545596741, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.58351893845611, 0, 0, 4.394449154672439, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 4.1588830833596715, 1.791759469228055, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.290459441148391, 0.0, 0, 0, 0, \n 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.772588722239781,\n 0.0, 0.0, 6.955874930725805, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098,\n 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.76977456331519, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.769774563315189, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.160336650881089, 0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 4.825453896395787, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.174387269895637, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 3.713572066704308, 0.0, 0.0, 0, \n 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 4.189654742026425, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.631631038266565, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 4.189654742026425, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 5.545177444479562, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, \n 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0,\n 0.0, 2.0794415416798357, 4.852030263919617, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.0841946160253872, 0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.182806904693496, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.991464547107983, 0.0,\n 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.6109179126442243, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.248495242049359, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.292158018817389, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, \n 3.4657359027997265, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.9120230054281455, 5.46286043483228, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.4657359027997265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.969813299576001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.198469360840315, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 9.036526890435972, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.645964802870076, 0, \n 3.0910424533583156, 0, 4.394449154672439, 0, 0.0, 5.16396083649347, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.983606621708336, 5.723585101952381, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 6.731743096669168, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.248495242049359, 2.302585092994046, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 10.484135188312967, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0, 0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, \n 7.3777589082278725, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, \n 4.828313737302301, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.6375861597263857, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.6913478822291435, 0,\n 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 4.748123315783209, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 5.375278407684164, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.649511027115099, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.4657359027997265, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0.0, 0, 3.178053830347946, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.262690188904886, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 5.541833368412345, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 4.0943445622221, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0, 7.652696215340967, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.784189633918261, 0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.302585092994046, 0.0,\n 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, \n 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 18.10738653744207, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 15.33168766477724, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, \n 7.783640596221253, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 8.49964003216865, 5.723585101952381, 16.710753060660316, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.429345628954441, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.1298987149230735, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 6.515580919909374, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.95562797505323, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.631631038266565, 0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.390770307485499, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.0910424533583156, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.4011973816621555, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.976014914136014, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 3.7369991058576035, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.06087584278487, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0,\n 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 4.812184355372417, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, \n 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 5.2237778411112, 0.0, 5.76977456331519, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.8991863767100545, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.044522437723423, 0, 0, 3.3322045101752034, 2.772588722239781, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.770684624465665, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,\n 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.163621819966615, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 10.203592144986466, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.26326207653313, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, \n 0.0, 7.97305546761269, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.748123315783209, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.532599493153256, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.825453896395787, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 4.394449154672439, 3.800574088041945, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 3.044522437723423, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.6375861597263857, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.976014914136014, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 6.238324625039507, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.346437018291705, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 5.8858724694518925, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8066624897703196, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.8991863767100545, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 5.0301047650807, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.0910424533583156, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 5.017279836814924, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 9.129416400820892, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 3.0841946160253877,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 4.634728988229636, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.101797476893978, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.332718793265369, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 13.426106100346976, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 4.04305126783455, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 5.58914919554,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9512437185814275, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 5.723585101952381, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9889840465642745, 0, 2.833213344056216, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 4.518263445217986, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 3.4011973816621555, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.7369991058576035, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.351472826488934, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.772588722239781, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, \n 4.624972813284271, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4965075614664802, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.178053830347946, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.330733340286331, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 5.030437921392435, 0.0,\n 6.836775589408022, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 2.9444389791664403, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.581130849408909, 4.969640753475787, 0.0, 5.723585101952381, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.931825632724326, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 1.3862943611198906, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 8.83331693749932, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.7376696182833684, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 7.358193752733032, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.567740402508133,\n 0.0, 0.0, 5.030104765080701, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 4.631631038266565, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.160336650881089, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 5.545177444479562, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 6.356107660695892, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 1.3862943611198906, 0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.0910424533583156, 0.0, 3.7369991058576035, 2.5649493574615367, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.931825632724326, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 2.1972245773362196, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.645446897643238, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.0301047650807, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 3.4825185607408002, 0, 3.970291913552122, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0, \n 4.182806904693497, 3.58351893845611, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 2.833213344056216, 0, 0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.101797476893978, 0, 5.375278407684164, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.871201010907891, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 3.713572066704308, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.4011973816621555, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 3.0841946160253877, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 1.3862943611198906, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, \n 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0, 3.6375861597263857, 0, 0, 0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 4.8991863767100545, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.9957322735539913, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454,\n 0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.9318256327243257, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.3694478524670215, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 4.61512051684126, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.828641396489095, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 6.423390507494619, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.281419193361606, 0.0, 6.802394763324311,\n 0.0, 0.0, 5.375278407684165, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0.0,\n 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.6931471805599453, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0.0, 0.0, \n 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 5.8066078281957605, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.545177444479562, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, \n 3.4825185607408002, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.101797476893978, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.9444389791664403, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 3.800574088041945, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, \n 0.0, 0.0, 4.442651256490317, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 7.275172319452771, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.952096120109145, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.343805421853684, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.828641396489095, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, \n 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, \n 3.178053830347946, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.0943445622221, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.1354942159291497, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.375278407684165, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8066624897703196, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.605802066295998, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 8.114299381106088, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.302585092994046, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2958368660043296, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.292158018817389, \n 3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.143134726391533, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5553480614894135, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.204692619390966, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.044522437723423,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.375278407684165, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0,\n 4.110873864173311, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 4.969813299576001, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.278114659230517, 0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 9.825309771472105, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 3.4825185607408002, 0, 0, 0, 0.0, 0, 3.0841946160253877, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.9120230054281455, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.6109179126442243, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, \n 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 8.791967689147654, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.0301047650807, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 2.1972245773362196, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.941642422609304, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 1.3862943611198906, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 7.052721049232323, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357,\n 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.6375861597263857, 5.58914919554, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.1298987149230735, 0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.70805020110221, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.9318256327243257, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 8.995948045406804, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.6888794541139363, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, \n 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, \n 2.550898738446989, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221,\n 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 5.679743138077019, 0.0, 0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 5.952096120109145, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, \n 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.783640596221253, 0.0, 1.791759469228055, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 4.499809670330265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 6.6052979209482015, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 2.833213344056216, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 5.952096120109145, 0.0, \n 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 5.0301047650807, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.367295829986474, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 2.302585092994046, 5.375278407684164, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.7369991058576035, 0, 0, 3.295836866004329, 0.0, 3.5263605246161616, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0.0, 0,\n 0.0, 2.995732273553991, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.0841946160253872,\n 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 5.375278407684164, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.8377304471659395, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217986, 0.0, 3.295836866004329, \n 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030104765080701, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 0.0, \n 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 3.295836866004329, 5.952096120109145, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.8289456176102075, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, \n 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 4.672828834461906, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.1354942159291497, 0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.302585092994046, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 5.030104765080701, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.6443908991413725, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 12.444372333547394, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 2.6390573296152584, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.812184355372417, 0, 3.295836866004329, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 2.70805020110221, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 4.90527477843843, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.030437921392435, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.969640753475787, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.8888779583328805, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.9444389791664403, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 6.864049944976711, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.631631038266565,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8903717578961645, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0,\n 0.0, 0.6931471805599453, 3.7369991058576035, 0, 0.0, 2.9957322735539913,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.9930151229329605, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, \n 2.8398715690385097, 0, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0, \n 4.748123315783209, 4.292158018817389, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, \n 7.149543163850748, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.66682536764049, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 7.27447955877387, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 9.722561256775933, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.0910424533583156, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, \n 4.795790545596741, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.175867270105761, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.772588722239781, \n 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 10.112432770990234, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 5.723585101952381, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.0794415416798357, 1.7412592803704001, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, \n 2.1972245773362196, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 2.772588722239781, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 4.292158018817389, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 4.718498871295094, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.98107381374378, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.784189633918261, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, \n 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 4.382026634673881, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.418840607796598, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, \n 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, \n 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 3.784189633918261, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.6390573296152584, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 1.0986122886681098, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.10594547390058, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, \n 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.3978952727983707, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.059123195581797, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 1.6094379124341003, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, \n 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 4.976733742420574, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 3.9120230054281455, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, \n 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, \n 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0,\n 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, \n 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0,\n 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, \n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,\n 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]\n",
"step-3": null,
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1
]
}
|
[
0,
1
] |
<|reserved_special_token_0|>
class PXEBaseMixin(object):
def get_properties(self):
"""Return the properties of the interface.
:returns: dictionary of <property name>:<property description> entries.
"""
return COMMON_PROPERTIES
@METRICS.timer('PXEBaseMixin.clean_up_ramdisk')
def clean_up_ramdisk(self, task):
"""Cleans up the boot of ironic ramdisk.
This method cleans up the PXE environment that was setup for booting
the deploy or rescue ramdisk. It unlinks the deploy/rescue
kernel/ramdisk in the node's directory in tftproot and removes it's PXE
config.
:param task: a task from TaskManager.
:param mode: Label indicating a deploy or rescue operation
was carried out on the node. Supported values are 'deploy' and
'rescue'. Defaults to 'deploy', indicating deploy operation was
carried out.
:returns: None
"""
node = task.node
mode = deploy_utils.rescue_or_deploy_mode(node)
try:
images_info = pxe_utils.get_image_info(node, mode=mode)
except exception.MissingParameterValue as e:
LOG.warning(
'Could not get %(mode)s image info to clean up images for node %(node)s: %(err)s'
, {'mode': mode, 'node': node.uuid, 'err': e})
else:
pxe_utils.clean_up_pxe_env(task, images_info)
@METRICS.timer('PXEBaseMixin.validate_rescue')
def validate_rescue(self, task):
"""Validate that the node has required properties for rescue.
:param task: a TaskManager instance with the node being checked
:raises: MissingParameterValue if node is missing one or more required
parameters
"""
pxe_utils.parse_driver_info(task.node, mode='rescue')
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
COMMON_PROPERTIES.update(OPTIONAL_PROPERTIES)
COMMON_PROPERTIES.update(RESCUE_PROPERTIES)
class PXEBaseMixin(object):
def get_properties(self):
"""Return the properties of the interface.
:returns: dictionary of <property name>:<property description> entries.
"""
return COMMON_PROPERTIES
@METRICS.timer('PXEBaseMixin.clean_up_ramdisk')
def clean_up_ramdisk(self, task):
"""Cleans up the boot of ironic ramdisk.
This method cleans up the PXE environment that was setup for booting
the deploy or rescue ramdisk. It unlinks the deploy/rescue
kernel/ramdisk in the node's directory in tftproot and removes it's PXE
config.
:param task: a task from TaskManager.
:param mode: Label indicating a deploy or rescue operation
was carried out on the node. Supported values are 'deploy' and
'rescue'. Defaults to 'deploy', indicating deploy operation was
carried out.
:returns: None
"""
node = task.node
mode = deploy_utils.rescue_or_deploy_mode(node)
try:
images_info = pxe_utils.get_image_info(node, mode=mode)
except exception.MissingParameterValue as e:
LOG.warning(
'Could not get %(mode)s image info to clean up images for node %(node)s: %(err)s'
, {'mode': mode, 'node': node.uuid, 'err': e})
else:
pxe_utils.clean_up_pxe_env(task, images_info)
@METRICS.timer('PXEBaseMixin.validate_rescue')
def validate_rescue(self, task):
"""Validate that the node has required properties for rescue.
:param task: a TaskManager instance with the node being checked
:raises: MissingParameterValue if node is missing one or more required
parameters
"""
pxe_utils.parse_driver_info(task.node, mode='rescue')
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
LOG = logging.getLogger(__name__)
METRICS = metrics_utils.get_metrics_logger(__name__)
REQUIRED_PROPERTIES = {'deploy_kernel': _(
'UUID (from Glance) of the deployment kernel. Required.'),
'deploy_ramdisk': _(
'UUID (from Glance) of the ramdisk that is mounted at boot time. Required.'
)}
OPTIONAL_PROPERTIES = {'force_persistent_boot_device': _(
'True to enable persistent behavior when the boot device is set during deploy and cleaning operations. Defaults to False. Optional.'
)}
RESCUE_PROPERTIES = {'rescue_kernel': _(
'UUID (from Glance) of the rescue kernel. This value is required for rescue mode.'
), 'rescue_ramdisk': _(
'UUID (from Glance) of the rescue ramdisk with agent that is used at node rescue time. This value is required for rescue mode.'
)}
COMMON_PROPERTIES = REQUIRED_PROPERTIES.copy()
COMMON_PROPERTIES.update(OPTIONAL_PROPERTIES)
COMMON_PROPERTIES.update(RESCUE_PROPERTIES)
class PXEBaseMixin(object):
def get_properties(self):
"""Return the properties of the interface.
:returns: dictionary of <property name>:<property description> entries.
"""
return COMMON_PROPERTIES
@METRICS.timer('PXEBaseMixin.clean_up_ramdisk')
def clean_up_ramdisk(self, task):
"""Cleans up the boot of ironic ramdisk.
This method cleans up the PXE environment that was setup for booting
the deploy or rescue ramdisk. It unlinks the deploy/rescue
kernel/ramdisk in the node's directory in tftproot and removes it's PXE
config.
:param task: a task from TaskManager.
:param mode: Label indicating a deploy or rescue operation
was carried out on the node. Supported values are 'deploy' and
'rescue'. Defaults to 'deploy', indicating deploy operation was
carried out.
:returns: None
"""
node = task.node
mode = deploy_utils.rescue_or_deploy_mode(node)
try:
images_info = pxe_utils.get_image_info(node, mode=mode)
except exception.MissingParameterValue as e:
LOG.warning(
'Could not get %(mode)s image info to clean up images for node %(node)s: %(err)s'
, {'mode': mode, 'node': node.uuid, 'err': e})
else:
pxe_utils.clean_up_pxe_env(task, images_info)
@METRICS.timer('PXEBaseMixin.validate_rescue')
def validate_rescue(self, task):
"""Validate that the node has required properties for rescue.
:param task: a TaskManager instance with the node being checked
:raises: MissingParameterValue if node is missing one or more required
parameters
"""
pxe_utils.parse_driver_info(task.node, mode='rescue')
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
from ironic_lib import metrics_utils
from oslo_log import log as logging
from ironic.common import exception
from ironic.common.i18n import _
from ironic.common import pxe_utils as pxe_utils
from ironic.drivers.modules import deploy_utils
LOG = logging.getLogger(__name__)
METRICS = metrics_utils.get_metrics_logger(__name__)
REQUIRED_PROPERTIES = {'deploy_kernel': _(
'UUID (from Glance) of the deployment kernel. Required.'),
'deploy_ramdisk': _(
'UUID (from Glance) of the ramdisk that is mounted at boot time. Required.'
)}
OPTIONAL_PROPERTIES = {'force_persistent_boot_device': _(
'True to enable persistent behavior when the boot device is set during deploy and cleaning operations. Defaults to False. Optional.'
)}
RESCUE_PROPERTIES = {'rescue_kernel': _(
'UUID (from Glance) of the rescue kernel. This value is required for rescue mode.'
), 'rescue_ramdisk': _(
'UUID (from Glance) of the rescue ramdisk with agent that is used at node rescue time. This value is required for rescue mode.'
)}
COMMON_PROPERTIES = REQUIRED_PROPERTIES.copy()
COMMON_PROPERTIES.update(OPTIONAL_PROPERTIES)
COMMON_PROPERTIES.update(RESCUE_PROPERTIES)
class PXEBaseMixin(object):
def get_properties(self):
"""Return the properties of the interface.
:returns: dictionary of <property name>:<property description> entries.
"""
return COMMON_PROPERTIES
@METRICS.timer('PXEBaseMixin.clean_up_ramdisk')
def clean_up_ramdisk(self, task):
"""Cleans up the boot of ironic ramdisk.
This method cleans up the PXE environment that was setup for booting
the deploy or rescue ramdisk. It unlinks the deploy/rescue
kernel/ramdisk in the node's directory in tftproot and removes it's PXE
config.
:param task: a task from TaskManager.
:param mode: Label indicating a deploy or rescue operation
was carried out on the node. Supported values are 'deploy' and
'rescue'. Defaults to 'deploy', indicating deploy operation was
carried out.
:returns: None
"""
node = task.node
mode = deploy_utils.rescue_or_deploy_mode(node)
try:
images_info = pxe_utils.get_image_info(node, mode=mode)
except exception.MissingParameterValue as e:
LOG.warning(
'Could not get %(mode)s image info to clean up images for node %(node)s: %(err)s'
, {'mode': mode, 'node': node.uuid, 'err': e})
else:
pxe_utils.clean_up_pxe_env(task, images_info)
@METRICS.timer('PXEBaseMixin.validate_rescue')
def validate_rescue(self, task):
"""Validate that the node has required properties for rescue.
:param task: a TaskManager instance with the node being checked
:raises: MissingParameterValue if node is missing one or more required
parameters
"""
pxe_utils.parse_driver_info(task.node, mode='rescue')
<|reserved_special_token_1|>
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may
# not use this file except in compliance with the License. You may obtain
# a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
# WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
# License for the specific language governing permissions and limitations
# under the License.
"""
Base PXE Interface Methods
"""
from ironic_lib import metrics_utils
from oslo_log import log as logging
from ironic.common import exception
from ironic.common.i18n import _
from ironic.common import pxe_utils as pxe_utils
from ironic.drivers.modules import deploy_utils
LOG = logging.getLogger(__name__)
METRICS = metrics_utils.get_metrics_logger(__name__)
REQUIRED_PROPERTIES = {
'deploy_kernel': _("UUID (from Glance) of the deployment kernel. "
"Required."),
'deploy_ramdisk': _("UUID (from Glance) of the ramdisk that is "
"mounted at boot time. Required."),
}
OPTIONAL_PROPERTIES = {
'force_persistent_boot_device': _("True to enable persistent behavior "
"when the boot device is set during "
"deploy and cleaning operations. "
"Defaults to False. Optional."),
}
RESCUE_PROPERTIES = {
'rescue_kernel': _('UUID (from Glance) of the rescue kernel. This value '
'is required for rescue mode.'),
'rescue_ramdisk': _('UUID (from Glance) of the rescue ramdisk with agent '
'that is used at node rescue time. This value is '
'required for rescue mode.'),
}
COMMON_PROPERTIES = REQUIRED_PROPERTIES.copy()
COMMON_PROPERTIES.update(OPTIONAL_PROPERTIES)
COMMON_PROPERTIES.update(RESCUE_PROPERTIES)
class PXEBaseMixin(object):
def get_properties(self):
"""Return the properties of the interface.
:returns: dictionary of <property name>:<property description> entries.
"""
return COMMON_PROPERTIES
@METRICS.timer('PXEBaseMixin.clean_up_ramdisk')
def clean_up_ramdisk(self, task):
"""Cleans up the boot of ironic ramdisk.
This method cleans up the PXE environment that was setup for booting
the deploy or rescue ramdisk. It unlinks the deploy/rescue
kernel/ramdisk in the node's directory in tftproot and removes it's PXE
config.
:param task: a task from TaskManager.
:param mode: Label indicating a deploy or rescue operation
was carried out on the node. Supported values are 'deploy' and
'rescue'. Defaults to 'deploy', indicating deploy operation was
carried out.
:returns: None
"""
node = task.node
mode = deploy_utils.rescue_or_deploy_mode(node)
try:
images_info = pxe_utils.get_image_info(node, mode=mode)
except exception.MissingParameterValue as e:
LOG.warning('Could not get %(mode)s image info '
'to clean up images for node %(node)s: %(err)s',
{'mode': mode, 'node': node.uuid, 'err': e})
else:
pxe_utils.clean_up_pxe_env(task, images_info)
@METRICS.timer('PXEBaseMixin.validate_rescue')
def validate_rescue(self, task):
"""Validate that the node has required properties for rescue.
:param task: a TaskManager instance with the node being checked
:raises: MissingParameterValue if node is missing one or more required
parameters
"""
pxe_utils.parse_driver_info(task.node, mode='rescue')
|
flexible
|
{
"blob_id": "d56fa4ea999d8af887e5f68296bfb20ad535e6ad",
"index": 6748,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass PXEBaseMixin(object):\n\n def get_properties(self):\n \"\"\"Return the properties of the interface.\n\n :returns: dictionary of <property name>:<property description> entries.\n \"\"\"\n return COMMON_PROPERTIES\n\n @METRICS.timer('PXEBaseMixin.clean_up_ramdisk')\n def clean_up_ramdisk(self, task):\n \"\"\"Cleans up the boot of ironic ramdisk.\n\n This method cleans up the PXE environment that was setup for booting\n the deploy or rescue ramdisk. It unlinks the deploy/rescue\n kernel/ramdisk in the node's directory in tftproot and removes it's PXE\n config.\n\n :param task: a task from TaskManager.\n :param mode: Label indicating a deploy or rescue operation\n was carried out on the node. Supported values are 'deploy' and\n 'rescue'. Defaults to 'deploy', indicating deploy operation was\n carried out.\n :returns: None\n \"\"\"\n node = task.node\n mode = deploy_utils.rescue_or_deploy_mode(node)\n try:\n images_info = pxe_utils.get_image_info(node, mode=mode)\n except exception.MissingParameterValue as e:\n LOG.warning(\n 'Could not get %(mode)s image info to clean up images for node %(node)s: %(err)s'\n , {'mode': mode, 'node': node.uuid, 'err': e})\n else:\n pxe_utils.clean_up_pxe_env(task, images_info)\n\n @METRICS.timer('PXEBaseMixin.validate_rescue')\n def validate_rescue(self, task):\n \"\"\"Validate that the node has required properties for rescue.\n\n :param task: a TaskManager instance with the node being checked\n :raises: MissingParameterValue if node is missing one or more required\n parameters\n \"\"\"\n pxe_utils.parse_driver_info(task.node, mode='rescue')\n",
"step-2": "<mask token>\nCOMMON_PROPERTIES.update(OPTIONAL_PROPERTIES)\nCOMMON_PROPERTIES.update(RESCUE_PROPERTIES)\n\n\nclass PXEBaseMixin(object):\n\n def get_properties(self):\n \"\"\"Return the properties of the interface.\n\n :returns: dictionary of <property name>:<property description> entries.\n \"\"\"\n return COMMON_PROPERTIES\n\n @METRICS.timer('PXEBaseMixin.clean_up_ramdisk')\n def clean_up_ramdisk(self, task):\n \"\"\"Cleans up the boot of ironic ramdisk.\n\n This method cleans up the PXE environment that was setup for booting\n the deploy or rescue ramdisk. It unlinks the deploy/rescue\n kernel/ramdisk in the node's directory in tftproot and removes it's PXE\n config.\n\n :param task: a task from TaskManager.\n :param mode: Label indicating a deploy or rescue operation\n was carried out on the node. Supported values are 'deploy' and\n 'rescue'. Defaults to 'deploy', indicating deploy operation was\n carried out.\n :returns: None\n \"\"\"\n node = task.node\n mode = deploy_utils.rescue_or_deploy_mode(node)\n try:\n images_info = pxe_utils.get_image_info(node, mode=mode)\n except exception.MissingParameterValue as e:\n LOG.warning(\n 'Could not get %(mode)s image info to clean up images for node %(node)s: %(err)s'\n , {'mode': mode, 'node': node.uuid, 'err': e})\n else:\n pxe_utils.clean_up_pxe_env(task, images_info)\n\n @METRICS.timer('PXEBaseMixin.validate_rescue')\n def validate_rescue(self, task):\n \"\"\"Validate that the node has required properties for rescue.\n\n :param task: a TaskManager instance with the node being checked\n :raises: MissingParameterValue if node is missing one or more required\n parameters\n \"\"\"\n pxe_utils.parse_driver_info(task.node, mode='rescue')\n",
"step-3": "<mask token>\nLOG = logging.getLogger(__name__)\nMETRICS = metrics_utils.get_metrics_logger(__name__)\nREQUIRED_PROPERTIES = {'deploy_kernel': _(\n 'UUID (from Glance) of the deployment kernel. Required.'),\n 'deploy_ramdisk': _(\n 'UUID (from Glance) of the ramdisk that is mounted at boot time. Required.'\n )}\nOPTIONAL_PROPERTIES = {'force_persistent_boot_device': _(\n 'True to enable persistent behavior when the boot device is set during deploy and cleaning operations. Defaults to False. Optional.'\n )}\nRESCUE_PROPERTIES = {'rescue_kernel': _(\n 'UUID (from Glance) of the rescue kernel. This value is required for rescue mode.'\n ), 'rescue_ramdisk': _(\n 'UUID (from Glance) of the rescue ramdisk with agent that is used at node rescue time. This value is required for rescue mode.'\n )}\nCOMMON_PROPERTIES = REQUIRED_PROPERTIES.copy()\nCOMMON_PROPERTIES.update(OPTIONAL_PROPERTIES)\nCOMMON_PROPERTIES.update(RESCUE_PROPERTIES)\n\n\nclass PXEBaseMixin(object):\n\n def get_properties(self):\n \"\"\"Return the properties of the interface.\n\n :returns: dictionary of <property name>:<property description> entries.\n \"\"\"\n return COMMON_PROPERTIES\n\n @METRICS.timer('PXEBaseMixin.clean_up_ramdisk')\n def clean_up_ramdisk(self, task):\n \"\"\"Cleans up the boot of ironic ramdisk.\n\n This method cleans up the PXE environment that was setup for booting\n the deploy or rescue ramdisk. It unlinks the deploy/rescue\n kernel/ramdisk in the node's directory in tftproot and removes it's PXE\n config.\n\n :param task: a task from TaskManager.\n :param mode: Label indicating a deploy or rescue operation\n was carried out on the node. Supported values are 'deploy' and\n 'rescue'. Defaults to 'deploy', indicating deploy operation was\n carried out.\n :returns: None\n \"\"\"\n node = task.node\n mode = deploy_utils.rescue_or_deploy_mode(node)\n try:\n images_info = pxe_utils.get_image_info(node, mode=mode)\n except exception.MissingParameterValue as e:\n LOG.warning(\n 'Could not get %(mode)s image info to clean up images for node %(node)s: %(err)s'\n , {'mode': mode, 'node': node.uuid, 'err': e})\n else:\n pxe_utils.clean_up_pxe_env(task, images_info)\n\n @METRICS.timer('PXEBaseMixin.validate_rescue')\n def validate_rescue(self, task):\n \"\"\"Validate that the node has required properties for rescue.\n\n :param task: a TaskManager instance with the node being checked\n :raises: MissingParameterValue if node is missing one or more required\n parameters\n \"\"\"\n pxe_utils.parse_driver_info(task.node, mode='rescue')\n",
"step-4": "<mask token>\nfrom ironic_lib import metrics_utils\nfrom oslo_log import log as logging\nfrom ironic.common import exception\nfrom ironic.common.i18n import _\nfrom ironic.common import pxe_utils as pxe_utils\nfrom ironic.drivers.modules import deploy_utils\nLOG = logging.getLogger(__name__)\nMETRICS = metrics_utils.get_metrics_logger(__name__)\nREQUIRED_PROPERTIES = {'deploy_kernel': _(\n 'UUID (from Glance) of the deployment kernel. Required.'),\n 'deploy_ramdisk': _(\n 'UUID (from Glance) of the ramdisk that is mounted at boot time. Required.'\n )}\nOPTIONAL_PROPERTIES = {'force_persistent_boot_device': _(\n 'True to enable persistent behavior when the boot device is set during deploy and cleaning operations. Defaults to False. Optional.'\n )}\nRESCUE_PROPERTIES = {'rescue_kernel': _(\n 'UUID (from Glance) of the rescue kernel. This value is required for rescue mode.'\n ), 'rescue_ramdisk': _(\n 'UUID (from Glance) of the rescue ramdisk with agent that is used at node rescue time. This value is required for rescue mode.'\n )}\nCOMMON_PROPERTIES = REQUIRED_PROPERTIES.copy()\nCOMMON_PROPERTIES.update(OPTIONAL_PROPERTIES)\nCOMMON_PROPERTIES.update(RESCUE_PROPERTIES)\n\n\nclass PXEBaseMixin(object):\n\n def get_properties(self):\n \"\"\"Return the properties of the interface.\n\n :returns: dictionary of <property name>:<property description> entries.\n \"\"\"\n return COMMON_PROPERTIES\n\n @METRICS.timer('PXEBaseMixin.clean_up_ramdisk')\n def clean_up_ramdisk(self, task):\n \"\"\"Cleans up the boot of ironic ramdisk.\n\n This method cleans up the PXE environment that was setup for booting\n the deploy or rescue ramdisk. It unlinks the deploy/rescue\n kernel/ramdisk in the node's directory in tftproot and removes it's PXE\n config.\n\n :param task: a task from TaskManager.\n :param mode: Label indicating a deploy or rescue operation\n was carried out on the node. Supported values are 'deploy' and\n 'rescue'. Defaults to 'deploy', indicating deploy operation was\n carried out.\n :returns: None\n \"\"\"\n node = task.node\n mode = deploy_utils.rescue_or_deploy_mode(node)\n try:\n images_info = pxe_utils.get_image_info(node, mode=mode)\n except exception.MissingParameterValue as e:\n LOG.warning(\n 'Could not get %(mode)s image info to clean up images for node %(node)s: %(err)s'\n , {'mode': mode, 'node': node.uuid, 'err': e})\n else:\n pxe_utils.clean_up_pxe_env(task, images_info)\n\n @METRICS.timer('PXEBaseMixin.validate_rescue')\n def validate_rescue(self, task):\n \"\"\"Validate that the node has required properties for rescue.\n\n :param task: a TaskManager instance with the node being checked\n :raises: MissingParameterValue if node is missing one or more required\n parameters\n \"\"\"\n pxe_utils.parse_driver_info(task.node, mode='rescue')\n",
"step-5": "# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\"); you may\n# not use this file except in compliance with the License. You may obtain\n# a copy of the License at\n#\n# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n#\n# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS, WITHOUT\n# WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the\n# License for the specific language governing permissions and limitations\n# under the License.\n\"\"\"\nBase PXE Interface Methods\n\"\"\"\n\nfrom ironic_lib import metrics_utils\nfrom oslo_log import log as logging\n\nfrom ironic.common import exception\nfrom ironic.common.i18n import _\nfrom ironic.common import pxe_utils as pxe_utils\nfrom ironic.drivers.modules import deploy_utils\nLOG = logging.getLogger(__name__)\n\nMETRICS = metrics_utils.get_metrics_logger(__name__)\n\nREQUIRED_PROPERTIES = {\n 'deploy_kernel': _(\"UUID (from Glance) of the deployment kernel. \"\n \"Required.\"),\n 'deploy_ramdisk': _(\"UUID (from Glance) of the ramdisk that is \"\n \"mounted at boot time. Required.\"),\n}\nOPTIONAL_PROPERTIES = {\n 'force_persistent_boot_device': _(\"True to enable persistent behavior \"\n \"when the boot device is set during \"\n \"deploy and cleaning operations. \"\n \"Defaults to False. Optional.\"),\n}\nRESCUE_PROPERTIES = {\n 'rescue_kernel': _('UUID (from Glance) of the rescue kernel. This value '\n 'is required for rescue mode.'),\n 'rescue_ramdisk': _('UUID (from Glance) of the rescue ramdisk with agent '\n 'that is used at node rescue time. This value is '\n 'required for rescue mode.'),\n}\nCOMMON_PROPERTIES = REQUIRED_PROPERTIES.copy()\nCOMMON_PROPERTIES.update(OPTIONAL_PROPERTIES)\nCOMMON_PROPERTIES.update(RESCUE_PROPERTIES)\n\n\nclass PXEBaseMixin(object):\n\n def get_properties(self):\n \"\"\"Return the properties of the interface.\n\n :returns: dictionary of <property name>:<property description> entries.\n \"\"\"\n return COMMON_PROPERTIES\n\n @METRICS.timer('PXEBaseMixin.clean_up_ramdisk')\n def clean_up_ramdisk(self, task):\n \"\"\"Cleans up the boot of ironic ramdisk.\n\n This method cleans up the PXE environment that was setup for booting\n the deploy or rescue ramdisk. It unlinks the deploy/rescue\n kernel/ramdisk in the node's directory in tftproot and removes it's PXE\n config.\n\n :param task: a task from TaskManager.\n :param mode: Label indicating a deploy or rescue operation\n was carried out on the node. Supported values are 'deploy' and\n 'rescue'. Defaults to 'deploy', indicating deploy operation was\n carried out.\n :returns: None\n \"\"\"\n node = task.node\n mode = deploy_utils.rescue_or_deploy_mode(node)\n try:\n images_info = pxe_utils.get_image_info(node, mode=mode)\n except exception.MissingParameterValue as e:\n LOG.warning('Could not get %(mode)s image info '\n 'to clean up images for node %(node)s: %(err)s',\n {'mode': mode, 'node': node.uuid, 'err': e})\n else:\n pxe_utils.clean_up_pxe_env(task, images_info)\n\n @METRICS.timer('PXEBaseMixin.validate_rescue')\n def validate_rescue(self, task):\n \"\"\"Validate that the node has required properties for rescue.\n\n :param task: a TaskManager instance with the node being checked\n :raises: MissingParameterValue if node is missing one or more required\n parameters\n \"\"\"\n pxe_utils.parse_driver_info(task.node, mode='rescue')\n",
"step-ids": [
4,
5,
6,
7,
8
]
}
|
[
4,
5,
6,
7,
8
] |
import logging
from sleekxmpp import ClientXMPP
from sleekxmpp.exceptions import IqError, IqTimeout
class EchoBot(ClientXMPP):
def __init__(self, jid, password):
ClientXMPP.__init__(self, jid, password)
self.add_event_handler("session_start", self.session_start)
self.register_plugin('xep_0045') # Multi-User Chat
def session_start(self, event):
self.send_presence()
self.get_roster()
self['xep_0045'].joinMUC('room@conference.jabber.site', 'your_name', wait=True)
if __name__ == '__main__':
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(levelname)-8s %(message)s')
xmpp = EchoBot('your_user@conference.jabber.site', 'your_password')
xmpp.connect()
xmpp.process(block=True)
|
normal
|
{
"blob_id": "3b531c5935f0be89536c95ff471f96b4249d951c",
"index": 2521,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass EchoBot(ClientXMPP):\n\n def __init__(self, jid, password):\n ClientXMPP.__init__(self, jid, password)\n self.add_event_handler('session_start', self.session_start)\n self.register_plugin('xep_0045')\n <mask token>\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass EchoBot(ClientXMPP):\n\n def __init__(self, jid, password):\n ClientXMPP.__init__(self, jid, password)\n self.add_event_handler('session_start', self.session_start)\n self.register_plugin('xep_0045')\n\n def session_start(self, event):\n self.send_presence()\n self.get_roster()\n self['xep_0045'].joinMUC('room@conference.jabber.site', 'your_name',\n wait=True)\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass EchoBot(ClientXMPP):\n\n def __init__(self, jid, password):\n ClientXMPP.__init__(self, jid, password)\n self.add_event_handler('session_start', self.session_start)\n self.register_plugin('xep_0045')\n\n def session_start(self, event):\n self.send_presence()\n self.get_roster()\n self['xep_0045'].joinMUC('room@conference.jabber.site', 'your_name',\n wait=True)\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format=\n '%(levelname)-8s %(message)s')\n xmpp = EchoBot('your_user@conference.jabber.site', 'your_password')\n xmpp.connect()\n xmpp.process(block=True)\n",
"step-4": "import logging\nfrom sleekxmpp import ClientXMPP\nfrom sleekxmpp.exceptions import IqError, IqTimeout\n\n\nclass EchoBot(ClientXMPP):\n\n def __init__(self, jid, password):\n ClientXMPP.__init__(self, jid, password)\n self.add_event_handler('session_start', self.session_start)\n self.register_plugin('xep_0045')\n\n def session_start(self, event):\n self.send_presence()\n self.get_roster()\n self['xep_0045'].joinMUC('room@conference.jabber.site', 'your_name',\n wait=True)\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format=\n '%(levelname)-8s %(message)s')\n xmpp = EchoBot('your_user@conference.jabber.site', 'your_password')\n xmpp.connect()\n xmpp.process(block=True)\n",
"step-5": "import logging\nfrom sleekxmpp import ClientXMPP\nfrom sleekxmpp.exceptions import IqError, IqTimeout\n\nclass EchoBot(ClientXMPP):\n\n def __init__(self, jid, password):\n ClientXMPP.__init__(self, jid, password)\n self.add_event_handler(\"session_start\", self.session_start)\n self.register_plugin('xep_0045') # Multi-User Chat\n\n def session_start(self, event):\n self.send_presence()\n self.get_roster()\n self['xep_0045'].joinMUC('room@conference.jabber.site', 'your_name', wait=True)\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(levelname)-8s %(message)s')\n\n xmpp = EchoBot('your_user@conference.jabber.site', 'your_password')\n xmpp.connect()\n xmpp.process(block=True)\n",
"step-ids": [
2,
3,
4,
5,
6
]
}
|
[
2,
3,
4,
5,
6
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def parse_arguments() ->Namespace:
"""
Parse arguments
:return: Arguments
"""
parser = ArgumentParser(description=
'DLP project: Stock Prediction using Transformer')
parser.add_argument('-e', '--epochs', default=10, type=int, help=
'Number of epochs')
parser.add_argument('-w', '--warmup', default=2, type=int, help=
'Number of epochs for warmup')
parser.add_argument('-l', '--learning_rate', default=0.001, type=float,
help='Learning rate')
parser.add_argument('-b', '--batch_size', default=64, type=int, help=
'Batch size')
parser.add_argument('-s', '--seq_len', default=128, type=int, help=
'Sequence length (consecutive days)')
parser.add_argument('-ne', '--num_encoders', default=3, type=int, help=
'Number of transformer encoder in the network')
parser.add_argument('-a', '--attn_dim', default=96, type=int, help=
'Dimension of single attention output')
parser.add_argument('-nh', '--num_heads', default=12, type=int, help=
'Number of heads for multi-attention')
parser.add_argument('-d', '--dropout_rate', default=0.3, type=float,
help='Dropout rate')
parser.add_argument('-hs', '--hidden_size', default=256, type=int, help
='Hidden size between the linear layers in the encoder')
parser.add_argument('-loss', '--loss_function', default='l2', type=str,
choices=['l1', 'l2'], help='Loss function')
parser.add_argument('-i', '--inference_only', action='store_true', help
='Inference only or not')
parser.add_argument('-r', '--root_dir', default='archive', type=str,
help='Directory containing the downloaded data')
parser.add_argument('-v', '--verbosity', default=0, type=int, choices=[
0, 1, 2], help='Verbosity level')
return parser.parse_args()
<|reserved_special_token_1|>
from argparse import ArgumentParser, Namespace
def parse_arguments() ->Namespace:
"""
Parse arguments
:return: Arguments
"""
parser = ArgumentParser(description=
'DLP project: Stock Prediction using Transformer')
parser.add_argument('-e', '--epochs', default=10, type=int, help=
'Number of epochs')
parser.add_argument('-w', '--warmup', default=2, type=int, help=
'Number of epochs for warmup')
parser.add_argument('-l', '--learning_rate', default=0.001, type=float,
help='Learning rate')
parser.add_argument('-b', '--batch_size', default=64, type=int, help=
'Batch size')
parser.add_argument('-s', '--seq_len', default=128, type=int, help=
'Sequence length (consecutive days)')
parser.add_argument('-ne', '--num_encoders', default=3, type=int, help=
'Number of transformer encoder in the network')
parser.add_argument('-a', '--attn_dim', default=96, type=int, help=
'Dimension of single attention output')
parser.add_argument('-nh', '--num_heads', default=12, type=int, help=
'Number of heads for multi-attention')
parser.add_argument('-d', '--dropout_rate', default=0.3, type=float,
help='Dropout rate')
parser.add_argument('-hs', '--hidden_size', default=256, type=int, help
='Hidden size between the linear layers in the encoder')
parser.add_argument('-loss', '--loss_function', default='l2', type=str,
choices=['l1', 'l2'], help='Loss function')
parser.add_argument('-i', '--inference_only', action='store_true', help
='Inference only or not')
parser.add_argument('-r', '--root_dir', default='archive', type=str,
help='Directory containing the downloaded data')
parser.add_argument('-v', '--verbosity', default=0, type=int, choices=[
0, 1, 2], help='Verbosity level')
return parser.parse_args()
|
flexible
|
{
"blob_id": "81573b4a57f540733ff2faaf82bab78381b9dd46",
"index": 1194,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef parse_arguments() ->Namespace:\n \"\"\"\n Parse arguments\n :return: Arguments\n \"\"\"\n parser = ArgumentParser(description=\n 'DLP project: Stock Prediction using Transformer')\n parser.add_argument('-e', '--epochs', default=10, type=int, help=\n 'Number of epochs')\n parser.add_argument('-w', '--warmup', default=2, type=int, help=\n 'Number of epochs for warmup')\n parser.add_argument('-l', '--learning_rate', default=0.001, type=float,\n help='Learning rate')\n parser.add_argument('-b', '--batch_size', default=64, type=int, help=\n 'Batch size')\n parser.add_argument('-s', '--seq_len', default=128, type=int, help=\n 'Sequence length (consecutive days)')\n parser.add_argument('-ne', '--num_encoders', default=3, type=int, help=\n 'Number of transformer encoder in the network')\n parser.add_argument('-a', '--attn_dim', default=96, type=int, help=\n 'Dimension of single attention output')\n parser.add_argument('-nh', '--num_heads', default=12, type=int, help=\n 'Number of heads for multi-attention')\n parser.add_argument('-d', '--dropout_rate', default=0.3, type=float,\n help='Dropout rate')\n parser.add_argument('-hs', '--hidden_size', default=256, type=int, help\n ='Hidden size between the linear layers in the encoder')\n parser.add_argument('-loss', '--loss_function', default='l2', type=str,\n choices=['l1', 'l2'], help='Loss function')\n parser.add_argument('-i', '--inference_only', action='store_true', help\n ='Inference only or not')\n parser.add_argument('-r', '--root_dir', default='archive', type=str,\n help='Directory containing the downloaded data')\n parser.add_argument('-v', '--verbosity', default=0, type=int, choices=[\n 0, 1, 2], help='Verbosity level')\n return parser.parse_args()\n",
"step-3": "from argparse import ArgumentParser, Namespace\n\n\ndef parse_arguments() ->Namespace:\n \"\"\"\n Parse arguments\n :return: Arguments\n \"\"\"\n parser = ArgumentParser(description=\n 'DLP project: Stock Prediction using Transformer')\n parser.add_argument('-e', '--epochs', default=10, type=int, help=\n 'Number of epochs')\n parser.add_argument('-w', '--warmup', default=2, type=int, help=\n 'Number of epochs for warmup')\n parser.add_argument('-l', '--learning_rate', default=0.001, type=float,\n help='Learning rate')\n parser.add_argument('-b', '--batch_size', default=64, type=int, help=\n 'Batch size')\n parser.add_argument('-s', '--seq_len', default=128, type=int, help=\n 'Sequence length (consecutive days)')\n parser.add_argument('-ne', '--num_encoders', default=3, type=int, help=\n 'Number of transformer encoder in the network')\n parser.add_argument('-a', '--attn_dim', default=96, type=int, help=\n 'Dimension of single attention output')\n parser.add_argument('-nh', '--num_heads', default=12, type=int, help=\n 'Number of heads for multi-attention')\n parser.add_argument('-d', '--dropout_rate', default=0.3, type=float,\n help='Dropout rate')\n parser.add_argument('-hs', '--hidden_size', default=256, type=int, help\n ='Hidden size between the linear layers in the encoder')\n parser.add_argument('-loss', '--loss_function', default='l2', type=str,\n choices=['l1', 'l2'], help='Loss function')\n parser.add_argument('-i', '--inference_only', action='store_true', help\n ='Inference only or not')\n parser.add_argument('-r', '--root_dir', default='archive', type=str,\n help='Directory containing the downloaded data')\n parser.add_argument('-v', '--verbosity', default=0, type=int, choices=[\n 0, 1, 2], help='Verbosity level')\n return parser.parse_args()\n",
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2
]
}
|
[
0,
1,
2
] |
A,B=map(str,input().split())
if(A>B):
print(A)
elif(B>A):
print(B)
else:
print(AorB)
|
normal
|
{
"blob_id": "8cbe78863de535a5b83eacebe67402569b4015fa",
"index": 9189,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nif A > B:\n print(A)\nelif B > A:\n print(B)\nelse:\n print(AorB)\n",
"step-3": "A, B = map(str, input().split())\nif A > B:\n print(A)\nelif B > A:\n print(B)\nelse:\n print(AorB)\n",
"step-4": "A,B=map(str,input().split())\nif(A>B):\n\tprint(A)\nelif(B>A):\n\tprint(B)\nelse:\n\tprint(AorB)\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
while on_row <= height:
if on_row == 0 or on_row == height:
print('*' * width)
else:
stars = '*' + ' ' * (width - 2) + '*'
print(stars)
on_row += 1
<|reserved_special_token_1|>
width, height = int(input('Width? ')), int(input('Height? '))
on_row = 0
while on_row <= height:
if on_row == 0 or on_row == height:
print('*' * width)
else:
stars = '*' + ' ' * (width - 2) + '*'
print(stars)
on_row += 1
<|reserved_special_token_1|>
width,height = int(input("Width? ")), int(input("Height? "))
on_row = 0
while on_row <= height:
if on_row == 0 or on_row == height:
print("*"*width)
else:
stars = "*" + " "*(width-2) + "*"
print(stars)
on_row += 1
# height = 0
# width = 0
# while True:
# try:
# height = int(input("Height? \n"))
# width = int(input("width? \n"))
# break
# except ValueError:
# print("choose an integer")
# print("* " * width)
# while height > 0:
# print(f"* " + " " * {width} + " *")
# height -+ 1
# print("* " * width)
|
flexible
|
{
"blob_id": "63e96b41906f49f557529a0815da7314d74f6c33",
"index": 6216,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nwhile on_row <= height:\n if on_row == 0 or on_row == height:\n print('*' * width)\n else:\n stars = '*' + ' ' * (width - 2) + '*'\n print(stars)\n on_row += 1\n",
"step-3": "width, height = int(input('Width? ')), int(input('Height? '))\non_row = 0\nwhile on_row <= height:\n if on_row == 0 or on_row == height:\n print('*' * width)\n else:\n stars = '*' + ' ' * (width - 2) + '*'\n print(stars)\n on_row += 1\n",
"step-4": "width,height = int(input(\"Width? \")), int(input(\"Height? \"))\n\non_row = 0\nwhile on_row <= height:\n if on_row == 0 or on_row == height:\n print(\"*\"*width)\n else:\n stars = \"*\" + \" \"*(width-2) + \"*\"\n print(stars)\n on_row += 1\n\n\n# height = 0\n# width = 0\n\n# while True:\n# try:\n# height = int(input(\"Height? \\n\"))\n# width = int(input(\"width? \\n\"))\n# break\n# except ValueError:\n# print(\"choose an integer\")\n\n# print(\"* \" * width)\n\n# while height > 0:\n# print(f\"* \" + \" \" * {width} + \" *\")\n# height -+ 1\n\n# print(\"* \" * width)",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
#for declaring the variables used in program
img_rows=200
img_cols=200
img_channels=1
nb_classes=3
nb_test_images=1
|
normal
|
{
"blob_id": "c41388043295280f9354e661a8d38ae46cae2d65",
"index": 9590,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "img_rows = 200\nimg_cols = 200\nimg_channels = 1\nnb_classes = 3\nnb_test_images = 1\n",
"step-3": "#for declaring the variables used in program\nimg_rows=200\nimg_cols=200\nimg_channels=1\nnb_classes=3\nnb_test_images=1\n",
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2
]
}
|
[
0,
1,
2
] |
import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
import dash_daq as daq
import dash_bootstrap_components as dbc
import src.common.common_layout as layout_common
def build_navbar():
return html.Div(
id="banner",
children=[
html.Div(
id="banner-text",
className="banner",
children=[
dbc.Row(
[
dbc.Col(html.Div(html.H2("CBPM real-time display")), width=11),
dbc.Col(
html.Div(
id="banner-logo",
children=[
html.Button(
id="learn-more-button", children="INFORMATION", n_clicks=0
),
],
),
)
],
),
],
),
html.Div(
className="banner2",
children=[
dbc.Row(
[
dbc.Col(
html.Div(
daq.PowerButton(
id='live_update_switch',
on='True',
size=50,
color='#079407',
# label='Label',
# labelPosition='top'
),
id='test_button',
style={'padding': '10px 0px 0px 0px'},
), width={"size": 1},
),
dbc.Col(
html.Div(
children=[
html.H2("Live update is:"),
html.H2(
id='live_update_running',
style={'margin-left': '1.0%', 'color': '#079407', 'font-weight': 'bold'},
),
html.H2(
id='live_update_paused',
style={'margin-left': '0.5%', 'color': '#e0392a', 'font-weight': 'bold'},
),
],
), #style={'padding': '0px 1000px 0px 0px'},
),
dbc.Col(
html.Div(id='offline_store_df', style={'display': 'none'}),
),
dbc.Col(
layout_common.dropdown_menu(), width=2,
)
], no_gutters=True, justify='start',
)
]
)
],
)
def generate_modal():
return html.Div(
id="markdown",
className="modal",
children=(
html.Div(
id="markdown-container",
className="markdown-container",
children=[
html.Div(
className="close-container",
children=html.Button(
"Close",
id="markdown_close",
n_clicks=0,
className="closeButton",
),
),
html.Div(
className="markdown-text",
children=dcc.Markdown(
children=(
"""
###### What is this mock app about?
This is a dashboard for monitoring real-time process quality along manufacture production line.
###### What does this app shows
Click on buttons in `Parameter` column to visualize details of measurement trendlines on the bottom panel.
The sparkline on top panel and control chart on bottom panel show Shewhart process monitor using mock data.
The trend is updated every other second to simulate real-time measurements. Data falling outside of six-sigma control limit are signals indicating 'Out of Control(OOC)', and will
trigger alerts instantly for a detailed checkup.
Operators may stop measurement by clicking on `Stop` button, and edit specification parameters by clicking specification tab.
"""
)
),
),
],
)
),
)
|
normal
|
{
"blob_id": "f9dd20a3b72c0c8e72029459244486f31eaff536",
"index": 9411,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef generate_modal():\n return html.Div(id='markdown', className='modal', children=html.Div(id=\n 'markdown-container', className='markdown-container', children=[\n html.Div(className='close-container', children=html.Button('Close',\n id='markdown_close', n_clicks=0, className='closeButton')), html.\n Div(className='markdown-text', children=dcc.Markdown(children=\n \"\"\"\n ###### What is this mock app about?\n This is a dashboard for monitoring real-time process quality along manufacture production line.\n ###### What does this app shows\n Click on buttons in `Parameter` column to visualize details of measurement trendlines on the bottom panel.\n The sparkline on top panel and control chart on bottom panel show Shewhart process monitor using mock data.\n The trend is updated every other second to simulate real-time measurements. Data falling outside of six-sigma control limit are signals indicating 'Out of Control(OOC)', and will\n trigger alerts instantly for a detailed checkup.\n\n Operators may stop measurement by clicking on `Stop` button, and edit specification parameters by clicking specification tab.\n \"\"\"\n ))]))\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef build_navbar():\n return html.Div(id='banner', children=[html.Div(id='banner-text',\n className='banner', children=[dbc.Row([dbc.Col(html.Div(html.H2(\n 'CBPM real-time display')), width=11), dbc.Col(html.Div(id=\n 'banner-logo', children=[html.Button(id='learn-more-button',\n children='INFORMATION', n_clicks=0)]))])]), html.Div(className=\n 'banner2', children=[dbc.Row([dbc.Col(html.Div(daq.PowerButton(id=\n 'live_update_switch', on='True', size=50, color='#079407'), id=\n 'test_button', style={'padding': '10px 0px 0px 0px'}), width={\n 'size': 1}), dbc.Col(html.Div(children=[html.H2('Live update is:'),\n html.H2(id='live_update_running', style={'margin-left': '1.0%',\n 'color': '#079407', 'font-weight': 'bold'}), html.H2(id=\n 'live_update_paused', style={'margin-left': '0.5%', 'color':\n '#e0392a', 'font-weight': 'bold'})])), dbc.Col(html.Div(id=\n 'offline_store_df', style={'display': 'none'})), dbc.Col(\n layout_common.dropdown_menu(), width=2)], no_gutters=True, justify=\n 'start')])])\n\n\ndef generate_modal():\n return html.Div(id='markdown', className='modal', children=html.Div(id=\n 'markdown-container', className='markdown-container', children=[\n html.Div(className='close-container', children=html.Button('Close',\n id='markdown_close', n_clicks=0, className='closeButton')), html.\n Div(className='markdown-text', children=dcc.Markdown(children=\n \"\"\"\n ###### What is this mock app about?\n This is a dashboard for monitoring real-time process quality along manufacture production line.\n ###### What does this app shows\n Click on buttons in `Parameter` column to visualize details of measurement trendlines on the bottom panel.\n The sparkline on top panel and control chart on bottom panel show Shewhart process monitor using mock data.\n The trend is updated every other second to simulate real-time measurements. Data falling outside of six-sigma control limit are signals indicating 'Out of Control(OOC)', and will\n trigger alerts instantly for a detailed checkup.\n\n Operators may stop measurement by clicking on `Stop` button, and edit specification parameters by clicking specification tab.\n \"\"\"\n ))]))\n",
"step-4": "import dash_html_components as html\nimport dash_core_components as dcc\nimport dash_daq as daq\nimport dash_bootstrap_components as dbc\nimport src.common.common_layout as layout_common\n\n\ndef build_navbar():\n return html.Div(id='banner', children=[html.Div(id='banner-text',\n className='banner', children=[dbc.Row([dbc.Col(html.Div(html.H2(\n 'CBPM real-time display')), width=11), dbc.Col(html.Div(id=\n 'banner-logo', children=[html.Button(id='learn-more-button',\n children='INFORMATION', n_clicks=0)]))])]), html.Div(className=\n 'banner2', children=[dbc.Row([dbc.Col(html.Div(daq.PowerButton(id=\n 'live_update_switch', on='True', size=50, color='#079407'), id=\n 'test_button', style={'padding': '10px 0px 0px 0px'}), width={\n 'size': 1}), dbc.Col(html.Div(children=[html.H2('Live update is:'),\n html.H2(id='live_update_running', style={'margin-left': '1.0%',\n 'color': '#079407', 'font-weight': 'bold'}), html.H2(id=\n 'live_update_paused', style={'margin-left': '0.5%', 'color':\n '#e0392a', 'font-weight': 'bold'})])), dbc.Col(html.Div(id=\n 'offline_store_df', style={'display': 'none'})), dbc.Col(\n layout_common.dropdown_menu(), width=2)], no_gutters=True, justify=\n 'start')])])\n\n\ndef generate_modal():\n return html.Div(id='markdown', className='modal', children=html.Div(id=\n 'markdown-container', className='markdown-container', children=[\n html.Div(className='close-container', children=html.Button('Close',\n id='markdown_close', n_clicks=0, className='closeButton')), html.\n Div(className='markdown-text', children=dcc.Markdown(children=\n \"\"\"\n ###### What is this mock app about?\n This is a dashboard for monitoring real-time process quality along manufacture production line.\n ###### What does this app shows\n Click on buttons in `Parameter` column to visualize details of measurement trendlines on the bottom panel.\n The sparkline on top panel and control chart on bottom panel show Shewhart process monitor using mock data.\n The trend is updated every other second to simulate real-time measurements. Data falling outside of six-sigma control limit are signals indicating 'Out of Control(OOC)', and will\n trigger alerts instantly for a detailed checkup.\n\n Operators may stop measurement by clicking on `Stop` button, and edit specification parameters by clicking specification tab.\n \"\"\"\n ))]))\n",
"step-5": "import dash_html_components as html\nimport dash_core_components as dcc\nimport dash_daq as daq\nimport dash_bootstrap_components as dbc\n\nimport src.common.common_layout as layout_common\n\n\ndef build_navbar():\n return html.Div(\n id=\"banner\",\n children=[\n html.Div(\n id=\"banner-text\",\n className=\"banner\",\n children=[\n dbc.Row(\n [\n dbc.Col(html.Div(html.H2(\"CBPM real-time display\")), width=11),\n dbc.Col(\n html.Div(\n id=\"banner-logo\",\n children=[\n html.Button(\n id=\"learn-more-button\", children=\"INFORMATION\", n_clicks=0\n ),\n ],\n ),\n )\n ],\n ),\n ],\n ),\n html.Div(\n className=\"banner2\",\n children=[\n dbc.Row(\n [\n dbc.Col(\n html.Div(\n daq.PowerButton(\n id='live_update_switch',\n on='True',\n size=50,\n color='#079407',\n # label='Label',\n # labelPosition='top'\n ),\n id='test_button',\n style={'padding': '10px 0px 0px 0px'},\n ), width={\"size\": 1},\n ),\n dbc.Col(\n html.Div(\n children=[\n html.H2(\"Live update is:\"),\n html.H2(\n id='live_update_running',\n style={'margin-left': '1.0%', 'color': '#079407', 'font-weight': 'bold'},\n ),\n html.H2(\n id='live_update_paused',\n style={'margin-left': '0.5%', 'color': '#e0392a', 'font-weight': 'bold'},\n ),\n ],\n ), #style={'padding': '0px 1000px 0px 0px'},\n ),\n dbc.Col(\n html.Div(id='offline_store_df', style={'display': 'none'}),\n ),\n dbc.Col(\n layout_common.dropdown_menu(), width=2,\n )\n ], no_gutters=True, justify='start',\n )\n ]\n )\n ],\n )\n\ndef generate_modal():\n return html.Div(\n id=\"markdown\",\n className=\"modal\",\n children=(\n html.Div(\n id=\"markdown-container\",\n className=\"markdown-container\",\n children=[\n html.Div(\n className=\"close-container\",\n children=html.Button(\n \"Close\",\n id=\"markdown_close\",\n n_clicks=0,\n className=\"closeButton\",\n ),\n ),\n html.Div(\n className=\"markdown-text\",\n children=dcc.Markdown(\n children=(\n \"\"\"\n ###### What is this mock app about?\n This is a dashboard for monitoring real-time process quality along manufacture production line.\n ###### What does this app shows\n Click on buttons in `Parameter` column to visualize details of measurement trendlines on the bottom panel.\n The sparkline on top panel and control chart on bottom panel show Shewhart process monitor using mock data.\n The trend is updated every other second to simulate real-time measurements. Data falling outside of six-sigma control limit are signals indicating 'Out of Control(OOC)', and will\n trigger alerts instantly for a detailed checkup.\n\n Operators may stop measurement by clicking on `Stop` button, and edit specification parameters by clicking specification tab.\n \"\"\"\n )\n ),\n ),\n ],\n )\n ),\n )",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def fact(num):
factorial = 1
if int(num) >= 1:
for i in range(1, int(n) + 1):
factorial = factorial * i
return factorial
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def fact(num):
factorial = 1
if int(num) >= 1:
for i in range(1, int(n) + 1):
factorial = factorial * i
return factorial
print(fact(n))
<|reserved_special_token_1|>
n = input('Enter a number: ')
def fact(num):
factorial = 1
if int(num) >= 1:
for i in range(1, int(n) + 1):
factorial = factorial * i
return factorial
print(fact(n))
<|reserved_special_token_1|>
n = input("Enter a number: ")
def fact(num):
factorial = 1
if int(num) >= 1:
for i in range (1,int(n)+1):
factorial = factorial * i
return factorial
print(fact(n))
|
flexible
|
{
"blob_id": "93b00b5c1bec38d2a4ac109f1533d3c0d9e99044",
"index": 5763,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef fact(num):\n factorial = 1\n if int(num) >= 1:\n for i in range(1, int(n) + 1):\n factorial = factorial * i\n return factorial\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef fact(num):\n factorial = 1\n if int(num) >= 1:\n for i in range(1, int(n) + 1):\n factorial = factorial * i\n return factorial\n\n\nprint(fact(n))\n",
"step-4": "n = input('Enter a number: ')\n\n\ndef fact(num):\n factorial = 1\n if int(num) >= 1:\n for i in range(1, int(n) + 1):\n factorial = factorial * i\n return factorial\n\n\nprint(fact(n))\n",
"step-5": "n = input(\"Enter a number: \")\n\ndef fact(num):\n factorial = 1\n if int(num) >= 1:\n for i in range (1,int(n)+1):\n factorial = factorial * i\n return factorial\n\nprint(fact(n))",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "http://javmobile.net/?s=julia"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")
imgs = soup.find_all("img" , {"class": "entry-thumb"})
images = []
titles = []
srcs = []
for img in imgs:
images.append(img.get("src"))
titles.append(img.get("title"))
srcs.append(img.get("href"))
videos = []
for src in srcs:
url2 = "http://javmobile.net/censored/oppai/pppd-524-spence-mammary-gland-development-clinic-special-julia.html"
r2 = requests.get(url2)
soup2 = BeautifulSoup(r2.content, "html.parser")
jsonList = {}
for i in range(0,len(images)):
jsonList.append({"name" : titles[i], "thumb": images[i]})
print jsonList
|
normal
|
{
"blob_id": "a9df8e45c8b5068aeec2b79e21de6217a3103bb4",
"index": 2492,
"step-1": "# -*- coding: utf-8 -*-\nfrom __future__ import unicode_literals\nimport requests\nfrom bs4 import BeautifulSoup\n\n\nurl = \"http://javmobile.net/?s=julia\"\nr = requests.get(url)\n\nsoup = BeautifulSoup(r.content, \"html.parser\")\n\nimgs = soup.find_all(\"img\" , {\"class\": \"entry-thumb\"})\n\n\nimages = []\ntitles = []\nsrcs = []\n\nfor img in imgs:\n images.append(img.get(\"src\"))\n titles.append(img.get(\"title\"))\n srcs.append(img.get(\"href\"))\n\nvideos = []\n\nfor src in srcs:\n url2 = \"http://javmobile.net/censored/oppai/pppd-524-spence-mammary-gland-development-clinic-special-julia.html\"\n r2 = requests.get(url2)\n soup2 = BeautifulSoup(r2.content, \"html.parser\")\n\n\njsonList = {}\nfor i in range(0,len(images)):\n jsonList.append({\"name\" : titles[i], \"thumb\": images[i]})\n\nprint jsonList",
"step-2": null,
"step-3": null,
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0
]
}
|
[
0
] |
from kivy.app import App
from kivy.uix.boxlayout import BoxLayout
from kivy.uix.screenmanager import ScreenManager, Screen
class Gerenciador(ScreenManager):
pass
class Menu(Screen):
pass
class Tarefas(Screen):
def __init__(self, tarefas=[], **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
for tarefa in tarefas:
self.ids.box.add_widget(Tarefa(text=tarefa))
def addWidget(self):
texto = self.ids.texto.text
self.ids.box.add_widget(Tarefa(text=texto))
self.ids.texto.text = ''
class Tarefa(BoxLayout):
def __init__(self, text='', **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.ids.label.text = text
class Test(App):
def build(self):
return Gerenciador()
Test().run()
|
normal
|
{
"blob_id": "66b42791325a53172d4514cdd16ccd58d4edb186",
"index": 2409,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass Tarefas(Screen):\n <mask token>\n <mask token>\n\n\nclass Tarefa(BoxLayout):\n\n def __init__(self, text='', **kwargs):\n super().__init__(**kwargs)\n self.ids.label.text = text\n\n\nclass Test(App):\n\n def build(self):\n return Gerenciador()\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass Menu(Screen):\n pass\n\n\nclass Tarefas(Screen):\n\n def __init__(self, tarefas=[], **kwargs):\n super().__init__(**kwargs)\n for tarefa in tarefas:\n self.ids.box.add_widget(Tarefa(text=tarefa))\n\n def addWidget(self):\n texto = self.ids.texto.text\n self.ids.box.add_widget(Tarefa(text=texto))\n self.ids.texto.text = ''\n\n\nclass Tarefa(BoxLayout):\n\n def __init__(self, text='', **kwargs):\n super().__init__(**kwargs)\n self.ids.label.text = text\n\n\nclass Test(App):\n\n def build(self):\n return Gerenciador()\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass Gerenciador(ScreenManager):\n pass\n\n\nclass Menu(Screen):\n pass\n\n\nclass Tarefas(Screen):\n\n def __init__(self, tarefas=[], **kwargs):\n super().__init__(**kwargs)\n for tarefa in tarefas:\n self.ids.box.add_widget(Tarefa(text=tarefa))\n\n def addWidget(self):\n texto = self.ids.texto.text\n self.ids.box.add_widget(Tarefa(text=texto))\n self.ids.texto.text = ''\n\n\nclass Tarefa(BoxLayout):\n\n def __init__(self, text='', **kwargs):\n super().__init__(**kwargs)\n self.ids.label.text = text\n\n\nclass Test(App):\n\n def build(self):\n return Gerenciador()\n\n\n<mask token>\n",
"step-4": "from kivy.app import App\nfrom kivy.uix.boxlayout import BoxLayout\nfrom kivy.uix.screenmanager import ScreenManager, Screen\n\n\nclass Gerenciador(ScreenManager):\n pass\n\n\nclass Menu(Screen):\n pass\n\n\nclass Tarefas(Screen):\n\n def __init__(self, tarefas=[], **kwargs):\n super().__init__(**kwargs)\n for tarefa in tarefas:\n self.ids.box.add_widget(Tarefa(text=tarefa))\n\n def addWidget(self):\n texto = self.ids.texto.text\n self.ids.box.add_widget(Tarefa(text=texto))\n self.ids.texto.text = ''\n\n\nclass Tarefa(BoxLayout):\n\n def __init__(self, text='', **kwargs):\n super().__init__(**kwargs)\n self.ids.label.text = text\n\n\nclass Test(App):\n\n def build(self):\n return Gerenciador()\n\n\nTest().run()\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
5,
8,
9,
11
]
}
|
[
5,
8,
9,
11
] |
# coding=utf-8
"""Advent of Code 2018, Day 7"""
import networkx
import re
G = networkx.DiGraph()
with open("puzzle_input") as f:
for line in f.read().split("\n"):
match = re.search("Step (?P<pre>[A-Z]).*step (?P<post>[A-Z])", line)
G.add_edge(match.group("pre"), match.group("post"))
def part_one():
"""Solution to Part 1"""
return "".join(networkx.lexicographical_topological_sort(G))
def part_two():
"""Solution to Part 2"""
tasks = {}
current_time = 0
while G.nodes():
# noinspection PyCallingNonCallable
candidate_next_tasks = [task for task in G.nodes()
if task not in tasks.keys() and G.in_degree(task) == 0]
if candidate_next_tasks and len(tasks) < 5:
next_task = sorted(candidate_next_tasks)[0]
tasks[next_task] = ord(next_task) - 4
else:
min_task_time = min(tasks.values())
current_time += min_task_time
completed_task = dict(zip(tasks.values(), tasks.keys()))[min_task_time]
tasks = {k: v - min_task_time for k, v in tasks.items() if k != completed_task}
G.remove_node(completed_task)
return current_time
|
normal
|
{
"blob_id": "1c5884c10ac0b6a3335f8e677007fc52311245e2",
"index": 7603,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef part_one():\n \"\"\"Solution to Part 1\"\"\"\n return ''.join(networkx.lexicographical_topological_sort(G))\n\n\ndef part_two():\n \"\"\"Solution to Part 2\"\"\"\n tasks = {}\n current_time = 0\n while G.nodes():\n candidate_next_tasks = [task for task in G.nodes() if task not in\n tasks.keys() and G.in_degree(task) == 0]\n if candidate_next_tasks and len(tasks) < 5:\n next_task = sorted(candidate_next_tasks)[0]\n tasks[next_task] = ord(next_task) - 4\n else:\n min_task_time = min(tasks.values())\n current_time += min_task_time\n completed_task = dict(zip(tasks.values(), tasks.keys()))[\n min_task_time]\n tasks = {k: (v - min_task_time) for k, v in tasks.items() if k !=\n completed_task}\n G.remove_node(completed_task)\n return current_time\n",
"step-2": "<mask token>\nwith open('puzzle_input') as f:\n for line in f.read().split('\\n'):\n match = re.search('Step (?P<pre>[A-Z]).*step (?P<post>[A-Z])', line)\n G.add_edge(match.group('pre'), match.group('post'))\n\n\ndef part_one():\n \"\"\"Solution to Part 1\"\"\"\n return ''.join(networkx.lexicographical_topological_sort(G))\n\n\ndef part_two():\n \"\"\"Solution to Part 2\"\"\"\n tasks = {}\n current_time = 0\n while G.nodes():\n candidate_next_tasks = [task for task in G.nodes() if task not in\n tasks.keys() and G.in_degree(task) == 0]\n if candidate_next_tasks and len(tasks) < 5:\n next_task = sorted(candidate_next_tasks)[0]\n tasks[next_task] = ord(next_task) - 4\n else:\n min_task_time = min(tasks.values())\n current_time += min_task_time\n completed_task = dict(zip(tasks.values(), tasks.keys()))[\n min_task_time]\n tasks = {k: (v - min_task_time) for k, v in tasks.items() if k !=\n completed_task}\n G.remove_node(completed_task)\n return current_time\n",
"step-3": "<mask token>\nG = networkx.DiGraph()\nwith open('puzzle_input') as f:\n for line in f.read().split('\\n'):\n match = re.search('Step (?P<pre>[A-Z]).*step (?P<post>[A-Z])', line)\n G.add_edge(match.group('pre'), match.group('post'))\n\n\ndef part_one():\n \"\"\"Solution to Part 1\"\"\"\n return ''.join(networkx.lexicographical_topological_sort(G))\n\n\ndef part_two():\n \"\"\"Solution to Part 2\"\"\"\n tasks = {}\n current_time = 0\n while G.nodes():\n candidate_next_tasks = [task for task in G.nodes() if task not in\n tasks.keys() and G.in_degree(task) == 0]\n if candidate_next_tasks and len(tasks) < 5:\n next_task = sorted(candidate_next_tasks)[0]\n tasks[next_task] = ord(next_task) - 4\n else:\n min_task_time = min(tasks.values())\n current_time += min_task_time\n completed_task = dict(zip(tasks.values(), tasks.keys()))[\n min_task_time]\n tasks = {k: (v - min_task_time) for k, v in tasks.items() if k !=\n completed_task}\n G.remove_node(completed_task)\n return current_time\n",
"step-4": "<mask token>\nimport networkx\nimport re\nG = networkx.DiGraph()\nwith open('puzzle_input') as f:\n for line in f.read().split('\\n'):\n match = re.search('Step (?P<pre>[A-Z]).*step (?P<post>[A-Z])', line)\n G.add_edge(match.group('pre'), match.group('post'))\n\n\ndef part_one():\n \"\"\"Solution to Part 1\"\"\"\n return ''.join(networkx.lexicographical_topological_sort(G))\n\n\ndef part_two():\n \"\"\"Solution to Part 2\"\"\"\n tasks = {}\n current_time = 0\n while G.nodes():\n candidate_next_tasks = [task for task in G.nodes() if task not in\n tasks.keys() and G.in_degree(task) == 0]\n if candidate_next_tasks and len(tasks) < 5:\n next_task = sorted(candidate_next_tasks)[0]\n tasks[next_task] = ord(next_task) - 4\n else:\n min_task_time = min(tasks.values())\n current_time += min_task_time\n completed_task = dict(zip(tasks.values(), tasks.keys()))[\n min_task_time]\n tasks = {k: (v - min_task_time) for k, v in tasks.items() if k !=\n completed_task}\n G.remove_node(completed_task)\n return current_time\n",
"step-5": "# coding=utf-8\n\"\"\"Advent of Code 2018, Day 7\"\"\"\n\nimport networkx\nimport re\n\nG = networkx.DiGraph()\nwith open(\"puzzle_input\") as f:\n for line in f.read().split(\"\\n\"):\n match = re.search(\"Step (?P<pre>[A-Z]).*step (?P<post>[A-Z])\", line)\n G.add_edge(match.group(\"pre\"), match.group(\"post\"))\n\n\ndef part_one():\n \"\"\"Solution to Part 1\"\"\"\n return \"\".join(networkx.lexicographical_topological_sort(G))\n\n\ndef part_two():\n \"\"\"Solution to Part 2\"\"\"\n tasks = {}\n current_time = 0\n while G.nodes():\n # noinspection PyCallingNonCallable\n candidate_next_tasks = [task for task in G.nodes()\n if task not in tasks.keys() and G.in_degree(task) == 0]\n if candidate_next_tasks and len(tasks) < 5:\n next_task = sorted(candidate_next_tasks)[0]\n tasks[next_task] = ord(next_task) - 4\n else:\n min_task_time = min(tasks.values())\n current_time += min_task_time\n completed_task = dict(zip(tasks.values(), tasks.keys()))[min_task_time]\n tasks = {k: v - min_task_time for k, v in tasks.items() if k != completed_task}\n G.remove_node(completed_task)\n return current_time\n",
"step-ids": [
2,
3,
4,
5,
6
]
}
|
[
2,
3,
4,
5,
6
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
for files in multiSizerFiles:
data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))
<|reserved_special_token_0|>
for d in data:
OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]
if d.name.split('_')[2] == '5':
dilutions.append('$10^5$')
labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))
if d.name.split('_')[2] == '7':
dilutions.append('$10^7$')
labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))
ODs.append(float(OD))
<|reserved_special_token_0|>
MultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=
combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.05',
logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,
showStats=False, ax=ax[0], text=False, cbarLabel='$\\mathbf{OD_{600}}$')
<|reserved_special_token_0|>
for files in multiSizerFiles:
data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))
<|reserved_special_token_0|>
for d in data:
OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]
if d.name.split('_')[2] == '5':
dilutions.append('$10^5$')
labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))
if d.name.split('_')[2] == '7':
dilutions.append('$10^7$')
labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))
ODs.append(float(OD))
<|reserved_special_token_0|>
MultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=
combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.2',
logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,
showStats=False, ax=ax[1], text=False, cbarLabel='$\\mathbf{OD_{600}}$')
ax[0].text(0.03, 0.93, 'A', transform=ax[0].transAxes, size=35, weight=
'bold', color='k')
ax[1].text(0.03, 0.93, 'B', transform=ax[1].transAxes, size=35, weight=
'bold', color='k')
ax[0].legend(fontsize='xx-large')
ax[1].legend(fontsize='xx-large')
fig.tight_layout()
plt.show()
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
folder = './Data_Organised/DilutionTestingLowOD'
allFiles = os.listdir(folder)
multiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i]
.endswith('.XLS')]
data = []
for files in multiSizerFiles:
data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))
ODs = []
labels = []
dilutions = []
for d in data:
OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]
if d.name.split('_')[2] == '5':
dilutions.append('$10^5$')
labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))
if d.name.split('_')[2] == '7':
dilutions.append('$10^7$')
labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))
ODs.append(float(OD))
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(14, 9))
combinedData, combinedTypes, combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,
ODs, labels)
MultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=
combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.05',
logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,
showStats=False, ax=ax[0], text=False, cbarLabel='$\\mathbf{OD_{600}}$')
folder = './Data_Organised/DilutionTestingHighOD'
allFiles = os.listdir(folder)
multiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i]
.endswith('.XLS')]
data = []
for files in multiSizerFiles:
data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))
ODs = []
labels = []
dilutions = []
for d in data:
OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]
if d.name.split('_')[2] == '5':
dilutions.append('$10^5$')
labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))
if d.name.split('_')[2] == '7':
dilutions.append('$10^7$')
labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))
ODs.append(float(OD))
combinedData, combinedTypes, combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,
ODs, labels)
MultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=
combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.2',
logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,
showStats=False, ax=ax[1], text=False, cbarLabel='$\\mathbf{OD_{600}}$')
ax[0].text(0.03, 0.93, 'A', transform=ax[0].transAxes, size=35, weight=
'bold', color='k')
ax[1].text(0.03, 0.93, 'B', transform=ax[1].transAxes, size=35, weight=
'bold', color='k')
ax[0].legend(fontsize='xx-large')
ax[1].legend(fontsize='xx-large')
fig.tight_layout()
plt.show()
<|reserved_special_token_1|>
from MultisizerReader import MultiSizerReader
import os
import matplotlib.pyplot as plt
folder = './Data_Organised/DilutionTestingLowOD'
allFiles = os.listdir(folder)
multiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i]
.endswith('.XLS')]
data = []
for files in multiSizerFiles:
data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))
ODs = []
labels = []
dilutions = []
for d in data:
OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]
if d.name.split('_')[2] == '5':
dilutions.append('$10^5$')
labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))
if d.name.split('_')[2] == '7':
dilutions.append('$10^7$')
labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))
ODs.append(float(OD))
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(14, 9))
combinedData, combinedTypes, combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,
ODs, labels)
MultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=
combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.05',
logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,
showStats=False, ax=ax[0], text=False, cbarLabel='$\\mathbf{OD_{600}}$')
folder = './Data_Organised/DilutionTestingHighOD'
allFiles = os.listdir(folder)
multiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i]
.endswith('.XLS')]
data = []
for files in multiSizerFiles:
data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))
ODs = []
labels = []
dilutions = []
for d in data:
OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]
if d.name.split('_')[2] == '5':
dilutions.append('$10^5$')
labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))
if d.name.split('_')[2] == '7':
dilutions.append('$10^7$')
labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))
ODs.append(float(OD))
combinedData, combinedTypes, combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,
ODs, labels)
MultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=
combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.2',
logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,
showStats=False, ax=ax[1], text=False, cbarLabel='$\\mathbf{OD_{600}}$')
ax[0].text(0.03, 0.93, 'A', transform=ax[0].transAxes, size=35, weight=
'bold', color='k')
ax[1].text(0.03, 0.93, 'B', transform=ax[1].transAxes, size=35, weight=
'bold', color='k')
ax[0].legend(fontsize='xx-large')
ax[1].legend(fontsize='xx-large')
fig.tight_layout()
plt.show()
<|reserved_special_token_1|>
from MultisizerReader import MultiSizerReader
import os
import matplotlib.pyplot as plt
#Get all spread sheet files in fodler and create multisizer files for each
folder = "./Data_Organised/DilutionTestingLowOD"
allFiles = os.listdir(folder)
multiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i].endswith(".XLS")]
data = []
for files in multiSizerFiles:
data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder,files)))
#split files into YD133 and YD133 + PWR20
ODs = []
labels = []
dilutions =[]
for d in data:
OD = d.name.split("_")[4] + "." + d.name.split("_")[5]
if d.name.split("_")[2] == "5":
dilutions.append("$10^5$")
labels.append("$10^5$ OD: {}".format(OD))
if d.name.split("_")[2] == "7":
dilutions.append("$10^7$")
labels.append("$10^7$ OD: {}".format(OD))
ODs.append(float(OD))
fig, ax = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(14,9))
combinedData,combinedTypes,combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,ODs,labels)
MultiSizerReader.plotData(combinedData,combinedTypes,labels=combinedLabels,logAxis=False,legend=True,title="OD ~ 0.05",logNormalFits=False,xLims=(0.4,4),colorScale=False,smoothing=5,showStats=False,ax=ax[0],text=False,cbarLabel="$\mathbf{OD_{600}}$")
#Get all spread sheet files in fodler and create multisizer files for each
folder = "./Data_Organised/DilutionTestingHighOD"
allFiles = os.listdir(folder)
multiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i].endswith(".XLS")]
data = []
for files in multiSizerFiles:
data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder,files)))
#split files into YD133 and YD133 + PWR20
ODs = []
labels = []
dilutions =[]
for d in data:
OD = d.name.split("_")[4] + "." + d.name.split("_")[5]
if d.name.split("_")[2] == "5":
dilutions.append("$10^5$")
labels.append("$10^5$ OD: {}".format(OD))
if d.name.split("_")[2] == "7":
dilutions.append("$10^7$")
labels.append("$10^7$ OD: {}".format(OD))
ODs.append(float(OD))
combinedData,combinedTypes,combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,ODs,labels)
MultiSizerReader.plotData(combinedData,combinedTypes,labels=combinedLabels,logAxis=False,legend=True,title="OD ~ 0.2",logNormalFits=False,xLims=(0.4,4),colorScale=False,smoothing=5,showStats=False,ax=ax[1],text=False,cbarLabel="$\mathbf{OD_{600}}$")
ax[0].text(0.03, 0.93 , "A", transform=ax[0].transAxes, size=35, weight='bold',color="k")
ax[1].text(0.03, 0.93 , "B", transform=ax[1].transAxes, size=35, weight='bold',color="k")
ax[0].legend(fontsize="xx-large")
ax[1].legend(fontsize="xx-large")
fig.tight_layout()
plt.show()
|
flexible
|
{
"blob_id": "2f0aa1f294f34a4f3ffb47c15ab74fc792765f10",
"index": 9195,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nfor files in multiSizerFiles:\n data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))\n<mask token>\nfor d in data:\n OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]\n if d.name.split('_')[2] == '5':\n dilutions.append('$10^5$')\n labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))\n if d.name.split('_')[2] == '7':\n dilutions.append('$10^7$')\n labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))\n ODs.append(float(OD))\n<mask token>\nMultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=\n combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.05',\n logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,\n showStats=False, ax=ax[0], text=False, cbarLabel='$\\\\mathbf{OD_{600}}$')\n<mask token>\nfor files in multiSizerFiles:\n data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))\n<mask token>\nfor d in data:\n OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]\n if d.name.split('_')[2] == '5':\n dilutions.append('$10^5$')\n labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))\n if d.name.split('_')[2] == '7':\n dilutions.append('$10^7$')\n labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))\n ODs.append(float(OD))\n<mask token>\nMultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=\n combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.2',\n logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,\n showStats=False, ax=ax[1], text=False, cbarLabel='$\\\\mathbf{OD_{600}}$')\nax[0].text(0.03, 0.93, 'A', transform=ax[0].transAxes, size=35, weight=\n 'bold', color='k')\nax[1].text(0.03, 0.93, 'B', transform=ax[1].transAxes, size=35, weight=\n 'bold', color='k')\nax[0].legend(fontsize='xx-large')\nax[1].legend(fontsize='xx-large')\nfig.tight_layout()\nplt.show()\n",
"step-3": "<mask token>\nfolder = './Data_Organised/DilutionTestingLowOD'\nallFiles = os.listdir(folder)\nmultiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i]\n .endswith('.XLS')]\ndata = []\nfor files in multiSizerFiles:\n data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))\nODs = []\nlabels = []\ndilutions = []\nfor d in data:\n OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]\n if d.name.split('_')[2] == '5':\n dilutions.append('$10^5$')\n labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))\n if d.name.split('_')[2] == '7':\n dilutions.append('$10^7$')\n labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))\n ODs.append(float(OD))\nfig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(14, 9))\ncombinedData, combinedTypes, combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,\n ODs, labels)\nMultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=\n combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.05',\n logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,\n showStats=False, ax=ax[0], text=False, cbarLabel='$\\\\mathbf{OD_{600}}$')\nfolder = './Data_Organised/DilutionTestingHighOD'\nallFiles = os.listdir(folder)\nmultiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i]\n .endswith('.XLS')]\ndata = []\nfor files in multiSizerFiles:\n data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))\nODs = []\nlabels = []\ndilutions = []\nfor d in data:\n OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]\n if d.name.split('_')[2] == '5':\n dilutions.append('$10^5$')\n labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))\n if d.name.split('_')[2] == '7':\n dilutions.append('$10^7$')\n labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))\n ODs.append(float(OD))\ncombinedData, combinedTypes, combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,\n ODs, labels)\nMultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=\n combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.2',\n logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,\n showStats=False, ax=ax[1], text=False, cbarLabel='$\\\\mathbf{OD_{600}}$')\nax[0].text(0.03, 0.93, 'A', transform=ax[0].transAxes, size=35, weight=\n 'bold', color='k')\nax[1].text(0.03, 0.93, 'B', transform=ax[1].transAxes, size=35, weight=\n 'bold', color='k')\nax[0].legend(fontsize='xx-large')\nax[1].legend(fontsize='xx-large')\nfig.tight_layout()\nplt.show()\n",
"step-4": "from MultisizerReader import MultiSizerReader\nimport os\nimport matplotlib.pyplot as plt\nfolder = './Data_Organised/DilutionTestingLowOD'\nallFiles = os.listdir(folder)\nmultiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i]\n .endswith('.XLS')]\ndata = []\nfor files in multiSizerFiles:\n data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))\nODs = []\nlabels = []\ndilutions = []\nfor d in data:\n OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]\n if d.name.split('_')[2] == '5':\n dilutions.append('$10^5$')\n labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))\n if d.name.split('_')[2] == '7':\n dilutions.append('$10^7$')\n labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))\n ODs.append(float(OD))\nfig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(14, 9))\ncombinedData, combinedTypes, combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,\n ODs, labels)\nMultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=\n combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.05',\n logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,\n showStats=False, ax=ax[0], text=False, cbarLabel='$\\\\mathbf{OD_{600}}$')\nfolder = './Data_Organised/DilutionTestingHighOD'\nallFiles = os.listdir(folder)\nmultiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i]\n .endswith('.XLS')]\ndata = []\nfor files in multiSizerFiles:\n data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder, files)))\nODs = []\nlabels = []\ndilutions = []\nfor d in data:\n OD = d.name.split('_')[4] + '.' + d.name.split('_')[5]\n if d.name.split('_')[2] == '5':\n dilutions.append('$10^5$')\n labels.append('$10^5$ OD: {}'.format(OD))\n if d.name.split('_')[2] == '7':\n dilutions.append('$10^7$')\n labels.append('$10^7$ OD: {}'.format(OD))\n ODs.append(float(OD))\ncombinedData, combinedTypes, combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,\n ODs, labels)\nMultiSizerReader.plotData(combinedData, combinedTypes, labels=\n combinedLabels, logAxis=False, legend=True, title='OD ~ 0.2',\n logNormalFits=False, xLims=(0.4, 4), colorScale=False, smoothing=5,\n showStats=False, ax=ax[1], text=False, cbarLabel='$\\\\mathbf{OD_{600}}$')\nax[0].text(0.03, 0.93, 'A', transform=ax[0].transAxes, size=35, weight=\n 'bold', color='k')\nax[1].text(0.03, 0.93, 'B', transform=ax[1].transAxes, size=35, weight=\n 'bold', color='k')\nax[0].legend(fontsize='xx-large')\nax[1].legend(fontsize='xx-large')\nfig.tight_layout()\nplt.show()\n",
"step-5": "from MultisizerReader import MultiSizerReader\nimport os\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n#Get all spread sheet files in fodler and create multisizer files for each\nfolder = \"./Data_Organised/DilutionTestingLowOD\"\nallFiles = os.listdir(folder)\nmultiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i].endswith(\".XLS\")]\ndata = []\nfor files in multiSizerFiles:\n data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder,files)))\n\n#split files into YD133 and YD133 + PWR20\nODs = []\nlabels = []\ndilutions =[]\nfor d in data:\n OD = d.name.split(\"_\")[4] + \".\" + d.name.split(\"_\")[5]\n if d.name.split(\"_\")[2] == \"5\":\n dilutions.append(\"$10^5$\")\n labels.append(\"$10^5$ OD: {}\".format(OD))\n if d.name.split(\"_\")[2] == \"7\":\n dilutions.append(\"$10^7$\")\n labels.append(\"$10^7$ OD: {}\".format(OD))\n ODs.append(float(OD))\n\nfig, ax = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(14,9))\n\ncombinedData,combinedTypes,combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,ODs,labels)\nMultiSizerReader.plotData(combinedData,combinedTypes,labels=combinedLabels,logAxis=False,legend=True,title=\"OD ~ 0.05\",logNormalFits=False,xLims=(0.4,4),colorScale=False,smoothing=5,showStats=False,ax=ax[0],text=False,cbarLabel=\"$\\mathbf{OD_{600}}$\")\n\n#Get all spread sheet files in fodler and create multisizer files for each\nfolder = \"./Data_Organised/DilutionTestingHighOD\"\nallFiles = os.listdir(folder)\nmultiSizerFiles = [allFiles[i] for i in range(len(allFiles)) if allFiles[i].endswith(\".XLS\")]\ndata = []\nfor files in multiSizerFiles:\n data.append(MultiSizerReader(path=os.path.join(folder,files)))\n\n#split files into YD133 and YD133 + PWR20\nODs = []\nlabels = []\ndilutions =[]\nfor d in data:\n OD = d.name.split(\"_\")[4] + \".\" + d.name.split(\"_\")[5]\n if d.name.split(\"_\")[2] == \"5\":\n dilutions.append(\"$10^5$\")\n labels.append(\"$10^5$ OD: {}\".format(OD))\n if d.name.split(\"_\")[2] == \"7\":\n dilutions.append(\"$10^7$\")\n labels.append(\"$10^7$ OD: {}\".format(OD))\n ODs.append(float(OD))\n\n\n\n\ncombinedData,combinedTypes,combinedLabels = MultiSizerReader.sumByGroup(data,ODs,labels)\nMultiSizerReader.plotData(combinedData,combinedTypes,labels=combinedLabels,logAxis=False,legend=True,title=\"OD ~ 0.2\",logNormalFits=False,xLims=(0.4,4),colorScale=False,smoothing=5,showStats=False,ax=ax[1],text=False,cbarLabel=\"$\\mathbf{OD_{600}}$\")\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nax[0].text(0.03, 0.93 , \"A\", transform=ax[0].transAxes, size=35, weight='bold',color=\"k\")\nax[1].text(0.03, 0.93 , \"B\", transform=ax[1].transAxes, size=35, weight='bold',color=\"k\")\nax[0].legend(fontsize=\"xx-large\")\nax[1].legend(fontsize=\"xx-large\")\nfig.tight_layout()\nplt.show()\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
# coding=utf8
# encoding: utf-8
import os
import platform
import re
import signal
import sys
import traceback
from subprocess import Popen, PIPE
from threading import Thread, current_thread
from Queue import Queue
from util.log import get_logger, log
from video.models import Video, KeywordVideoId
from django.db.models import Max
from collect_video import G_GEN_IMAGE
MAX_THREAD_NUM = 4
THREAD_STOP_FLAGS = []
THUMB_DIR = './static/thumb'
THUMB_SIZE = '180x135'
COVER_DIR = './static/cover'
FLIP_DIR = './static/flip'
FLIP_NUM = 10
task_queue = Queue(maxsize=2000)
def register_int_signal_handler():
def stop_thread_handler(signum, frame):
log.info("Received signal {0}. Will stop all task threads".format(signum))
for _ in range(len(THREAD_STOP_FLAGS)):
THREAD_STOP_FLAGS[_] = True
if platform.platform().startswith('Windows'):
signal.signal(signal.CTRL_C_EVENT, stop_thread_handler)
else:
signal.signal(signal.SIGINT, stop_thread_handler)
def next_video_id(current, path):
existing = Video.objects.filter(path=path)
if existing:
return existing[0].video_id, current
current += 1
return current, current
def create_task_list(path_list):
"""
Walks path recursively, and create a task list
:param path_list: a list of (path, rating)
:return: a list of ImportTask objects
"""
current_video_id = Video.objects.all().aggregate(Max('video_id'))['video_id__max']
if not current_video_id:
current_video_id = 0
task_list = []
for (path, rating) in path_list:
base_path = os.path.split(path)[0]
if os.path.isfile(path):
file_name = os.path.basename(path)
if is_valid_video_file(path, file_name):
video_id, current_video_id = next_video_id(current_video_id, path)
task_list.append(ImportTask(video_id, base_path, path, rating))
continue
for (root, dirs, files) in os.walk(path):
for file_name in files:
try:
file_path = os.path.join(root, file_name)
if os.path.isdir(file_path):
continue
if is_valid_video_file(file_path, file_name):
video_id, current_video_id = next_video_id(current_video_id, file_path)
task_list.append(ImportTask(video_id, base_path, file_path, rating))
except:
log.error('#Error while proceeding: {0}'.format(file_name))
exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()
traceback.print_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback, limit=2, file=sys.stdout)
return task_list
def start_tasks(task_list):
global task_queue
for task in task_list:
task_queue.put(task)
if not THREAD_STOP_FLAGS:
for _ in range(MAX_THREAD_NUM):
THREAD_STOP_FLAGS.append(True)
if not os.path.isdir(COVER_DIR):
os.mkdir(COVER_DIR)
if not os.path.isdir(THUMB_DIR):
os.mkdir(THUMB_DIR)
if not os.path.isdir(FLIP_DIR):
os.mkdir(FLIP_DIR)
for _ in range(MAX_THREAD_NUM):
if THREAD_STOP_FLAGS[_]:
t = Thread(target=import_worker, kwargs={'thread_index': _})
t.name = str(_)
t.daemon = False
t.start()
task_queue.join()
def add_keywords_to_db(task_list):
blacklist = load_keyword_blacklist_from_file()
for task in task_list:
base_path = task.base_path
file_path = task.file_path
video_id = task.video_id
keywords = get_keywords(base_path, file_path, blacklist)
log.info('#Keywords:'.format(keywords))
for key in keywords:
try:
if KeywordVideoId.objects.filter(keyword=key, video_id=video_id):
log.info("Existing keyword {0} for {1}".format(key, video_id))
continue
keyword_record = KeywordVideoId()
keyword_record.keyword = key
keyword_record.video = Video.objects.get(video_id=video_id)
keyword_record.save()
log.info('#Added keyword:{0} for video_id: {1}'.format(key, video_id))
except Exception as e:
log.error("Error while adding keyword {0} to video {1}: {2}".format(key, video_id, e))
class ImportTask(object):
def __init__(self, video_id, base_path, path, rating=Video.P):
"""
Create an import task object.
:param video_id: a pre-allocated video_id in number, so we don't need to lock db in multiple thread.
:param base_path: path prefix that will be ignored when creating keywords from path.
:param path: path of the file
:param rating: rating of the video, highest by default.
"""
self.video_id = video_id
self.base_path = base_path
self.file_path = path
self.rating = rating
def import_worker(thread_index):
"""
Thread worker that deals with tasks.
:return:
"""
THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] = False
while not (THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] or task_queue.empty()):
task = task_queue.get()
do_import_video_task(task)
task_queue.task_done()
THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] = True
def do_import_video_task(task):
video_id = task.video_id
file_path = task.file_path
rating = task.rating
file_name = os.path.basename(file_path)[:-4]
tlog = get_logger(current_thread().name)
videos = Video.objects.filter(path=file_path)
if videos:
tlog.info("Existing video: {0}".format(task.file_path))
return
video = Video()
video.video_id = video_id
video.rating = rating
thumb_path = get_thumb_path(video.video_id)
cover_path = get_cover_path(video.video_id)
if not gen_cover(task.file_path, cover_path):
tlog.error("Failed to gen cover for {0}".format(file_path))
return
success, duration = gen_thumb(file_path, thumb_path)
if success:
if not gen_flips(file_path, video.video_id, duration, FLIP_DIR, FLIP_NUM):
tlog.error("Failed to gen flips for {0}".format(file_path))
else:
tlog.error("Failed to gen thumb for {0}".format(file_path))
video.title = file_name
video.path = file_path
video.duration = duration
video.save()
tlog.info('#Video: {0} [{1}] {2}'.format(video.title, video.duration, video.path))
def is_valid_video_file(file_path, file_name):
# skip hidden files (possibly not valid video files)
if file_name.startswith('.') or (not file_name.endswith('.mp4')):
return False
if os.path.getsize(file_path) == 0:
log.info('Remove invalid video file: {0}'.format(file_path))
os.remove(file_path)
return False
return True
def load_keyword_blacklist_from_file():
blacklist = set()
keyword_file = 'keywords.blacklist'
try:
with open(keyword_file, 'r') as kfp:
for line in kfp:
line = line.strip('\n')
if line:
blacklist.add(line)
log.info("Keywords blacklist: {0}".format(blacklist))
except Exception as e:
log.error("Error while processing {0}:{1}".format(keyword_file, e))
return blacklist
def get_keywords(prefix, file_path, blacklist):
"""
Get keywords from file path
:param prefix: Prefix of the dir path, so we can ignore them
:param file_path: full path of the video file
:param blacklist: A set of words/symbols that should be ignored
:return: a list of keywords
"""
file_path = str(file_path).replace(prefix, '') # remove base_dir from file_path
file_path = os.path.splitext(file_path)[0] # Only keep the part without extension
file_path = str(file_path).lower()
for bad_keyword in blacklist:
file_path = file_path.replace(bad_keyword, ' ')
file_path = re.sub(r'\s+', ' ', file_path) # Replace multiple spaces to single one
keywords = file_path.split(' ')
keywords = [k for k in keywords if k]
return keywords
class KeywordDictDataObj(object):
def __init__(self):
self.count = 0
self.files = set()
def get_thumb_path(fn):
return './static/thumb/' + str(fn) + '.png'
def get_cover_path(fn):
return './static/cover/' + str(fn) + '.png'
def gen_thumb(video_path, thumb_path):
"""
Generate thumb image for the given video, and grabs duration from output
:return: (success, duration)
"""
if os.path.isfile(thumb_path):
os.remove(thumb_path)
global THUMB_SIZE
cmd = ['ffmpeg', '-itsoffset', '-5', '-i', video_path, '-vframes', '1', '-f', 'apng', '-s', THUMB_SIZE, thumb_path]
p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)
output = p.communicate()[1]
duration = search_duration_from_text(output)
if not duration:
tlog = get_logger(current_thread().name)
tlog.error("Failed to find duration for {0}".format(video_path))
duration = 0
return p.returncode == 0, duration
def gen_flips(video_path, video_id, duration, flip_path, flip_num):
"""
Generate flips for the given video
:param video_path: path of the video
:param video_id: id of the file
:param duration: duration of video in seconds
:param flip_path: path dir to put the flips
:param flip_num: number of flips to generate
:return: True on success, False otherwise
"""
if not G_GEN_IMAGE:
return True
duration = float(duration)
flip_num = float(flip_num)
interval = duration / flip_num
if interval <= 0.0:
tlog = get_logger(current_thread().name)
tlog.error("Cannot generate flips. Duration: {0} FlipNum:{1}".format(duration, flip_num))
return False
fps = 'fps=1/' + str(interval)
global THUMB_SIZE
flip_path = os.path.join(flip_path, str(video_id))
for _ in range(FLIP_NUM+3):
flip_file = "{0}-{1}.png".format(flip_path, _)
if os.path.isfile(flip_file):
os.remove(flip_file)
flip_path_template = flip_path + '-%d.png'
cmd = ['ffmpeg', '-i', video_path, '-vf', fps, '-s', THUMB_SIZE, flip_path_template]
p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)
p.communicate()
return p.returncode == 0
def gen_cover(video_path, cover_path):
if not G_GEN_IMAGE:
return True
if os.path.isfile(cover_path):
os.remove(cover_path)
cmd = ['ffmpeg', '-itsoffset', '-1', '-i', video_path, '-vframes', '1', '-f', 'apng', cover_path]
p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)
p.communicate()
return p.returncode == 0
# Convert video to mp4
def convert_video_to_mp4(video_path, dest_path):
tlog = get_logger(current_thread().name)
if os.path.isfile(dest_path):
tlog.info('#Already converted, skip: {0}'.format(dest_path))
return True
tlog.info('#Converting: {0} => {1}\n', video_path, dest_path)
cmd = ['ffmpeg', '-i', video_path, '-vcodec', 'h264', '-acodec', 'aac', dest_path]
p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)
p.communicate()
return p.returncode == 0
# Search the duration from given text
def search_duration_from_text(text):
# Match pattern like Duration: 00:24:14.91, s
regExp = re.compile(r'Duration: (\d{2}):(\d{2}):(\d{2})')
result = regExp.search(text, re.M | re.U)
if result is not None:
(hour, min, sec) = result.groups()
duration = int(hour) * 3600 + int(min) * 60 + int(sec)
return duration
return None
|
normal
|
{
"blob_id": "fbd5400823a8148adf358a2acc58fde146a25313",
"index": 2275,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef register_int_signal_handler():\n\n def stop_thread_handler(signum, frame):\n log.info('Received signal {0}. Will stop all task threads'.format(\n signum))\n for _ in range(len(THREAD_STOP_FLAGS)):\n THREAD_STOP_FLAGS[_] = True\n if platform.platform().startswith('Windows'):\n signal.signal(signal.CTRL_C_EVENT, stop_thread_handler)\n else:\n signal.signal(signal.SIGINT, stop_thread_handler)\n\n\n<mask token>\n\n\ndef create_task_list(path_list):\n \"\"\"\n Walks path recursively, and create a task list\n :param path_list: a list of (path, rating)\n :return: a list of ImportTask objects\n \"\"\"\n current_video_id = Video.objects.all().aggregate(Max('video_id'))[\n 'video_id__max']\n if not current_video_id:\n current_video_id = 0\n task_list = []\n for path, rating in path_list:\n base_path = os.path.split(path)[0]\n if os.path.isfile(path):\n file_name = os.path.basename(path)\n if is_valid_video_file(path, file_name):\n video_id, current_video_id = next_video_id(current_video_id,\n path)\n task_list.append(ImportTask(video_id, base_path, path, rating))\n continue\n for root, dirs, files in os.walk(path):\n for file_name in files:\n try:\n file_path = os.path.join(root, file_name)\n if os.path.isdir(file_path):\n continue\n if is_valid_video_file(file_path, file_name):\n video_id, current_video_id = next_video_id(\n current_video_id, file_path)\n task_list.append(ImportTask(video_id, base_path,\n file_path, rating))\n except:\n log.error('#Error while proceeding: {0}'.format(file_name))\n exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()\n traceback.print_exception(exc_type, exc_value,\n exc_traceback, limit=2, file=sys.stdout)\n return task_list\n\n\ndef start_tasks(task_list):\n global task_queue\n for task in task_list:\n task_queue.put(task)\n if not THREAD_STOP_FLAGS:\n for _ in range(MAX_THREAD_NUM):\n THREAD_STOP_FLAGS.append(True)\n if not os.path.isdir(COVER_DIR):\n os.mkdir(COVER_DIR)\n if not os.path.isdir(THUMB_DIR):\n os.mkdir(THUMB_DIR)\n if not os.path.isdir(FLIP_DIR):\n os.mkdir(FLIP_DIR)\n for _ in range(MAX_THREAD_NUM):\n if THREAD_STOP_FLAGS[_]:\n t = Thread(target=import_worker, kwargs={'thread_index': _})\n t.name = str(_)\n t.daemon = False\n t.start()\n task_queue.join()\n\n\n<mask token>\n\n\nclass ImportTask(object):\n\n def __init__(self, video_id, base_path, path, rating=Video.P):\n \"\"\"\n Create an import task object.\n :param video_id: a pre-allocated video_id in number, so we don't need to lock db in multiple thread.\n :param base_path: path prefix that will be ignored when creating keywords from path.\n :param path: path of the file\n :param rating: rating of the video, highest by default.\n \"\"\"\n self.video_id = video_id\n self.base_path = base_path\n self.file_path = path\n self.rating = rating\n\n\n<mask token>\n\n\ndef is_valid_video_file(file_path, file_name):\n if file_name.startswith('.') or not file_name.endswith('.mp4'):\n return False\n if os.path.getsize(file_path) == 0:\n log.info('Remove invalid video file: {0}'.format(file_path))\n os.remove(file_path)\n return False\n return True\n\n\ndef load_keyword_blacklist_from_file():\n blacklist = set()\n keyword_file = 'keywords.blacklist'\n try:\n with open(keyword_file, 'r') as kfp:\n for line in kfp:\n line = line.strip('\\n')\n if line:\n blacklist.add(line)\n log.info('Keywords blacklist: {0}'.format(blacklist))\n except Exception as e:\n log.error('Error while processing {0}:{1}'.format(keyword_file, e))\n return blacklist\n\n\ndef get_keywords(prefix, file_path, blacklist):\n \"\"\"\n Get keywords from file path\n :param prefix: Prefix of the dir path, so we can ignore them\n :param file_path: full path of the video file\n :param blacklist: A set of words/symbols that should be ignored\n :return: a list of keywords\n \"\"\"\n file_path = str(file_path).replace(prefix, '')\n file_path = os.path.splitext(file_path)[0]\n file_path = str(file_path).lower()\n for bad_keyword in blacklist:\n file_path = file_path.replace(bad_keyword, ' ')\n file_path = re.sub('\\\\s+', ' ', file_path)\n keywords = file_path.split(' ')\n keywords = [k for k in keywords if k]\n return keywords\n\n\nclass KeywordDictDataObj(object):\n\n def __init__(self):\n self.count = 0\n self.files = set()\n\n\n<mask token>\n\n\ndef gen_thumb(video_path, thumb_path):\n \"\"\"\n Generate thumb image for the given video, and grabs duration from output\n :return: (success, duration)\n \"\"\"\n if os.path.isfile(thumb_path):\n os.remove(thumb_path)\n global THUMB_SIZE\n cmd = ['ffmpeg', '-itsoffset', '-5', '-i', video_path, '-vframes', '1',\n '-f', 'apng', '-s', THUMB_SIZE, thumb_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n output = p.communicate()[1]\n duration = search_duration_from_text(output)\n if not duration:\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n tlog.error('Failed to find duration for {0}'.format(video_path))\n duration = 0\n return p.returncode == 0, duration\n\n\ndef gen_flips(video_path, video_id, duration, flip_path, flip_num):\n \"\"\"\n Generate flips for the given video\n :param video_path: path of the video\n :param video_id: id of the file\n :param duration: duration of video in seconds\n :param flip_path: path dir to put the flips\n :param flip_num: number of flips to generate\n :return: True on success, False otherwise\n \"\"\"\n if not G_GEN_IMAGE:\n return True\n duration = float(duration)\n flip_num = float(flip_num)\n interval = duration / flip_num\n if interval <= 0.0:\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n tlog.error('Cannot generate flips. Duration: {0} FlipNum:{1}'.\n format(duration, flip_num))\n return False\n fps = 'fps=1/' + str(interval)\n global THUMB_SIZE\n flip_path = os.path.join(flip_path, str(video_id))\n for _ in range(FLIP_NUM + 3):\n flip_file = '{0}-{1}.png'.format(flip_path, _)\n if os.path.isfile(flip_file):\n os.remove(flip_file)\n flip_path_template = flip_path + '-%d.png'\n cmd = ['ffmpeg', '-i', video_path, '-vf', fps, '-s', THUMB_SIZE,\n flip_path_template]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n return p.returncode == 0\n\n\n<mask token>\n\n\ndef search_duration_from_text(text):\n regExp = re.compile('Duration: (\\\\d{2}):(\\\\d{2}):(\\\\d{2})')\n result = regExp.search(text, re.M | re.U)\n if result is not None:\n hour, min, sec = result.groups()\n duration = int(hour) * 3600 + int(min) * 60 + int(sec)\n return duration\n return None\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef register_int_signal_handler():\n\n def stop_thread_handler(signum, frame):\n log.info('Received signal {0}. Will stop all task threads'.format(\n signum))\n for _ in range(len(THREAD_STOP_FLAGS)):\n THREAD_STOP_FLAGS[_] = True\n if platform.platform().startswith('Windows'):\n signal.signal(signal.CTRL_C_EVENT, stop_thread_handler)\n else:\n signal.signal(signal.SIGINT, stop_thread_handler)\n\n\ndef next_video_id(current, path):\n existing = Video.objects.filter(path=path)\n if existing:\n return existing[0].video_id, current\n current += 1\n return current, current\n\n\ndef create_task_list(path_list):\n \"\"\"\n Walks path recursively, and create a task list\n :param path_list: a list of (path, rating)\n :return: a list of ImportTask objects\n \"\"\"\n current_video_id = Video.objects.all().aggregate(Max('video_id'))[\n 'video_id__max']\n if not current_video_id:\n current_video_id = 0\n task_list = []\n for path, rating in path_list:\n base_path = os.path.split(path)[0]\n if os.path.isfile(path):\n file_name = os.path.basename(path)\n if is_valid_video_file(path, file_name):\n video_id, current_video_id = next_video_id(current_video_id,\n path)\n task_list.append(ImportTask(video_id, base_path, path, rating))\n continue\n for root, dirs, files in os.walk(path):\n for file_name in files:\n try:\n file_path = os.path.join(root, file_name)\n if os.path.isdir(file_path):\n continue\n if is_valid_video_file(file_path, file_name):\n video_id, current_video_id = next_video_id(\n current_video_id, file_path)\n task_list.append(ImportTask(video_id, base_path,\n file_path, rating))\n except:\n log.error('#Error while proceeding: {0}'.format(file_name))\n exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()\n traceback.print_exception(exc_type, exc_value,\n exc_traceback, limit=2, file=sys.stdout)\n return task_list\n\n\ndef start_tasks(task_list):\n global task_queue\n for task in task_list:\n task_queue.put(task)\n if not THREAD_STOP_FLAGS:\n for _ in range(MAX_THREAD_NUM):\n THREAD_STOP_FLAGS.append(True)\n if not os.path.isdir(COVER_DIR):\n os.mkdir(COVER_DIR)\n if not os.path.isdir(THUMB_DIR):\n os.mkdir(THUMB_DIR)\n if not os.path.isdir(FLIP_DIR):\n os.mkdir(FLIP_DIR)\n for _ in range(MAX_THREAD_NUM):\n if THREAD_STOP_FLAGS[_]:\n t = Thread(target=import_worker, kwargs={'thread_index': _})\n t.name = str(_)\n t.daemon = False\n t.start()\n task_queue.join()\n\n\n<mask token>\n\n\nclass ImportTask(object):\n\n def __init__(self, video_id, base_path, path, rating=Video.P):\n \"\"\"\n Create an import task object.\n :param video_id: a pre-allocated video_id in number, so we don't need to lock db in multiple thread.\n :param base_path: path prefix that will be ignored when creating keywords from path.\n :param path: path of the file\n :param rating: rating of the video, highest by default.\n \"\"\"\n self.video_id = video_id\n self.base_path = base_path\n self.file_path = path\n self.rating = rating\n\n\n<mask token>\n\n\ndef is_valid_video_file(file_path, file_name):\n if file_name.startswith('.') or not file_name.endswith('.mp4'):\n return False\n if os.path.getsize(file_path) == 0:\n log.info('Remove invalid video file: {0}'.format(file_path))\n os.remove(file_path)\n return False\n return True\n\n\ndef load_keyword_blacklist_from_file():\n blacklist = set()\n keyword_file = 'keywords.blacklist'\n try:\n with open(keyword_file, 'r') as kfp:\n for line in kfp:\n line = line.strip('\\n')\n if line:\n blacklist.add(line)\n log.info('Keywords blacklist: {0}'.format(blacklist))\n except Exception as e:\n log.error('Error while processing {0}:{1}'.format(keyword_file, e))\n return blacklist\n\n\ndef get_keywords(prefix, file_path, blacklist):\n \"\"\"\n Get keywords from file path\n :param prefix: Prefix of the dir path, so we can ignore them\n :param file_path: full path of the video file\n :param blacklist: A set of words/symbols that should be ignored\n :return: a list of keywords\n \"\"\"\n file_path = str(file_path).replace(prefix, '')\n file_path = os.path.splitext(file_path)[0]\n file_path = str(file_path).lower()\n for bad_keyword in blacklist:\n file_path = file_path.replace(bad_keyword, ' ')\n file_path = re.sub('\\\\s+', ' ', file_path)\n keywords = file_path.split(' ')\n keywords = [k for k in keywords if k]\n return keywords\n\n\nclass KeywordDictDataObj(object):\n\n def __init__(self):\n self.count = 0\n self.files = set()\n\n\ndef get_thumb_path(fn):\n return './static/thumb/' + str(fn) + '.png'\n\n\n<mask token>\n\n\ndef gen_thumb(video_path, thumb_path):\n \"\"\"\n Generate thumb image for the given video, and grabs duration from output\n :return: (success, duration)\n \"\"\"\n if os.path.isfile(thumb_path):\n os.remove(thumb_path)\n global THUMB_SIZE\n cmd = ['ffmpeg', '-itsoffset', '-5', '-i', video_path, '-vframes', '1',\n '-f', 'apng', '-s', THUMB_SIZE, thumb_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n output = p.communicate()[1]\n duration = search_duration_from_text(output)\n if not duration:\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n tlog.error('Failed to find duration for {0}'.format(video_path))\n duration = 0\n return p.returncode == 0, duration\n\n\ndef gen_flips(video_path, video_id, duration, flip_path, flip_num):\n \"\"\"\n Generate flips for the given video\n :param video_path: path of the video\n :param video_id: id of the file\n :param duration: duration of video in seconds\n :param flip_path: path dir to put the flips\n :param flip_num: number of flips to generate\n :return: True on success, False otherwise\n \"\"\"\n if not G_GEN_IMAGE:\n return True\n duration = float(duration)\n flip_num = float(flip_num)\n interval = duration / flip_num\n if interval <= 0.0:\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n tlog.error('Cannot generate flips. Duration: {0} FlipNum:{1}'.\n format(duration, flip_num))\n return False\n fps = 'fps=1/' + str(interval)\n global THUMB_SIZE\n flip_path = os.path.join(flip_path, str(video_id))\n for _ in range(FLIP_NUM + 3):\n flip_file = '{0}-{1}.png'.format(flip_path, _)\n if os.path.isfile(flip_file):\n os.remove(flip_file)\n flip_path_template = flip_path + '-%d.png'\n cmd = ['ffmpeg', '-i', video_path, '-vf', fps, '-s', THUMB_SIZE,\n flip_path_template]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n return p.returncode == 0\n\n\ndef gen_cover(video_path, cover_path):\n if not G_GEN_IMAGE:\n return True\n if os.path.isfile(cover_path):\n os.remove(cover_path)\n cmd = ['ffmpeg', '-itsoffset', '-1', '-i', video_path, '-vframes', '1',\n '-f', 'apng', cover_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n return p.returncode == 0\n\n\n<mask token>\n\n\ndef search_duration_from_text(text):\n regExp = re.compile('Duration: (\\\\d{2}):(\\\\d{2}):(\\\\d{2})')\n result = regExp.search(text, re.M | re.U)\n if result is not None:\n hour, min, sec = result.groups()\n duration = int(hour) * 3600 + int(min) * 60 + int(sec)\n return duration\n return None\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef register_int_signal_handler():\n\n def stop_thread_handler(signum, frame):\n log.info('Received signal {0}. Will stop all task threads'.format(\n signum))\n for _ in range(len(THREAD_STOP_FLAGS)):\n THREAD_STOP_FLAGS[_] = True\n if platform.platform().startswith('Windows'):\n signal.signal(signal.CTRL_C_EVENT, stop_thread_handler)\n else:\n signal.signal(signal.SIGINT, stop_thread_handler)\n\n\ndef next_video_id(current, path):\n existing = Video.objects.filter(path=path)\n if existing:\n return existing[0].video_id, current\n current += 1\n return current, current\n\n\ndef create_task_list(path_list):\n \"\"\"\n Walks path recursively, and create a task list\n :param path_list: a list of (path, rating)\n :return: a list of ImportTask objects\n \"\"\"\n current_video_id = Video.objects.all().aggregate(Max('video_id'))[\n 'video_id__max']\n if not current_video_id:\n current_video_id = 0\n task_list = []\n for path, rating in path_list:\n base_path = os.path.split(path)[0]\n if os.path.isfile(path):\n file_name = os.path.basename(path)\n if is_valid_video_file(path, file_name):\n video_id, current_video_id = next_video_id(current_video_id,\n path)\n task_list.append(ImportTask(video_id, base_path, path, rating))\n continue\n for root, dirs, files in os.walk(path):\n for file_name in files:\n try:\n file_path = os.path.join(root, file_name)\n if os.path.isdir(file_path):\n continue\n if is_valid_video_file(file_path, file_name):\n video_id, current_video_id = next_video_id(\n current_video_id, file_path)\n task_list.append(ImportTask(video_id, base_path,\n file_path, rating))\n except:\n log.error('#Error while proceeding: {0}'.format(file_name))\n exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()\n traceback.print_exception(exc_type, exc_value,\n exc_traceback, limit=2, file=sys.stdout)\n return task_list\n\n\ndef start_tasks(task_list):\n global task_queue\n for task in task_list:\n task_queue.put(task)\n if not THREAD_STOP_FLAGS:\n for _ in range(MAX_THREAD_NUM):\n THREAD_STOP_FLAGS.append(True)\n if not os.path.isdir(COVER_DIR):\n os.mkdir(COVER_DIR)\n if not os.path.isdir(THUMB_DIR):\n os.mkdir(THUMB_DIR)\n if not os.path.isdir(FLIP_DIR):\n os.mkdir(FLIP_DIR)\n for _ in range(MAX_THREAD_NUM):\n if THREAD_STOP_FLAGS[_]:\n t = Thread(target=import_worker, kwargs={'thread_index': _})\n t.name = str(_)\n t.daemon = False\n t.start()\n task_queue.join()\n\n\n<mask token>\n\n\nclass ImportTask(object):\n\n def __init__(self, video_id, base_path, path, rating=Video.P):\n \"\"\"\n Create an import task object.\n :param video_id: a pre-allocated video_id in number, so we don't need to lock db in multiple thread.\n :param base_path: path prefix that will be ignored when creating keywords from path.\n :param path: path of the file\n :param rating: rating of the video, highest by default.\n \"\"\"\n self.video_id = video_id\n self.base_path = base_path\n self.file_path = path\n self.rating = rating\n\n\ndef import_worker(thread_index):\n \"\"\"\n Thread worker that deals with tasks.\n :return:\n \"\"\"\n THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] = False\n while not (THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] or task_queue.empty()):\n task = task_queue.get()\n do_import_video_task(task)\n task_queue.task_done()\n THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] = True\n\n\ndef do_import_video_task(task):\n video_id = task.video_id\n file_path = task.file_path\n rating = task.rating\n file_name = os.path.basename(file_path)[:-4]\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n videos = Video.objects.filter(path=file_path)\n if videos:\n tlog.info('Existing video: {0}'.format(task.file_path))\n return\n video = Video()\n video.video_id = video_id\n video.rating = rating\n thumb_path = get_thumb_path(video.video_id)\n cover_path = get_cover_path(video.video_id)\n if not gen_cover(task.file_path, cover_path):\n tlog.error('Failed to gen cover for {0}'.format(file_path))\n return\n success, duration = gen_thumb(file_path, thumb_path)\n if success:\n if not gen_flips(file_path, video.video_id, duration, FLIP_DIR,\n FLIP_NUM):\n tlog.error('Failed to gen flips for {0}'.format(file_path))\n else:\n tlog.error('Failed to gen thumb for {0}'.format(file_path))\n video.title = file_name\n video.path = file_path\n video.duration = duration\n video.save()\n tlog.info('#Video: {0} [{1}] {2}'.format(video.title, video.duration,\n video.path))\n\n\ndef is_valid_video_file(file_path, file_name):\n if file_name.startswith('.') or not file_name.endswith('.mp4'):\n return False\n if os.path.getsize(file_path) == 0:\n log.info('Remove invalid video file: {0}'.format(file_path))\n os.remove(file_path)\n return False\n return True\n\n\ndef load_keyword_blacklist_from_file():\n blacklist = set()\n keyword_file = 'keywords.blacklist'\n try:\n with open(keyword_file, 'r') as kfp:\n for line in kfp:\n line = line.strip('\\n')\n if line:\n blacklist.add(line)\n log.info('Keywords blacklist: {0}'.format(blacklist))\n except Exception as e:\n log.error('Error while processing {0}:{1}'.format(keyword_file, e))\n return blacklist\n\n\ndef get_keywords(prefix, file_path, blacklist):\n \"\"\"\n Get keywords from file path\n :param prefix: Prefix of the dir path, so we can ignore them\n :param file_path: full path of the video file\n :param blacklist: A set of words/symbols that should be ignored\n :return: a list of keywords\n \"\"\"\n file_path = str(file_path).replace(prefix, '')\n file_path = os.path.splitext(file_path)[0]\n file_path = str(file_path).lower()\n for bad_keyword in blacklist:\n file_path = file_path.replace(bad_keyword, ' ')\n file_path = re.sub('\\\\s+', ' ', file_path)\n keywords = file_path.split(' ')\n keywords = [k for k in keywords if k]\n return keywords\n\n\nclass KeywordDictDataObj(object):\n\n def __init__(self):\n self.count = 0\n self.files = set()\n\n\ndef get_thumb_path(fn):\n return './static/thumb/' + str(fn) + '.png'\n\n\n<mask token>\n\n\ndef gen_thumb(video_path, thumb_path):\n \"\"\"\n Generate thumb image for the given video, and grabs duration from output\n :return: (success, duration)\n \"\"\"\n if os.path.isfile(thumb_path):\n os.remove(thumb_path)\n global THUMB_SIZE\n cmd = ['ffmpeg', '-itsoffset', '-5', '-i', video_path, '-vframes', '1',\n '-f', 'apng', '-s', THUMB_SIZE, thumb_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n output = p.communicate()[1]\n duration = search_duration_from_text(output)\n if not duration:\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n tlog.error('Failed to find duration for {0}'.format(video_path))\n duration = 0\n return p.returncode == 0, duration\n\n\ndef gen_flips(video_path, video_id, duration, flip_path, flip_num):\n \"\"\"\n Generate flips for the given video\n :param video_path: path of the video\n :param video_id: id of the file\n :param duration: duration of video in seconds\n :param flip_path: path dir to put the flips\n :param flip_num: number of flips to generate\n :return: True on success, False otherwise\n \"\"\"\n if not G_GEN_IMAGE:\n return True\n duration = float(duration)\n flip_num = float(flip_num)\n interval = duration / flip_num\n if interval <= 0.0:\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n tlog.error('Cannot generate flips. Duration: {0} FlipNum:{1}'.\n format(duration, flip_num))\n return False\n fps = 'fps=1/' + str(interval)\n global THUMB_SIZE\n flip_path = os.path.join(flip_path, str(video_id))\n for _ in range(FLIP_NUM + 3):\n flip_file = '{0}-{1}.png'.format(flip_path, _)\n if os.path.isfile(flip_file):\n os.remove(flip_file)\n flip_path_template = flip_path + '-%d.png'\n cmd = ['ffmpeg', '-i', video_path, '-vf', fps, '-s', THUMB_SIZE,\n flip_path_template]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n return p.returncode == 0\n\n\ndef gen_cover(video_path, cover_path):\n if not G_GEN_IMAGE:\n return True\n if os.path.isfile(cover_path):\n os.remove(cover_path)\n cmd = ['ffmpeg', '-itsoffset', '-1', '-i', video_path, '-vframes', '1',\n '-f', 'apng', cover_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n return p.returncode == 0\n\n\ndef convert_video_to_mp4(video_path, dest_path):\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n if os.path.isfile(dest_path):\n tlog.info('#Already converted, skip: {0}'.format(dest_path))\n return True\n tlog.info('#Converting: {0} => {1}\\n', video_path, dest_path)\n cmd = ['ffmpeg', '-i', video_path, '-vcodec', 'h264', '-acodec', 'aac',\n dest_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n return p.returncode == 0\n\n\ndef search_duration_from_text(text):\n regExp = re.compile('Duration: (\\\\d{2}):(\\\\d{2}):(\\\\d{2})')\n result = regExp.search(text, re.M | re.U)\n if result is not None:\n hour, min, sec = result.groups()\n duration = int(hour) * 3600 + int(min) * 60 + int(sec)\n return duration\n return None\n",
"step-4": "<mask token>\n\n\ndef register_int_signal_handler():\n\n def stop_thread_handler(signum, frame):\n log.info('Received signal {0}. Will stop all task threads'.format(\n signum))\n for _ in range(len(THREAD_STOP_FLAGS)):\n THREAD_STOP_FLAGS[_] = True\n if platform.platform().startswith('Windows'):\n signal.signal(signal.CTRL_C_EVENT, stop_thread_handler)\n else:\n signal.signal(signal.SIGINT, stop_thread_handler)\n\n\ndef next_video_id(current, path):\n existing = Video.objects.filter(path=path)\n if existing:\n return existing[0].video_id, current\n current += 1\n return current, current\n\n\ndef create_task_list(path_list):\n \"\"\"\n Walks path recursively, and create a task list\n :param path_list: a list of (path, rating)\n :return: a list of ImportTask objects\n \"\"\"\n current_video_id = Video.objects.all().aggregate(Max('video_id'))[\n 'video_id__max']\n if not current_video_id:\n current_video_id = 0\n task_list = []\n for path, rating in path_list:\n base_path = os.path.split(path)[0]\n if os.path.isfile(path):\n file_name = os.path.basename(path)\n if is_valid_video_file(path, file_name):\n video_id, current_video_id = next_video_id(current_video_id,\n path)\n task_list.append(ImportTask(video_id, base_path, path, rating))\n continue\n for root, dirs, files in os.walk(path):\n for file_name in files:\n try:\n file_path = os.path.join(root, file_name)\n if os.path.isdir(file_path):\n continue\n if is_valid_video_file(file_path, file_name):\n video_id, current_video_id = next_video_id(\n current_video_id, file_path)\n task_list.append(ImportTask(video_id, base_path,\n file_path, rating))\n except:\n log.error('#Error while proceeding: {0}'.format(file_name))\n exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()\n traceback.print_exception(exc_type, exc_value,\n exc_traceback, limit=2, file=sys.stdout)\n return task_list\n\n\ndef start_tasks(task_list):\n global task_queue\n for task in task_list:\n task_queue.put(task)\n if not THREAD_STOP_FLAGS:\n for _ in range(MAX_THREAD_NUM):\n THREAD_STOP_FLAGS.append(True)\n if not os.path.isdir(COVER_DIR):\n os.mkdir(COVER_DIR)\n if not os.path.isdir(THUMB_DIR):\n os.mkdir(THUMB_DIR)\n if not os.path.isdir(FLIP_DIR):\n os.mkdir(FLIP_DIR)\n for _ in range(MAX_THREAD_NUM):\n if THREAD_STOP_FLAGS[_]:\n t = Thread(target=import_worker, kwargs={'thread_index': _})\n t.name = str(_)\n t.daemon = False\n t.start()\n task_queue.join()\n\n\n<mask token>\n\n\nclass ImportTask(object):\n\n def __init__(self, video_id, base_path, path, rating=Video.P):\n \"\"\"\n Create an import task object.\n :param video_id: a pre-allocated video_id in number, so we don't need to lock db in multiple thread.\n :param base_path: path prefix that will be ignored when creating keywords from path.\n :param path: path of the file\n :param rating: rating of the video, highest by default.\n \"\"\"\n self.video_id = video_id\n self.base_path = base_path\n self.file_path = path\n self.rating = rating\n\n\ndef import_worker(thread_index):\n \"\"\"\n Thread worker that deals with tasks.\n :return:\n \"\"\"\n THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] = False\n while not (THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] or task_queue.empty()):\n task = task_queue.get()\n do_import_video_task(task)\n task_queue.task_done()\n THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] = True\n\n\ndef do_import_video_task(task):\n video_id = task.video_id\n file_path = task.file_path\n rating = task.rating\n file_name = os.path.basename(file_path)[:-4]\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n videos = Video.objects.filter(path=file_path)\n if videos:\n tlog.info('Existing video: {0}'.format(task.file_path))\n return\n video = Video()\n video.video_id = video_id\n video.rating = rating\n thumb_path = get_thumb_path(video.video_id)\n cover_path = get_cover_path(video.video_id)\n if not gen_cover(task.file_path, cover_path):\n tlog.error('Failed to gen cover for {0}'.format(file_path))\n return\n success, duration = gen_thumb(file_path, thumb_path)\n if success:\n if not gen_flips(file_path, video.video_id, duration, FLIP_DIR,\n FLIP_NUM):\n tlog.error('Failed to gen flips for {0}'.format(file_path))\n else:\n tlog.error('Failed to gen thumb for {0}'.format(file_path))\n video.title = file_name\n video.path = file_path\n video.duration = duration\n video.save()\n tlog.info('#Video: {0} [{1}] {2}'.format(video.title, video.duration,\n video.path))\n\n\ndef is_valid_video_file(file_path, file_name):\n if file_name.startswith('.') or not file_name.endswith('.mp4'):\n return False\n if os.path.getsize(file_path) == 0:\n log.info('Remove invalid video file: {0}'.format(file_path))\n os.remove(file_path)\n return False\n return True\n\n\ndef load_keyword_blacklist_from_file():\n blacklist = set()\n keyword_file = 'keywords.blacklist'\n try:\n with open(keyword_file, 'r') as kfp:\n for line in kfp:\n line = line.strip('\\n')\n if line:\n blacklist.add(line)\n log.info('Keywords blacklist: {0}'.format(blacklist))\n except Exception as e:\n log.error('Error while processing {0}:{1}'.format(keyword_file, e))\n return blacklist\n\n\ndef get_keywords(prefix, file_path, blacklist):\n \"\"\"\n Get keywords from file path\n :param prefix: Prefix of the dir path, so we can ignore them\n :param file_path: full path of the video file\n :param blacklist: A set of words/symbols that should be ignored\n :return: a list of keywords\n \"\"\"\n file_path = str(file_path).replace(prefix, '')\n file_path = os.path.splitext(file_path)[0]\n file_path = str(file_path).lower()\n for bad_keyword in blacklist:\n file_path = file_path.replace(bad_keyword, ' ')\n file_path = re.sub('\\\\s+', ' ', file_path)\n keywords = file_path.split(' ')\n keywords = [k for k in keywords if k]\n return keywords\n\n\nclass KeywordDictDataObj(object):\n\n def __init__(self):\n self.count = 0\n self.files = set()\n\n\ndef get_thumb_path(fn):\n return './static/thumb/' + str(fn) + '.png'\n\n\ndef get_cover_path(fn):\n return './static/cover/' + str(fn) + '.png'\n\n\ndef gen_thumb(video_path, thumb_path):\n \"\"\"\n Generate thumb image for the given video, and grabs duration from output\n :return: (success, duration)\n \"\"\"\n if os.path.isfile(thumb_path):\n os.remove(thumb_path)\n global THUMB_SIZE\n cmd = ['ffmpeg', '-itsoffset', '-5', '-i', video_path, '-vframes', '1',\n '-f', 'apng', '-s', THUMB_SIZE, thumb_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n output = p.communicate()[1]\n duration = search_duration_from_text(output)\n if not duration:\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n tlog.error('Failed to find duration for {0}'.format(video_path))\n duration = 0\n return p.returncode == 0, duration\n\n\ndef gen_flips(video_path, video_id, duration, flip_path, flip_num):\n \"\"\"\n Generate flips for the given video\n :param video_path: path of the video\n :param video_id: id of the file\n :param duration: duration of video in seconds\n :param flip_path: path dir to put the flips\n :param flip_num: number of flips to generate\n :return: True on success, False otherwise\n \"\"\"\n if not G_GEN_IMAGE:\n return True\n duration = float(duration)\n flip_num = float(flip_num)\n interval = duration / flip_num\n if interval <= 0.0:\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n tlog.error('Cannot generate flips. Duration: {0} FlipNum:{1}'.\n format(duration, flip_num))\n return False\n fps = 'fps=1/' + str(interval)\n global THUMB_SIZE\n flip_path = os.path.join(flip_path, str(video_id))\n for _ in range(FLIP_NUM + 3):\n flip_file = '{0}-{1}.png'.format(flip_path, _)\n if os.path.isfile(flip_file):\n os.remove(flip_file)\n flip_path_template = flip_path + '-%d.png'\n cmd = ['ffmpeg', '-i', video_path, '-vf', fps, '-s', THUMB_SIZE,\n flip_path_template]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n return p.returncode == 0\n\n\ndef gen_cover(video_path, cover_path):\n if not G_GEN_IMAGE:\n return True\n if os.path.isfile(cover_path):\n os.remove(cover_path)\n cmd = ['ffmpeg', '-itsoffset', '-1', '-i', video_path, '-vframes', '1',\n '-f', 'apng', cover_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n return p.returncode == 0\n\n\ndef convert_video_to_mp4(video_path, dest_path):\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n if os.path.isfile(dest_path):\n tlog.info('#Already converted, skip: {0}'.format(dest_path))\n return True\n tlog.info('#Converting: {0} => {1}\\n', video_path, dest_path)\n cmd = ['ffmpeg', '-i', video_path, '-vcodec', 'h264', '-acodec', 'aac',\n dest_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n return p.returncode == 0\n\n\ndef search_duration_from_text(text):\n regExp = re.compile('Duration: (\\\\d{2}):(\\\\d{2}):(\\\\d{2})')\n result = regExp.search(text, re.M | re.U)\n if result is not None:\n hour, min, sec = result.groups()\n duration = int(hour) * 3600 + int(min) * 60 + int(sec)\n return duration\n return None\n",
"step-5": "# coding=utf8\n# encoding: utf-8\n\nimport os\nimport platform\nimport re\nimport signal\nimport sys\nimport traceback\nfrom subprocess import Popen, PIPE\nfrom threading import Thread, current_thread\n\nfrom Queue import Queue\n\nfrom util.log import get_logger, log\nfrom video.models import Video, KeywordVideoId\nfrom django.db.models import Max\nfrom collect_video import G_GEN_IMAGE\n\nMAX_THREAD_NUM = 4\nTHREAD_STOP_FLAGS = []\n\nTHUMB_DIR = './static/thumb'\nTHUMB_SIZE = '180x135'\nCOVER_DIR = './static/cover'\nFLIP_DIR = './static/flip'\n\nFLIP_NUM = 10\n\ntask_queue = Queue(maxsize=2000)\n\n\ndef register_int_signal_handler():\n def stop_thread_handler(signum, frame):\n log.info(\"Received signal {0}. Will stop all task threads\".format(signum))\n for _ in range(len(THREAD_STOP_FLAGS)):\n THREAD_STOP_FLAGS[_] = True\n\n if platform.platform().startswith('Windows'):\n signal.signal(signal.CTRL_C_EVENT, stop_thread_handler)\n else:\n signal.signal(signal.SIGINT, stop_thread_handler)\n\n\ndef next_video_id(current, path):\n existing = Video.objects.filter(path=path)\n if existing:\n return existing[0].video_id, current\n current += 1\n return current, current\n\ndef create_task_list(path_list):\n \"\"\"\n Walks path recursively, and create a task list\n :param path_list: a list of (path, rating)\n :return: a list of ImportTask objects\n \"\"\"\n current_video_id = Video.objects.all().aggregate(Max('video_id'))['video_id__max']\n if not current_video_id:\n current_video_id = 0\n\n task_list = []\n for (path, rating) in path_list:\n base_path = os.path.split(path)[0]\n if os.path.isfile(path):\n file_name = os.path.basename(path)\n if is_valid_video_file(path, file_name):\n video_id, current_video_id = next_video_id(current_video_id, path)\n task_list.append(ImportTask(video_id, base_path, path, rating))\n continue\n for (root, dirs, files) in os.walk(path):\n for file_name in files:\n try:\n file_path = os.path.join(root, file_name)\n if os.path.isdir(file_path):\n continue\n if is_valid_video_file(file_path, file_name):\n video_id, current_video_id = next_video_id(current_video_id, file_path)\n task_list.append(ImportTask(video_id, base_path, file_path, rating))\n except:\n log.error('#Error while proceeding: {0}'.format(file_name))\n exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()\n traceback.print_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback, limit=2, file=sys.stdout)\n return task_list\n\n\ndef start_tasks(task_list):\n global task_queue\n for task in task_list:\n task_queue.put(task)\n\n if not THREAD_STOP_FLAGS:\n for _ in range(MAX_THREAD_NUM):\n THREAD_STOP_FLAGS.append(True)\n\n if not os.path.isdir(COVER_DIR):\n os.mkdir(COVER_DIR)\n if not os.path.isdir(THUMB_DIR):\n os.mkdir(THUMB_DIR)\n if not os.path.isdir(FLIP_DIR):\n os.mkdir(FLIP_DIR)\n for _ in range(MAX_THREAD_NUM):\n if THREAD_STOP_FLAGS[_]:\n t = Thread(target=import_worker, kwargs={'thread_index': _})\n t.name = str(_)\n t.daemon = False\n t.start()\n\n task_queue.join()\n\n\ndef add_keywords_to_db(task_list):\n blacklist = load_keyword_blacklist_from_file()\n for task in task_list:\n base_path = task.base_path\n file_path = task.file_path\n video_id = task.video_id\n\n keywords = get_keywords(base_path, file_path, blacklist)\n\n log.info('#Keywords:'.format(keywords))\n for key in keywords:\n try:\n if KeywordVideoId.objects.filter(keyword=key, video_id=video_id):\n log.info(\"Existing keyword {0} for {1}\".format(key, video_id))\n continue\n keyword_record = KeywordVideoId()\n keyword_record.keyword = key\n keyword_record.video = Video.objects.get(video_id=video_id)\n keyword_record.save()\n log.info('#Added keyword:{0} for video_id: {1}'.format(key, video_id))\n except Exception as e:\n log.error(\"Error while adding keyword {0} to video {1}: {2}\".format(key, video_id, e))\n\n\nclass ImportTask(object):\n def __init__(self, video_id, base_path, path, rating=Video.P):\n \"\"\"\n Create an import task object.\n :param video_id: a pre-allocated video_id in number, so we don't need to lock db in multiple thread.\n :param base_path: path prefix that will be ignored when creating keywords from path.\n :param path: path of the file\n :param rating: rating of the video, highest by default.\n \"\"\"\n self.video_id = video_id\n self.base_path = base_path\n self.file_path = path\n self.rating = rating\n\n\ndef import_worker(thread_index):\n \"\"\"\n Thread worker that deals with tasks.\n :return:\n \"\"\"\n THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] = False\n while not (THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] or task_queue.empty()):\n task = task_queue.get()\n do_import_video_task(task)\n task_queue.task_done()\n THREAD_STOP_FLAGS[thread_index] = True\n\n\ndef do_import_video_task(task):\n video_id = task.video_id\n file_path = task.file_path\n rating = task.rating\n file_name = os.path.basename(file_path)[:-4]\n\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n videos = Video.objects.filter(path=file_path)\n if videos:\n tlog.info(\"Existing video: {0}\".format(task.file_path))\n return\n video = Video()\n video.video_id = video_id\n video.rating = rating\n\n thumb_path = get_thumb_path(video.video_id)\n cover_path = get_cover_path(video.video_id)\n if not gen_cover(task.file_path, cover_path):\n tlog.error(\"Failed to gen cover for {0}\".format(file_path))\n return\n\n success, duration = gen_thumb(file_path, thumb_path)\n if success:\n if not gen_flips(file_path, video.video_id, duration, FLIP_DIR, FLIP_NUM):\n tlog.error(\"Failed to gen flips for {0}\".format(file_path))\n else:\n tlog.error(\"Failed to gen thumb for {0}\".format(file_path))\n\n video.title = file_name\n video.path = file_path\n video.duration = duration\n video.save()\n tlog.info('#Video: {0} [{1}] {2}'.format(video.title, video.duration, video.path))\n\n\ndef is_valid_video_file(file_path, file_name):\n # skip hidden files (possibly not valid video files)\n if file_name.startswith('.') or (not file_name.endswith('.mp4')):\n return False\n if os.path.getsize(file_path) == 0:\n log.info('Remove invalid video file: {0}'.format(file_path))\n os.remove(file_path)\n return False\n return True\n\n\ndef load_keyword_blacklist_from_file():\n blacklist = set()\n keyword_file = 'keywords.blacklist'\n try:\n with open(keyword_file, 'r') as kfp:\n for line in kfp:\n line = line.strip('\\n')\n if line:\n blacklist.add(line)\n log.info(\"Keywords blacklist: {0}\".format(blacklist))\n except Exception as e:\n log.error(\"Error while processing {0}:{1}\".format(keyword_file, e))\n return blacklist\n\n\ndef get_keywords(prefix, file_path, blacklist):\n \"\"\"\n Get keywords from file path\n :param prefix: Prefix of the dir path, so we can ignore them\n :param file_path: full path of the video file\n :param blacklist: A set of words/symbols that should be ignored\n :return: a list of keywords\n \"\"\"\n file_path = str(file_path).replace(prefix, '') # remove base_dir from file_path\n file_path = os.path.splitext(file_path)[0] # Only keep the part without extension\n file_path = str(file_path).lower()\n for bad_keyword in blacklist:\n file_path = file_path.replace(bad_keyword, ' ')\n file_path = re.sub(r'\\s+', ' ', file_path) # Replace multiple spaces to single one\n keywords = file_path.split(' ')\n keywords = [k for k in keywords if k]\n\n return keywords\n\n\n\nclass KeywordDictDataObj(object):\n def __init__(self):\n self.count = 0\n self.files = set()\n\n\ndef get_thumb_path(fn):\n return './static/thumb/' + str(fn) + '.png'\n\n\ndef get_cover_path(fn):\n return './static/cover/' + str(fn) + '.png'\n\n\ndef gen_thumb(video_path, thumb_path):\n \"\"\"\n Generate thumb image for the given video, and grabs duration from output\n :return: (success, duration)\n \"\"\"\n if os.path.isfile(thumb_path):\n os.remove(thumb_path)\n\n global THUMB_SIZE\n cmd = ['ffmpeg', '-itsoffset', '-5', '-i', video_path, '-vframes', '1', '-f', 'apng', '-s', THUMB_SIZE, thumb_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n output = p.communicate()[1]\n\n duration = search_duration_from_text(output)\n if not duration:\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n tlog.error(\"Failed to find duration for {0}\".format(video_path))\n duration = 0\n\n return p.returncode == 0, duration\n\n\ndef gen_flips(video_path, video_id, duration, flip_path, flip_num):\n \"\"\"\n Generate flips for the given video\n :param video_path: path of the video\n :param video_id: id of the file\n :param duration: duration of video in seconds\n :param flip_path: path dir to put the flips\n :param flip_num: number of flips to generate\n :return: True on success, False otherwise\n \"\"\"\n if not G_GEN_IMAGE:\n return True\n\n duration = float(duration)\n flip_num = float(flip_num)\n interval = duration / flip_num\n if interval <= 0.0:\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n tlog.error(\"Cannot generate flips. Duration: {0} FlipNum:{1}\".format(duration, flip_num))\n return False\n fps = 'fps=1/' + str(interval)\n global THUMB_SIZE\n flip_path = os.path.join(flip_path, str(video_id))\n for _ in range(FLIP_NUM+3):\n flip_file = \"{0}-{1}.png\".format(flip_path, _)\n if os.path.isfile(flip_file):\n os.remove(flip_file)\n flip_path_template = flip_path + '-%d.png'\n cmd = ['ffmpeg', '-i', video_path, '-vf', fps, '-s', THUMB_SIZE, flip_path_template]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n\n return p.returncode == 0\n\n\ndef gen_cover(video_path, cover_path):\n if not G_GEN_IMAGE:\n return True\n if os.path.isfile(cover_path):\n os.remove(cover_path)\n\n cmd = ['ffmpeg', '-itsoffset', '-1', '-i', video_path, '-vframes', '1', '-f', 'apng', cover_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n\n return p.returncode == 0\n\n\n# Convert video to mp4\ndef convert_video_to_mp4(video_path, dest_path):\n tlog = get_logger(current_thread().name)\n if os.path.isfile(dest_path):\n tlog.info('#Already converted, skip: {0}'.format(dest_path))\n return True\n tlog.info('#Converting: {0} => {1}\\n', video_path, dest_path)\n\n cmd = ['ffmpeg', '-i', video_path, '-vcodec', 'h264', '-acodec', 'aac', dest_path]\n p = Popen(cmd, stdin=PIPE, stdout=PIPE, stderr=PIPE)\n p.communicate()\n\n return p.returncode == 0\n\n\n# Search the duration from given text\ndef search_duration_from_text(text):\n # Match pattern like Duration: 00:24:14.91, s\n regExp = re.compile(r'Duration: (\\d{2}):(\\d{2}):(\\d{2})')\n result = regExp.search(text, re.M | re.U)\n\n if result is not None:\n (hour, min, sec) = result.groups()\n duration = int(hour) * 3600 + int(min) * 60 + int(sec)\n return duration\n return None\n",
"step-ids": [
13,
16,
19,
20,
24
]
}
|
[
13,
16,
19,
20,
24
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
"""
The :mod:`sklearn.experimental` module provides importable modules that enable
the use of experimental features or estimators.
The features and estimators that are experimental aren't subject to
deprecation cycles. Use them at your own risks!
"""
|
flexible
|
{
"blob_id": "d3952306679d5a4dc6765a7afa19ce671ff4c0b4",
"index": 8501,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "\"\"\"\nThe :mod:`sklearn.experimental` module provides importable modules that enable\nthe use of experimental features or estimators.\n\nThe features and estimators that are experimental aren't subject to\ndeprecation cycles. Use them at your own risks!\n\"\"\"\n",
"step-3": null,
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1
]
}
|
[
0,
1
] |
<|reserved_special_token_0|>
class PresOrder(Resource):
<|reserved_special_token_0|>
parser.add_argument('username', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('pres', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
def post(self):
data = PresOrder.parser.parse_args()
"""
imgdata = base64.b64decode(data['pres'])
filename = 'pres.jpg'
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(imgdata)
"""
connection = sqlite3.connect('order.db')
cursor = connection.cursor()
query = 'INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)'
cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))
connection.commit()
connection.close()
return True, 200
class LandmarkAdd(Resource):
parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('landmark_name', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('landmark_type', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('latitude', type=float, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('longitude', type=float, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
def post(self):
data = LandmarkAdd.parser.parse_args()
"""
connection = sqlite3.connect('order.db')
cursor = connection.cursor()
query = "INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)"
cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))
connection.commit()
connection.close()
"""
print(data)
return True, 200
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class User:
def __init__(self, _id, username, password, user_name, address, contact):
self.id = _id
self.username = username
self.password = password
self.user_name = user_name
self.address = address
self.contact = contact
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
class PresOrder(Resource):
parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('username', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('pres', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
def post(self):
data = PresOrder.parser.parse_args()
"""
imgdata = base64.b64decode(data['pres'])
filename = 'pres.jpg'
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(imgdata)
"""
connection = sqlite3.connect('order.db')
cursor = connection.cursor()
query = 'INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)'
cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))
connection.commit()
connection.close()
return True, 200
class LandmarkAdd(Resource):
parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('landmark_name', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('landmark_type', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('latitude', type=float, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('longitude', type=float, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
def post(self):
data = LandmarkAdd.parser.parse_args()
"""
connection = sqlite3.connect('order.db')
cursor = connection.cursor()
query = "INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)"
cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))
connection.commit()
connection.close()
"""
print(data)
return True, 200
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class User:
def __init__(self, _id, username, password, user_name, address, contact):
self.id = _id
self.username = username
self.password = password
self.user_name = user_name
self.address = address
self.contact = contact
@classmethod
def find_by_username(cls, username):
connection = sqlite3.connect('user.db')
cursor = connection.cursor()
query = 'SELECT * FROM users WHERE username=?'
result = cursor.execute(query, (username,))
row = result.fetchone()
if row is not None:
user = cls(*row)
else:
user = None
connection.close()
return user
<|reserved_special_token_0|>
class PresOrder(Resource):
parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('username', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('pres', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
def post(self):
data = PresOrder.parser.parse_args()
"""
imgdata = base64.b64decode(data['pres'])
filename = 'pres.jpg'
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(imgdata)
"""
connection = sqlite3.connect('order.db')
cursor = connection.cursor()
query = 'INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)'
cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))
connection.commit()
connection.close()
return True, 200
class LandmarkAdd(Resource):
parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('landmark_name', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('landmark_type', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('latitude', type=float, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('longitude', type=float, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
def post(self):
data = LandmarkAdd.parser.parse_args()
"""
connection = sqlite3.connect('order.db')
cursor = connection.cursor()
query = "INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)"
cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))
connection.commit()
connection.close()
"""
print(data)
return True, 200
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class User:
def __init__(self, _id, username, password, user_name, address, contact):
self.id = _id
self.username = username
self.password = password
self.user_name = user_name
self.address = address
self.contact = contact
@classmethod
def find_by_username(cls, username):
connection = sqlite3.connect('user.db')
cursor = connection.cursor()
query = 'SELECT * FROM users WHERE username=?'
result = cursor.execute(query, (username,))
row = result.fetchone()
if row is not None:
user = cls(*row)
else:
user = None
connection.close()
return user
@classmethod
def find_by_id(cls, _id):
connection = sqlite3.connect('user.db')
cursor = connection.cursor()
query = 'SELECT * FROM users WHERE id=?'
result = cursor.execute(query, (_id,))
row = result.fetchone()
if row is not None:
user = cls(*row)
else:
user = None
connection.close()
return user
class PresOrder(Resource):
parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('username', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('pres', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
def post(self):
data = PresOrder.parser.parse_args()
"""
imgdata = base64.b64decode(data['pres'])
filename = 'pres.jpg'
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(imgdata)
"""
connection = sqlite3.connect('order.db')
cursor = connection.cursor()
query = 'INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)'
cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))
connection.commit()
connection.close()
return True, 200
class LandmarkAdd(Resource):
parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('landmark_name', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('landmark_type', type=str, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('latitude', type=float, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
parser.add_argument('longitude', type=float, required=True, help=
'This field cannot be left blank.')
def post(self):
data = LandmarkAdd.parser.parse_args()
"""
connection = sqlite3.connect('order.db')
cursor = connection.cursor()
query = "INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)"
cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))
connection.commit()
connection.close()
"""
print(data)
return True, 200
<|reserved_special_token_1|>
import sqlite3
from flask_restful import Resource, reqparse
from flask_jwt import JWT, jwt_required
#import base64
import datetime
import psycopg2
class User:
def __init__(self, _id, username, password, user_name, address, contact):
self.id = _id
self.username = username
self.password = password
self.user_name = user_name
self.address = address
self.contact = contact
@classmethod
def find_by_username(cls, username):
connection = sqlite3.connect('user.db')
cursor = connection.cursor()
query = "SELECT * FROM users WHERE username=?"
result = cursor.execute(query, (username,))
row = result.fetchone()
if row is not None:
user = cls(*row)
else:
user = None
connection.close()
return user
@classmethod
def find_by_id(cls, _id):
connection = sqlite3.connect('user.db')
cursor = connection.cursor()
query = "SELECT * FROM users WHERE id=?"
result = cursor.execute(query, (_id,))
row = result.fetchone()
if row is not None:
user = cls(*row)
else:
user = None
connection.close()
return user
class PresOrder(Resource):
parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('username',
type=str,
required=True,
help="This field cannot be left blank.")
parser.add_argument('pres',
type=str,
required=True,
help="This field cannot be left blank.")
#@jwt_required()
def post(self):
data = PresOrder.parser.parse_args()
'''
imgdata = base64.b64decode(data['pres'])
filename = 'pres.jpg'
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(imgdata)
'''
connection = sqlite3.connect('order.db')
cursor = connection.cursor()
query = "INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)"
cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))
connection.commit()
connection.close()
return True, 200
class LandmarkAdd(Resource):
parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('landmark_name',
type=str,
required=True,
help="This field cannot be left blank.")
parser.add_argument('landmark_type',
type=str,
required=True,
help="This field cannot be left blank.")
parser.add_argument('latitude',
type=float,
required=True,
help="This field cannot be left blank.")
parser.add_argument('longitude',
type=float,
required=True,
help="This field cannot be left blank.")
#@jwt_required()
def post(self):
data = LandmarkAdd.parser.parse_args()
'''
connection = sqlite3.connect('order.db')
cursor = connection.cursor()
query = "INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)"
cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))
connection.commit()
connection.close()
'''
print(data)
# connection = psycopg2.connect(user="postgres",
# password="anuj@150100",
# host="127.0.0.1",
# port="5432",
# database="MapifyDb")
#
# cursor = connection.cursor()
#
#
# postgres_insert_query = """ INSERT INTO Landmark(Landmark_name, Landmark_type, Landmark_location) VALUES (%s,%s, Point(%s, %s))"""
# record_to_insert = (data["landmarkName"], data["landmarkType"],[data["latitude"] ,data["longitude"] ])
# cursor.execute(postgres_insert_query, record_to_insert)
# connection.commit()
return True, 200
|
flexible
|
{
"blob_id": "84d154afe206fd2c7381a2203affc162c28e21c1",
"index": 5863,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass PresOrder(Resource):\n <mask token>\n parser.add_argument('username', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('pres', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n\n def post(self):\n data = PresOrder.parser.parse_args()\n \"\"\"\n imgdata = base64.b64decode(data['pres'])\n filename = 'pres.jpg'\n with open(filename, 'wb') as f:\n f.write(imgdata)\n \"\"\"\n connection = sqlite3.connect('order.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = 'INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)'\n cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))\n connection.commit()\n connection.close()\n return True, 200\n\n\nclass LandmarkAdd(Resource):\n parser = reqparse.RequestParser()\n parser.add_argument('landmark_name', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('landmark_type', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('latitude', type=float, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('longitude', type=float, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n\n def post(self):\n data = LandmarkAdd.parser.parse_args()\n \"\"\"\n connection = sqlite3.connect('order.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = \"INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)\"\n cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))\n connection.commit()\n connection.close()\n \"\"\"\n print(data)\n return True, 200\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass User:\n\n def __init__(self, _id, username, password, user_name, address, contact):\n self.id = _id\n self.username = username\n self.password = password\n self.user_name = user_name\n self.address = address\n self.contact = contact\n <mask token>\n <mask token>\n\n\nclass PresOrder(Resource):\n parser = reqparse.RequestParser()\n parser.add_argument('username', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('pres', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n\n def post(self):\n data = PresOrder.parser.parse_args()\n \"\"\"\n imgdata = base64.b64decode(data['pres'])\n filename = 'pres.jpg'\n with open(filename, 'wb') as f:\n f.write(imgdata)\n \"\"\"\n connection = sqlite3.connect('order.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = 'INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)'\n cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))\n connection.commit()\n connection.close()\n return True, 200\n\n\nclass LandmarkAdd(Resource):\n parser = reqparse.RequestParser()\n parser.add_argument('landmark_name', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('landmark_type', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('latitude', type=float, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('longitude', type=float, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n\n def post(self):\n data = LandmarkAdd.parser.parse_args()\n \"\"\"\n connection = sqlite3.connect('order.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = \"INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)\"\n cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))\n connection.commit()\n connection.close()\n \"\"\"\n print(data)\n return True, 200\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass User:\n\n def __init__(self, _id, username, password, user_name, address, contact):\n self.id = _id\n self.username = username\n self.password = password\n self.user_name = user_name\n self.address = address\n self.contact = contact\n\n @classmethod\n def find_by_username(cls, username):\n connection = sqlite3.connect('user.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = 'SELECT * FROM users WHERE username=?'\n result = cursor.execute(query, (username,))\n row = result.fetchone()\n if row is not None:\n user = cls(*row)\n else:\n user = None\n connection.close()\n return user\n <mask token>\n\n\nclass PresOrder(Resource):\n parser = reqparse.RequestParser()\n parser.add_argument('username', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('pres', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n\n def post(self):\n data = PresOrder.parser.parse_args()\n \"\"\"\n imgdata = base64.b64decode(data['pres'])\n filename = 'pres.jpg'\n with open(filename, 'wb') as f:\n f.write(imgdata)\n \"\"\"\n connection = sqlite3.connect('order.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = 'INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)'\n cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))\n connection.commit()\n connection.close()\n return True, 200\n\n\nclass LandmarkAdd(Resource):\n parser = reqparse.RequestParser()\n parser.add_argument('landmark_name', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('landmark_type', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('latitude', type=float, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('longitude', type=float, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n\n def post(self):\n data = LandmarkAdd.parser.parse_args()\n \"\"\"\n connection = sqlite3.connect('order.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = \"INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)\"\n cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))\n connection.commit()\n connection.close()\n \"\"\"\n print(data)\n return True, 200\n",
"step-4": "<mask token>\n\n\nclass User:\n\n def __init__(self, _id, username, password, user_name, address, contact):\n self.id = _id\n self.username = username\n self.password = password\n self.user_name = user_name\n self.address = address\n self.contact = contact\n\n @classmethod\n def find_by_username(cls, username):\n connection = sqlite3.connect('user.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = 'SELECT * FROM users WHERE username=?'\n result = cursor.execute(query, (username,))\n row = result.fetchone()\n if row is not None:\n user = cls(*row)\n else:\n user = None\n connection.close()\n return user\n\n @classmethod\n def find_by_id(cls, _id):\n connection = sqlite3.connect('user.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = 'SELECT * FROM users WHERE id=?'\n result = cursor.execute(query, (_id,))\n row = result.fetchone()\n if row is not None:\n user = cls(*row)\n else:\n user = None\n connection.close()\n return user\n\n\nclass PresOrder(Resource):\n parser = reqparse.RequestParser()\n parser.add_argument('username', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('pres', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n\n def post(self):\n data = PresOrder.parser.parse_args()\n \"\"\"\n imgdata = base64.b64decode(data['pres'])\n filename = 'pres.jpg'\n with open(filename, 'wb') as f:\n f.write(imgdata)\n \"\"\"\n connection = sqlite3.connect('order.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = 'INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)'\n cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))\n connection.commit()\n connection.close()\n return True, 200\n\n\nclass LandmarkAdd(Resource):\n parser = reqparse.RequestParser()\n parser.add_argument('landmark_name', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('landmark_type', type=str, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('latitude', type=float, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n parser.add_argument('longitude', type=float, required=True, help=\n 'This field cannot be left blank.')\n\n def post(self):\n data = LandmarkAdd.parser.parse_args()\n \"\"\"\n connection = sqlite3.connect('order.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = \"INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)\"\n cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))\n connection.commit()\n connection.close()\n \"\"\"\n print(data)\n return True, 200\n",
"step-5": "import sqlite3\nfrom flask_restful import Resource, reqparse\nfrom flask_jwt import JWT, jwt_required\n#import base64\nimport datetime\nimport psycopg2\n\n\n\n\nclass User:\n def __init__(self, _id, username, password, user_name, address, contact):\n self.id = _id\n self.username = username\n self.password = password\n self.user_name = user_name\n self.address = address\n self.contact = contact\n\n\n\n @classmethod\n def find_by_username(cls, username):\n connection = sqlite3.connect('user.db')\n cursor = connection.cursor()\n\n query = \"SELECT * FROM users WHERE username=?\"\n result = cursor.execute(query, (username,))\n row = result.fetchone()\n if row is not None:\n user = cls(*row)\n else:\n user = None\n connection.close()\n return user\n\n\n @classmethod\n def find_by_id(cls, _id):\n connection = sqlite3.connect('user.db')\n cursor = connection.cursor()\n\n query = \"SELECT * FROM users WHERE id=?\"\n result = cursor.execute(query, (_id,))\n row = result.fetchone()\n if row is not None:\n user = cls(*row)\n else:\n user = None\n\n connection.close()\n return user\n\n\n\nclass PresOrder(Resource):\n parser = reqparse.RequestParser()\n parser.add_argument('username',\n type=str,\n required=True,\n help=\"This field cannot be left blank.\")\n\n parser.add_argument('pres',\n type=str,\n required=True,\n help=\"This field cannot be left blank.\")\n #@jwt_required()\n def post(self):\n data = PresOrder.parser.parse_args()\n '''\n imgdata = base64.b64decode(data['pres'])\n filename = 'pres.jpg'\n with open(filename, 'wb') as f:\n f.write(imgdata)\n '''\n connection = sqlite3.connect('order.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = \"INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)\"\n cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))\n connection.commit()\n connection.close()\n return True, 200\n\n\n\nclass LandmarkAdd(Resource):\n parser = reqparse.RequestParser()\n parser.add_argument('landmark_name',\n type=str,\n required=True,\n help=\"This field cannot be left blank.\")\n\n parser.add_argument('landmark_type',\n type=str,\n required=True,\n help=\"This field cannot be left blank.\")\n\n parser.add_argument('latitude',\n type=float,\n required=True,\n help=\"This field cannot be left blank.\")\n\n parser.add_argument('longitude',\n type=float,\n required=True,\n help=\"This field cannot be left blank.\")\n\n #@jwt_required()\n def post(self):\n data = LandmarkAdd.parser.parse_args()\n '''\n connection = sqlite3.connect('order.db')\n cursor = connection.cursor()\n query = \"INSERT INTO presorder VALUES (NULL, ?, ?, 0)\"\n cursor.execute(query, (data['username'], data['pres']))\n connection.commit()\n connection.close()\n '''\n\n print(data)\n # connection = psycopg2.connect(user=\"postgres\",\n # password=\"anuj@150100\",\n # host=\"127.0.0.1\",\n # port=\"5432\",\n # database=\"MapifyDb\")\n #\n # cursor = connection.cursor()\n #\n #\n # postgres_insert_query = \"\"\" INSERT INTO Landmark(Landmark_name, Landmark_type, Landmark_location) VALUES (%s,%s, Point(%s, %s))\"\"\"\n # record_to_insert = (data[\"landmarkName\"], data[\"landmarkType\"],[data[\"latitude\"] ,data[\"longitude\"] ])\n\n # cursor.execute(postgres_insert_query, record_to_insert)\n # connection.commit()\n\n\n return True, 200",
"step-ids": [
5,
8,
9,
10,
12
]
}
|
[
5,
8,
9,
10,
12
] |
class FixtureBittrex:
PING = {"serverTime": 1582535502000}
MARKETS = [
{
"symbol": "ETH-BTC", "baseCurrencySymbol": "ETH", "quoteCurrencySymbol": "BTC",
"minTradeSize": "0.01314872", "precision": 8,
"status": "ONLINE", "createdAt": "2015-08-14T09:02:24.817Z"},
{
"symbol": "BTC-USDT", "baseCurrencySymbol": "BTC", "quoteCurrencySymbol": "USDT",
"minTradeSize": "0.00025334", "precision": 8,
"status": "ONLINE", "createdAt": "2015-12-11T06:31:40.633Z", "notice": ""},
{
"symbol": "BTC-USD", "baseCurrencySymbol": "BTC", "quoteCurrencySymbol": "USD",
"minTradeSize": "0.00025427", "precision": 3,
"status": "ONLINE", "createdAt": "2018-05-31T13:24:40.77Z"},
{
"symbol": "ETH-USDT", "baseCurrencySymbol": "ETH", "quoteCurrencySymbol": "USDT",
"minTradeSize": "0.01334966", "precision": 8,
"status": "ONLINE", "createdAt": "2017-04-20T17:26:37.647Z", "notice": ""}
]
MARKETS_TICKERS = [
{
"symbol": "ETH-BTC", "lastTradeRate": "0.02739396",
"bidRate": "0.02740726", "askRate": "0.02741416"},
{
"symbol": "ETH-USDT", "lastTradeRate": "267.26100000",
"bidRate": "266.96646649", "askRate": "267.22586512"},
{
"symbol": "BTC-USDT", "lastTradeRate": "9758.81200003",
"bidRate": "9760.51000000", "askRate": "9765.82533436"},
{
"symbol": "BTC-USD", "lastTradeRate": "9770.73200000",
"bidRate": "9767.64400000", "askRate": "9770.73200000"}
]
# General User Info
BALANCES = [{"currencySymbol": "BTC", "total": "0.00279886", "available": "0.00279886"},
{"currencySymbol": "BTXCRD", "total": "1031.33915356", "available": "1031.33915356"},
{"currencySymbol": "ETH", "total": "0.24010276", "available": "0.24010276"},
{"currencySymbol": "USDT", "total": "76.30113330", "available": "67.48856276"},
{"currencySymbol": "XZC", "total": "4.99205590", "available": "4.99205590"},
{"currencySymbol": "ZRX", "total": "0.00000000", "available": "0.00000000"}]
# User Trade Info
FILLED_BUY_LIMIT_ORDER = {
"id": "d7850281-0440-4478-879f-248499b2134d", "marketSymbol": "ETH-USDT", "direction": "BUY",
"type": "LIMIT", "quantity": "0.06000000", "limit": "268.09208274",
"timeInForce": "GOOD_TIL_CANCELLED", "fillQuantity": "0.06000000", "commission": "0.01333791",
"proceeds": "5.33516582", "status": "CLOSED", "createdAt": "2020-02-24T09:38:13.1Z",
"updatedAt": "2020-02-24T09:38:13.1Z", "closedAt": "2020-02-24T09:38:13.1Z"}
OPEN_BUY_LIMIT_ORDER = {
"id": "615aa7de-3ff9-486d-98d7-2d37aca212c9", "marketSymbol": "ETH-USDT", "direction": "BUY",
"type": "LIMIT", "quantity": "0.06000000", "limit": "205.64319999",
"timeInForce": "GOOD_TIL_CANCELLED", "fillQuantity": "0.00000000", "commission": "0.00000000",
"proceeds": "0.00000000", "status": "OPEN", "createdAt": "2020-02-25T11:13:32.12Z",
"updatedAt": "2020-02-25T11:13:32.12Z"}
CANCEL_ORDER = {
"id": "615aa7de-3ff9-486d-98d7-2d37aca212c9", "marketSymbol": "ETH-USDT", "direction": "BUY",
"type": "LIMIT", "quantity": "0.06000000", "limit": "205.64319999",
"timeInForce": "GOOD_TIL_CANCELLED", "fillQuantity": "0.00000000", "commission": "0.00000000",
"proceeds": "0.00000000", "status": "CLOSED", "createdAt": "2020-02-25T11:13:32.12Z",
"updatedAt": "2020-02-25T11:13:33.63Z", "closedAt": "2020-02-25T11:13:33.63Z"}
ORDERS_OPEN = [
{
"id": "9854dc2a-0762-408d-922f-882f4359c517", "marketSymbol": "ETH-USDT", "direction": "BUY", "type": "LIMIT",
"quantity": "0.03000000", "limit": "134.75247524", "timeInForce": "GOOD_TIL_CANCELLED",
"fillQuantity": "0.00000000", "commission": "0.00000000", "proceeds": "0.00000000", "status": "OPEN",
"createdAt": "2020-01-10T10:25:25.13Z", "updatedAt": "2020-01-10T10:25:25.13Z"},
{
"id": "261d9158-c9c1-40a6-bad8-4b447a471d8f", "marketSymbol": "ETH-USDT", "direction": "BUY", "type": "LIMIT",
"quantity": "0.03000000", "limit": "158.26732673", "timeInForce": "GOOD_TIL_CANCELLED",
"fillQuantity": "0.00000000", "commission": "0.00000000", "proceeds": "0.00000000", "status": "OPEN",
"createdAt": "2020-01-26T02:58:14.19Z", "updatedAt": "2020-01-26T02:58:14.19Z"}
]
WS_AFTER_BUY_2 = {
'event_type': 'uO', 'content': {
'w': 'f8907116-4e24-4602-b691-d110b5ce1bf8', 'N': 8, 'TY': 2,
'o': {
'U': '00000000-0000-0000-0000-000000000000',
'I': 4551095126,
'OU': 'd67c837e-56c5-41e2-b65b-fe590eb06eaf',
'E': 'ETH-USDT', 'OT': 'LIMIT_BUY', 'Q': 0.06, 'q': 0.0,
'X': 269.05759499, 'n': 0.01338594, 'P': 5.35437999,
'PU': 267.7189995, 'Y': 1582540341630,
'C': 1582540341630, 'i': False, 'CI': False, 'K': False,
'k': False, 'J': None, 'j': None, 'u': 1582540341630,
'PassthroughUuid': None}},
'error': None,
'time': '2020-02-24T10:32:21'
}
WS_AFTER_BUY_1 = {
'event_type': 'uO', 'content': {
'w': 'f8907116-4e24-4602-b691-d110b5ce1bf8', 'N': 13, 'TY': 0,
'o': {
'U': '00000000-0000-0000-0000-000000000000', 'I': 4564385840,
'OU': '615aa7de-3ff9-486d-98d7-2d37aca212c9', 'E': 'ETH-USDT',
'OT': 'LIMIT_BUY', 'Q': 0.06, 'q': 0.06, 'X': 205.64319999, 'n': 0.0,
'P': 0.0, 'PU': 0.0, 'Y': 1582629212120, 'C': None, 'i': True,
'CI': False, 'K': False, 'k': False, 'J': None, 'j': None,
'u': 1582629212120, 'PassthroughUuid': None}},
'error': None,
'time': '2020-02-25T11:13:32'
}
WS_AFTER_SELL_2 = {
'event_type': 'uO',
'content': {
'w': 'f8907116-4e24-4602-b691-d110b5ce1bf8', 'N': 10, 'TY': 2,
'o': {
'U': '00000000-0000-0000-0000-000000000000', 'I': 4279414326,
'OU': '447256cc-9335-41f3-bec9-7392804d30cd', 'E': 'ETH-USDT',
'OT': 'LIMIT_SELL', 'Q': 0.06, 'q': 0.0, 'X': 257.72689, 'n': 0.0129511,
'P': 5.18044, 'PU': 259.022, 'Y': 1582627522640, 'C': 1582627522640,
'i': False, 'CI': False, 'K': False, 'k': False, 'J': None, 'j': None,
'u': 1582627522640, 'PassthroughUuid': None}},
'error': None,
'time': '2020-02-25T10:45:22'}
WS_ORDER_BOOK_SNAPSHOT = {
'nonce': 115097,
'type': 'snapshot',
'results': {
'M': 'ETH-USDT', 'N': 115097,
'Z': [
{'Q': 3.7876, 'R': 261.805},
{'Q': 3.99999998, 'R': 261.80200001},
{'Q': 20.92267278, 'R': 261.75575521}],
'S': [
{'Q': 3.618, 'R': 262.06976758},
{'Q': 1.2, 'R': 262.06976759},
{'Q': 4.0241, 'R': 262.07}],
'f': [
{'I': 53304378, 'T': 1582604545290, 'Q': 1.75736397, 'P': 261.83, 't': 460.1306082651,
'F': 'FILL', 'OT': 'SELL', 'U': 'a0de16e3-6f6d-43f0-b9ea-a8c1f9835223'},
{'I': 53304377, 'T': 1582604544910, 'Q': 0.42976603, 'P': 261.83, 't': 112.5256396349,
'F': 'FILL', 'OT': 'SELL', 'U': 'dc723d5e-2af5-4010-9eb2-a915f050015e'}]}
}
|
normal
|
{
"blob_id": "eba8e2bda786760898c10d3e75620144973d6236",
"index": 9555,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "class FixtureBittrex:\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n",
"step-3": "class FixtureBittrex:\n PING = {'serverTime': 1582535502000}\n MARKETS = [{'symbol': 'ETH-BTC', 'baseCurrencySymbol': 'ETH',\n 'quoteCurrencySymbol': 'BTC', 'minTradeSize': '0.01314872',\n 'precision': 8, 'status': 'ONLINE', 'createdAt':\n '2015-08-14T09:02:24.817Z'}, {'symbol': 'BTC-USDT',\n 'baseCurrencySymbol': 'BTC', 'quoteCurrencySymbol': 'USDT',\n 'minTradeSize': '0.00025334', 'precision': 8, 'status': 'ONLINE',\n 'createdAt': '2015-12-11T06:31:40.633Z', 'notice': ''}, {'symbol':\n 'BTC-USD', 'baseCurrencySymbol': 'BTC', 'quoteCurrencySymbol':\n 'USD', 'minTradeSize': '0.00025427', 'precision': 3, 'status':\n 'ONLINE', 'createdAt': '2018-05-31T13:24:40.77Z'}, {'symbol':\n 'ETH-USDT', 'baseCurrencySymbol': 'ETH', 'quoteCurrencySymbol':\n 'USDT', 'minTradeSize': '0.01334966', 'precision': 8, 'status':\n 'ONLINE', 'createdAt': '2017-04-20T17:26:37.647Z', 'notice': ''}]\n MARKETS_TICKERS = [{'symbol': 'ETH-BTC', 'lastTradeRate': '0.02739396',\n 'bidRate': '0.02740726', 'askRate': '0.02741416'}, {'symbol':\n 'ETH-USDT', 'lastTradeRate': '267.26100000', 'bidRate':\n '266.96646649', 'askRate': '267.22586512'}, {'symbol': 'BTC-USDT',\n 'lastTradeRate': '9758.81200003', 'bidRate': '9760.51000000',\n 'askRate': '9765.82533436'}, {'symbol': 'BTC-USD', 'lastTradeRate':\n '9770.73200000', 'bidRate': '9767.64400000', 'askRate':\n '9770.73200000'}]\n BALANCES = [{'currencySymbol': 'BTC', 'total': '0.00279886',\n 'available': '0.00279886'}, {'currencySymbol': 'BTXCRD', 'total':\n '1031.33915356', 'available': '1031.33915356'}, {'currencySymbol':\n 'ETH', 'total': '0.24010276', 'available': '0.24010276'}, {\n 'currencySymbol': 'USDT', 'total': '76.30113330', 'available':\n '67.48856276'}, {'currencySymbol': 'XZC', 'total': '4.99205590',\n 'available': '4.99205590'}, {'currencySymbol': 'ZRX', 'total':\n '0.00000000', 'available': '0.00000000'}]\n FILLED_BUY_LIMIT_ORDER = {'id': 'd7850281-0440-4478-879f-248499b2134d',\n 'marketSymbol': 'ETH-USDT', 'direction': 'BUY', 'type': 'LIMIT',\n 'quantity': '0.06000000', 'limit': '268.09208274', 'timeInForce':\n 'GOOD_TIL_CANCELLED', 'fillQuantity': '0.06000000', 'commission':\n '0.01333791', 'proceeds': '5.33516582', 'status': 'CLOSED',\n 'createdAt': '2020-02-24T09:38:13.1Z', 'updatedAt':\n '2020-02-24T09:38:13.1Z', 'closedAt': '2020-02-24T09:38:13.1Z'}\n OPEN_BUY_LIMIT_ORDER = {'id': '615aa7de-3ff9-486d-98d7-2d37aca212c9',\n 'marketSymbol': 'ETH-USDT', 'direction': 'BUY', 'type': 'LIMIT',\n 'quantity': '0.06000000', 'limit': '205.64319999', 'timeInForce':\n 'GOOD_TIL_CANCELLED', 'fillQuantity': '0.00000000', 'commission':\n '0.00000000', 'proceeds': '0.00000000', 'status': 'OPEN',\n 'createdAt': '2020-02-25T11:13:32.12Z', 'updatedAt':\n '2020-02-25T11:13:32.12Z'}\n CANCEL_ORDER = {'id': '615aa7de-3ff9-486d-98d7-2d37aca212c9',\n 'marketSymbol': 'ETH-USDT', 'direction': 'BUY', 'type': 'LIMIT',\n 'quantity': '0.06000000', 'limit': '205.64319999', 'timeInForce':\n 'GOOD_TIL_CANCELLED', 'fillQuantity': '0.00000000', 'commission':\n '0.00000000', 'proceeds': '0.00000000', 'status': 'CLOSED',\n 'createdAt': '2020-02-25T11:13:32.12Z', 'updatedAt':\n '2020-02-25T11:13:33.63Z', 'closedAt': '2020-02-25T11:13:33.63Z'}\n ORDERS_OPEN = [{'id': '9854dc2a-0762-408d-922f-882f4359c517',\n 'marketSymbol': 'ETH-USDT', 'direction': 'BUY', 'type': 'LIMIT',\n 'quantity': '0.03000000', 'limit': '134.75247524', 'timeInForce':\n 'GOOD_TIL_CANCELLED', 'fillQuantity': '0.00000000', 'commission':\n '0.00000000', 'proceeds': '0.00000000', 'status': 'OPEN',\n 'createdAt': '2020-01-10T10:25:25.13Z', 'updatedAt':\n '2020-01-10T10:25:25.13Z'}, {'id':\n '261d9158-c9c1-40a6-bad8-4b447a471d8f', 'marketSymbol': 'ETH-USDT',\n 'direction': 'BUY', 'type': 'LIMIT', 'quantity': '0.03000000',\n 'limit': '158.26732673', 'timeInForce': 'GOOD_TIL_CANCELLED',\n 'fillQuantity': '0.00000000', 'commission': '0.00000000',\n 'proceeds': '0.00000000', 'status': 'OPEN', 'createdAt':\n '2020-01-26T02:58:14.19Z', 'updatedAt': '2020-01-26T02:58:14.19Z'}]\n WS_AFTER_BUY_2 = {'event_type': 'uO', 'content': {'w':\n 'f8907116-4e24-4602-b691-d110b5ce1bf8', 'N': 8, 'TY': 2, 'o': {'U':\n '00000000-0000-0000-0000-000000000000', 'I': 4551095126, 'OU':\n 'd67c837e-56c5-41e2-b65b-fe590eb06eaf', 'E': 'ETH-USDT', 'OT':\n 'LIMIT_BUY', 'Q': 0.06, 'q': 0.0, 'X': 269.05759499, 'n': \n 0.01338594, 'P': 5.35437999, 'PU': 267.7189995, 'Y': 1582540341630,\n 'C': 1582540341630, 'i': False, 'CI': False, 'K': False, 'k': False,\n 'J': None, 'j': None, 'u': 1582540341630, 'PassthroughUuid': None}},\n 'error': None, 'time': '2020-02-24T10:32:21'}\n WS_AFTER_BUY_1 = {'event_type': 'uO', 'content': {'w':\n 'f8907116-4e24-4602-b691-d110b5ce1bf8', 'N': 13, 'TY': 0, 'o': {'U':\n '00000000-0000-0000-0000-000000000000', 'I': 4564385840, 'OU':\n '615aa7de-3ff9-486d-98d7-2d37aca212c9', 'E': 'ETH-USDT', 'OT':\n 'LIMIT_BUY', 'Q': 0.06, 'q': 0.06, 'X': 205.64319999, 'n': 0.0, 'P':\n 0.0, 'PU': 0.0, 'Y': 1582629212120, 'C': None, 'i': True, 'CI': \n False, 'K': False, 'k': False, 'J': None, 'j': None, 'u': \n 1582629212120, 'PassthroughUuid': None}}, 'error': None, 'time':\n '2020-02-25T11:13:32'}\n WS_AFTER_SELL_2 = {'event_type': 'uO', 'content': {'w':\n 'f8907116-4e24-4602-b691-d110b5ce1bf8', 'N': 10, 'TY': 2, 'o': {'U':\n '00000000-0000-0000-0000-000000000000', 'I': 4279414326, 'OU':\n '447256cc-9335-41f3-bec9-7392804d30cd', 'E': 'ETH-USDT', 'OT':\n 'LIMIT_SELL', 'Q': 0.06, 'q': 0.0, 'X': 257.72689, 'n': 0.0129511,\n 'P': 5.18044, 'PU': 259.022, 'Y': 1582627522640, 'C': 1582627522640,\n 'i': False, 'CI': False, 'K': False, 'k': False, 'J': None, 'j':\n None, 'u': 1582627522640, 'PassthroughUuid': None}}, 'error': None,\n 'time': '2020-02-25T10:45:22'}\n WS_ORDER_BOOK_SNAPSHOT = {'nonce': 115097, 'type': 'snapshot',\n 'results': {'M': 'ETH-USDT', 'N': 115097, 'Z': [{'Q': 3.7876, 'R': \n 261.805}, {'Q': 3.99999998, 'R': 261.80200001}, {'Q': 20.92267278,\n 'R': 261.75575521}], 'S': [{'Q': 3.618, 'R': 262.06976758}, {'Q': \n 1.2, 'R': 262.06976759}, {'Q': 4.0241, 'R': 262.07}], 'f': [{'I': \n 53304378, 'T': 1582604545290, 'Q': 1.75736397, 'P': 261.83, 't': \n 460.1306082651, 'F': 'FILL', 'OT': 'SELL', 'U':\n 'a0de16e3-6f6d-43f0-b9ea-a8c1f9835223'}, {'I': 53304377, 'T': \n 1582604544910, 'Q': 0.42976603, 'P': 261.83, 't': 112.5256396349,\n 'F': 'FILL', 'OT': 'SELL', 'U':\n 'dc723d5e-2af5-4010-9eb2-a915f050015e'}]}}\n",
"step-4": "class FixtureBittrex:\n PING = {\"serverTime\": 1582535502000}\n\n MARKETS = [\n {\n \"symbol\": \"ETH-BTC\", \"baseCurrencySymbol\": \"ETH\", \"quoteCurrencySymbol\": \"BTC\",\n \"minTradeSize\": \"0.01314872\", \"precision\": 8,\n \"status\": \"ONLINE\", \"createdAt\": \"2015-08-14T09:02:24.817Z\"},\n {\n \"symbol\": \"BTC-USDT\", \"baseCurrencySymbol\": \"BTC\", \"quoteCurrencySymbol\": \"USDT\",\n \"minTradeSize\": \"0.00025334\", \"precision\": 8,\n \"status\": \"ONLINE\", \"createdAt\": \"2015-12-11T06:31:40.633Z\", \"notice\": \"\"},\n {\n \"symbol\": \"BTC-USD\", \"baseCurrencySymbol\": \"BTC\", \"quoteCurrencySymbol\": \"USD\",\n \"minTradeSize\": \"0.00025427\", \"precision\": 3,\n \"status\": \"ONLINE\", \"createdAt\": \"2018-05-31T13:24:40.77Z\"},\n {\n \"symbol\": \"ETH-USDT\", \"baseCurrencySymbol\": \"ETH\", \"quoteCurrencySymbol\": \"USDT\",\n \"minTradeSize\": \"0.01334966\", \"precision\": 8,\n \"status\": \"ONLINE\", \"createdAt\": \"2017-04-20T17:26:37.647Z\", \"notice\": \"\"}\n ]\n\n MARKETS_TICKERS = [\n {\n \"symbol\": \"ETH-BTC\", \"lastTradeRate\": \"0.02739396\",\n \"bidRate\": \"0.02740726\", \"askRate\": \"0.02741416\"},\n {\n \"symbol\": \"ETH-USDT\", \"lastTradeRate\": \"267.26100000\",\n \"bidRate\": \"266.96646649\", \"askRate\": \"267.22586512\"},\n {\n \"symbol\": \"BTC-USDT\", \"lastTradeRate\": \"9758.81200003\",\n \"bidRate\": \"9760.51000000\", \"askRate\": \"9765.82533436\"},\n {\n \"symbol\": \"BTC-USD\", \"lastTradeRate\": \"9770.73200000\",\n \"bidRate\": \"9767.64400000\", \"askRate\": \"9770.73200000\"}\n ]\n\n # General User Info\n BALANCES = [{\"currencySymbol\": \"BTC\", \"total\": \"0.00279886\", \"available\": \"0.00279886\"},\n {\"currencySymbol\": \"BTXCRD\", \"total\": \"1031.33915356\", \"available\": \"1031.33915356\"},\n {\"currencySymbol\": \"ETH\", \"total\": \"0.24010276\", \"available\": \"0.24010276\"},\n {\"currencySymbol\": \"USDT\", \"total\": \"76.30113330\", \"available\": \"67.48856276\"},\n {\"currencySymbol\": \"XZC\", \"total\": \"4.99205590\", \"available\": \"4.99205590\"},\n {\"currencySymbol\": \"ZRX\", \"total\": \"0.00000000\", \"available\": \"0.00000000\"}]\n\n # User Trade Info\n FILLED_BUY_LIMIT_ORDER = {\n \"id\": \"d7850281-0440-4478-879f-248499b2134d\", \"marketSymbol\": \"ETH-USDT\", \"direction\": \"BUY\",\n \"type\": \"LIMIT\", \"quantity\": \"0.06000000\", \"limit\": \"268.09208274\",\n \"timeInForce\": \"GOOD_TIL_CANCELLED\", \"fillQuantity\": \"0.06000000\", \"commission\": \"0.01333791\",\n \"proceeds\": \"5.33516582\", \"status\": \"CLOSED\", \"createdAt\": \"2020-02-24T09:38:13.1Z\",\n \"updatedAt\": \"2020-02-24T09:38:13.1Z\", \"closedAt\": \"2020-02-24T09:38:13.1Z\"}\n\n OPEN_BUY_LIMIT_ORDER = {\n \"id\": \"615aa7de-3ff9-486d-98d7-2d37aca212c9\", \"marketSymbol\": \"ETH-USDT\", \"direction\": \"BUY\",\n \"type\": \"LIMIT\", \"quantity\": \"0.06000000\", \"limit\": \"205.64319999\",\n \"timeInForce\": \"GOOD_TIL_CANCELLED\", \"fillQuantity\": \"0.00000000\", \"commission\": \"0.00000000\",\n \"proceeds\": \"0.00000000\", \"status\": \"OPEN\", \"createdAt\": \"2020-02-25T11:13:32.12Z\",\n \"updatedAt\": \"2020-02-25T11:13:32.12Z\"}\n\n CANCEL_ORDER = {\n \"id\": \"615aa7de-3ff9-486d-98d7-2d37aca212c9\", \"marketSymbol\": \"ETH-USDT\", \"direction\": \"BUY\",\n \"type\": \"LIMIT\", \"quantity\": \"0.06000000\", \"limit\": \"205.64319999\",\n \"timeInForce\": \"GOOD_TIL_CANCELLED\", \"fillQuantity\": \"0.00000000\", \"commission\": \"0.00000000\",\n \"proceeds\": \"0.00000000\", \"status\": \"CLOSED\", \"createdAt\": \"2020-02-25T11:13:32.12Z\",\n \"updatedAt\": \"2020-02-25T11:13:33.63Z\", \"closedAt\": \"2020-02-25T11:13:33.63Z\"}\n\n ORDERS_OPEN = [\n {\n \"id\": \"9854dc2a-0762-408d-922f-882f4359c517\", \"marketSymbol\": \"ETH-USDT\", \"direction\": \"BUY\", \"type\": \"LIMIT\",\n \"quantity\": \"0.03000000\", \"limit\": \"134.75247524\", \"timeInForce\": \"GOOD_TIL_CANCELLED\",\n \"fillQuantity\": \"0.00000000\", \"commission\": \"0.00000000\", \"proceeds\": \"0.00000000\", \"status\": \"OPEN\",\n \"createdAt\": \"2020-01-10T10:25:25.13Z\", \"updatedAt\": \"2020-01-10T10:25:25.13Z\"},\n {\n \"id\": \"261d9158-c9c1-40a6-bad8-4b447a471d8f\", \"marketSymbol\": \"ETH-USDT\", \"direction\": \"BUY\", \"type\": \"LIMIT\",\n \"quantity\": \"0.03000000\", \"limit\": \"158.26732673\", \"timeInForce\": \"GOOD_TIL_CANCELLED\",\n \"fillQuantity\": \"0.00000000\", \"commission\": \"0.00000000\", \"proceeds\": \"0.00000000\", \"status\": \"OPEN\",\n \"createdAt\": \"2020-01-26T02:58:14.19Z\", \"updatedAt\": \"2020-01-26T02:58:14.19Z\"}\n ]\n\n WS_AFTER_BUY_2 = {\n 'event_type': 'uO', 'content': {\n 'w': 'f8907116-4e24-4602-b691-d110b5ce1bf8', 'N': 8, 'TY': 2,\n 'o': {\n 'U': '00000000-0000-0000-0000-000000000000',\n 'I': 4551095126,\n 'OU': 'd67c837e-56c5-41e2-b65b-fe590eb06eaf',\n 'E': 'ETH-USDT', 'OT': 'LIMIT_BUY', 'Q': 0.06, 'q': 0.0,\n 'X': 269.05759499, 'n': 0.01338594, 'P': 5.35437999,\n 'PU': 267.7189995, 'Y': 1582540341630,\n 'C': 1582540341630, 'i': False, 'CI': False, 'K': False,\n 'k': False, 'J': None, 'j': None, 'u': 1582540341630,\n 'PassthroughUuid': None}},\n 'error': None,\n 'time': '2020-02-24T10:32:21'\n }\n\n WS_AFTER_BUY_1 = {\n 'event_type': 'uO', 'content': {\n 'w': 'f8907116-4e24-4602-b691-d110b5ce1bf8', 'N': 13, 'TY': 0,\n 'o': {\n 'U': '00000000-0000-0000-0000-000000000000', 'I': 4564385840,\n 'OU': '615aa7de-3ff9-486d-98d7-2d37aca212c9', 'E': 'ETH-USDT',\n 'OT': 'LIMIT_BUY', 'Q': 0.06, 'q': 0.06, 'X': 205.64319999, 'n': 0.0,\n 'P': 0.0, 'PU': 0.0, 'Y': 1582629212120, 'C': None, 'i': True,\n 'CI': False, 'K': False, 'k': False, 'J': None, 'j': None,\n 'u': 1582629212120, 'PassthroughUuid': None}},\n 'error': None,\n 'time': '2020-02-25T11:13:32'\n }\n\n WS_AFTER_SELL_2 = {\n 'event_type': 'uO',\n 'content': {\n 'w': 'f8907116-4e24-4602-b691-d110b5ce1bf8', 'N': 10, 'TY': 2,\n 'o': {\n 'U': '00000000-0000-0000-0000-000000000000', 'I': 4279414326,\n 'OU': '447256cc-9335-41f3-bec9-7392804d30cd', 'E': 'ETH-USDT',\n 'OT': 'LIMIT_SELL', 'Q': 0.06, 'q': 0.0, 'X': 257.72689, 'n': 0.0129511,\n 'P': 5.18044, 'PU': 259.022, 'Y': 1582627522640, 'C': 1582627522640,\n 'i': False, 'CI': False, 'K': False, 'k': False, 'J': None, 'j': None,\n 'u': 1582627522640, 'PassthroughUuid': None}},\n 'error': None,\n 'time': '2020-02-25T10:45:22'}\n\n WS_ORDER_BOOK_SNAPSHOT = {\n 'nonce': 115097,\n 'type': 'snapshot',\n 'results': {\n 'M': 'ETH-USDT', 'N': 115097,\n 'Z': [\n {'Q': 3.7876, 'R': 261.805},\n {'Q': 3.99999998, 'R': 261.80200001},\n {'Q': 20.92267278, 'R': 261.75575521}],\n 'S': [\n {'Q': 3.618, 'R': 262.06976758},\n {'Q': 1.2, 'R': 262.06976759},\n {'Q': 4.0241, 'R': 262.07}],\n 'f': [\n {'I': 53304378, 'T': 1582604545290, 'Q': 1.75736397, 'P': 261.83, 't': 460.1306082651,\n 'F': 'FILL', 'OT': 'SELL', 'U': 'a0de16e3-6f6d-43f0-b9ea-a8c1f9835223'},\n {'I': 53304377, 'T': 1582604544910, 'Q': 0.42976603, 'P': 261.83, 't': 112.5256396349,\n 'F': 'FILL', 'OT': 'SELL', 'U': 'dc723d5e-2af5-4010-9eb2-a915f050015e'}]}\n }\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
for n, k in enumerate(neighbors):
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, metric='minkowski')
knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())
train_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_train, veriler.y_train)
test_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)
gorsel.plot_show('K-NN Degisen Komsu Sayisi', neighbors, test_accuracy,
train_accuracy, 'Test Dogrulugu', 'Egitim Dogrulugu', 'Komsu Sayisi',
'Dogruluk')
<|reserved_special_token_0|>
knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())
<|reserved_special_token_0|>
gorsel.plot_confusion_matrix_show(knn, veriler.X_test, veriler.y_test, str(
accuracy))
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
neighbors = np.arange(1, 13)
train_accuracy = np.empty(len(neighbors))
test_accuracy = np.empty(len(neighbors))
for n, k in enumerate(neighbors):
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, metric='minkowski')
knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())
train_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_train, veriler.y_train)
test_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)
gorsel.plot_show('K-NN Degisen Komsu Sayisi', neighbors, test_accuracy,
train_accuracy, 'Test Dogrulugu', 'Egitim Dogrulugu', 'Komsu Sayisi',
'Dogruluk')
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9, metric='minkowski')
knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())
accuracy = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)
gorsel.plot_confusion_matrix_show(knn, veriler.X_test, veriler.y_test, str(
accuracy))
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
import veriler
import gorsel
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
neighbors = np.arange(1, 13)
train_accuracy = np.empty(len(neighbors))
test_accuracy = np.empty(len(neighbors))
for n, k in enumerate(neighbors):
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, metric='minkowski')
knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())
train_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_train, veriler.y_train)
test_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)
gorsel.plot_show('K-NN Degisen Komsu Sayisi', neighbors, test_accuracy,
train_accuracy, 'Test Dogrulugu', 'Egitim Dogrulugu', 'Komsu Sayisi',
'Dogruluk')
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9, metric='minkowski')
knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())
accuracy = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)
gorsel.plot_confusion_matrix_show(knn, veriler.X_test, veriler.y_test, str(
accuracy))
<|reserved_special_token_1|>
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Jan 2 18:52:27 2021
@author: burak
"""
import veriler
import gorsel
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
neighbors = np.arange(1,13)
train_accuracy = np.empty(len(neighbors))
test_accuracy = np.empty(len(neighbors))
for n, k in enumerate(neighbors):
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, metric='minkowski')
knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())
train_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_train, veriler.y_train)
test_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)
gorsel.plot_show('K-NN Degisen Komsu Sayisi', neighbors, test_accuracy, train_accuracy, 'Test Dogrulugu', 'Egitim Dogrulugu', 'Komsu Sayisi', 'Dogruluk')
#Yukardaki verileri inceleyerek n_neighbors=9 verirsek
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9, metric='minkowski')
knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())
accuracy = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)
gorsel.plot_confusion_matrix_show(knn, veriler.X_test, veriler.y_test, str(accuracy))
|
flexible
|
{
"blob_id": "133bd0b2affc3d29390edeab51299d294dafb709",
"index": 4188,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nfor n, k in enumerate(neighbors):\n knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, metric='minkowski')\n knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())\n train_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_train, veriler.y_train)\n test_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)\ngorsel.plot_show('K-NN Degisen Komsu Sayisi', neighbors, test_accuracy,\n train_accuracy, 'Test Dogrulugu', 'Egitim Dogrulugu', 'Komsu Sayisi',\n 'Dogruluk')\n<mask token>\nknn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())\n<mask token>\ngorsel.plot_confusion_matrix_show(knn, veriler.X_test, veriler.y_test, str(\n accuracy))\n",
"step-3": "<mask token>\nneighbors = np.arange(1, 13)\ntrain_accuracy = np.empty(len(neighbors))\ntest_accuracy = np.empty(len(neighbors))\nfor n, k in enumerate(neighbors):\n knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, metric='minkowski')\n knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())\n train_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_train, veriler.y_train)\n test_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)\ngorsel.plot_show('K-NN Degisen Komsu Sayisi', neighbors, test_accuracy,\n train_accuracy, 'Test Dogrulugu', 'Egitim Dogrulugu', 'Komsu Sayisi',\n 'Dogruluk')\nknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9, metric='minkowski')\nknn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())\naccuracy = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)\ngorsel.plot_confusion_matrix_show(knn, veriler.X_test, veriler.y_test, str(\n accuracy))\n",
"step-4": "<mask token>\nimport veriler\nimport gorsel\nimport numpy as np\nfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier\nneighbors = np.arange(1, 13)\ntrain_accuracy = np.empty(len(neighbors))\ntest_accuracy = np.empty(len(neighbors))\nfor n, k in enumerate(neighbors):\n knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, metric='minkowski')\n knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())\n train_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_train, veriler.y_train)\n test_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)\ngorsel.plot_show('K-NN Degisen Komsu Sayisi', neighbors, test_accuracy,\n train_accuracy, 'Test Dogrulugu', 'Egitim Dogrulugu', 'Komsu Sayisi',\n 'Dogruluk')\nknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9, metric='minkowski')\nknn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())\naccuracy = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)\ngorsel.plot_confusion_matrix_show(knn, veriler.X_test, veriler.y_test, str(\n accuracy))\n",
"step-5": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n\"\"\"\nCreated on Sat Jan 2 18:52:27 2021\n\n@author: burak\n\"\"\"\n\nimport veriler\nimport gorsel\nimport numpy as np\nfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier\n\nneighbors = np.arange(1,13)\ntrain_accuracy = np.empty(len(neighbors))\ntest_accuracy = np.empty(len(neighbors))\n\nfor n, k in enumerate(neighbors):\n knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, metric='minkowski') \n knn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel()) \n train_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_train, veriler.y_train) \n test_accuracy[n] = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)\n\ngorsel.plot_show('K-NN Degisen Komsu Sayisi', neighbors, test_accuracy, train_accuracy, 'Test Dogrulugu', 'Egitim Dogrulugu', 'Komsu Sayisi', 'Dogruluk')\n\n\n#Yukardaki verileri inceleyerek n_neighbors=9 verirsek\nknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9, metric='minkowski') \nknn.fit(veriler.X_train, veriler.y_train.ravel())\naccuracy = knn.score(veriler.X_test, veriler.y_test)\ngorsel.plot_confusion_matrix_show(knn, veriler.X_test, veriler.y_test, str(accuracy))",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
import pathlib, random, cv2
import tensorflow as tf
import numpy as np
import tensorflow.keras.backend as K
import albumentations as A
from matplotlib import pyplot as plt
from functools import partial
from sklearn.model_selection import train_test_split
# GPU setup
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if len(gpus) > 1:
try:
print("Activate Multi GPU")
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(cross_device_ops=tf.distribute.HierarchicalCopyAllReduce())
except RuntimeError as e:
print(e)
else:
try:
print("Activate Sigle GPU")
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
strategy = tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy()
except RuntimeError as e:
print(e)
def preprocess_image(images):
image = tf.io.read_file(images)
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
# image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0
# image = (tf.cast(image, tf.float32) / 127.5) - 1
# image = tf.image.per_image_standardization(image)
image = tf.image.resize(image, [IMG_SIZE, IMG_SIZE])
return image
def get_dataset(ds_path):
ds_path = pathlib.Path(ds_path)
images = list(ds_path.glob('*/*.jpg'))
images = [str(path) for path in images]
total_images = len(images)
labels = sorted(item.name for item in ds_path.glob('*/') if item.is_dir())
classes = labels
labels = dict((name, index) for index, name in enumerate(labels))
labels = [labels[pathlib.Path(path).parent.name] for path in images]
labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=len(classes), dtype='float32')
return images, labels, classes
def aug_fn(image):
data = {"image":image}
aug_data = transforms(**data)
aug_img = aug_data["image"]
aug_img = tf.cast(aug_img, tf.float32) / 255.0
aug_img = tf.image.per_image_standardization(aug_img)
# aug_img = tf.keras.applications.resnet.preprocess_input(aug_img)
return aug_img
def process_data(image, label):
aug_img = tf.numpy_function(func=aug_fn, inp=[image], Tout=tf.float32)
return aug_img, label
def make_tf_data(images, labels, augmentation):
images = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(images)
images = images.map(preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
labels = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(labels)
dataset = tf.data.Dataset.zip((images, labels))
dataset = dataset.repeat()
if augmentation:
dataset = dataset.map(partial(process_data), num_parallel_calls=AUTOTUNE)
dataset = dataset.batch(BATCH_SIZE)
dataset = dataset.prefetch(AUTOTUNE)
return dataset
def residual_block(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True, name=None):
if conv_shortcut:
shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, strides=stride, name=name+'_0_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)
shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name+'_0_bn')(shortcut)
else:
shortcut = x
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name + '_1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_1_bn')(x)
x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='SAME', name=name + '_2_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_2_bn')(x)
x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_3_bn')(x)
x = tf.keras.layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x])
x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x)
return x
def residual_stack(x, filters, blocks, stride1=2, name=None):
x = residual_block(x, filters, stride=stride1, name=name + '_block1')
for i in range(2, blocks + 1):
x = residual_block(x, filters, conv_shortcut=False, name=name + '_block' + str(i))
return x
def ResNet50():
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=INPUT_SHAPE)
x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((3, 3), (3, 3)), name='conv1_pad')(inputs)
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 7, strides=2, use_bias=True, name='conv1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name='conv1_bn')(x)
x = tf.keras.layers.Activation('relu', name='conv1_relu')(x)
x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((1, 1), (1, 1)), name='pool1_pad')(x)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(3, strides=2, name='pool1_pool')(x)
x = residual_stack(x, 64, 3, stride1=1, name='conv2')
x = residual_stack(x, 128, 4, name='conv3')
x = residual_stack(x, 256, 6, name='conv4')
x = residual_stack(x, 512, 3, name='conv5')
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(name='avg_pool')(x)
outputs = tf.keras.layers.Dense(n_classes, activation='softmax', name='predictions')(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
return model
@tf.function
def train(model, images, labels):
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = model(images, training=True)
loss = tf.reduce_mean(cost_fn(labels, y_pred))
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.trainable_variables))
train_acc.update_state(labels, y_pred)
train_loss.update_state(labels, y_pred)
@tf.function
def validation(model, images, labels):
y_pred = model(images, training=False)
loss = tf.reduce_mean(cost_fn(labels, y_pred))
val_acc.update_state(labels, y_pred)
val_loss.update_state(labels, y_pred)
def lrfn():
if epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS:
lr = (LR_MAX - LR_START) / LR_RAMPUP_EPOCHS * epoch + LR_START
elif epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS + LR_SUSTAIN_EPOCHS:
lr = LR_MAX
else:
lr = (LR_MAX - LR_MIN) * LR_EXP_DECAY**(epoch - LR_RAMPUP_EPOCHS - LR_SUSTAIN_EPOCHS) + LR_MIN
return lr
def tf_data_visualize(augmentation_element, name):
row, col, idx = 5, 4, 0
row = min(row, BATCH_SIZE // col)
for (image, label) in augmentation_element:
print(image.shape, label.shape)
image = image / 255.0
plt.figure(figsize=(15, int(15 * row / col)))
for j in range(row * col):
plt.subplot(row, col, j + 1)
plt.axis('off')
plt.imshow(image[j, ])
# plt.savefig(f'{SAVED_PATH}/{LOG_TIME}/{name}_{idx}.jpg')
plt.show()
idx += 1
if idx == 3:
break
if __name__ == "__main__":
# hyper parameters
AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE
IMG_SIZE = 224
INPUT_SHAPE = (IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)
BATCH_SIZE = 32
EPOCHS = 1000
# learning rate scheduler
LR_START = 0.001
LR_MAX = 0.005 * strategy.num_replicas_in_sync
LR_MIN = 0.001
LR_RAMPUP_EPOCHS = 5
LR_SUSTAIN_EPOCHS = 0
LR_EXP_DECAY = .8
# early stopping
PATIENCE = 3
EARLY_STOPPING = True
minimum_loss = float(2147000000)
total_images, total_labels, CLASSES = get_dataset('/home/v100/tf_workspace/datasets/natural_images/natural_images')
n_classes = len(CLASSES)
train_images, valid_images, train_labels, valid_labels = train_test_split(total_images, total_labels, test_size=.3, shuffle=True, random_state=777)
TRAIN_STEPS_PER_EPOCH = int(tf.math.ceil(len(train_images) / BATCH_SIZE).numpy())
VALID_STEP_PER_EPOCH = int(tf.math.ceil(len(valid_images) / BATCH_SIZE).numpy())
cost_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()
# optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lrfn)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.00001)
inputs = tf.keras.Input(shape=(INPUT_SHAPE))
model = ResNet50()
model(inputs=inputs)
model.summary()
# tf.keras.utils.plot_model(model, show_shapes=True)
train_acc = tf.metrics.CategoricalAccuracy()
train_loss = tf.metrics.CategoricalCrossentropy()
val_acc = tf.metrics.CategoricalAccuracy()
val_loss = tf.metrics.CategoricalCrossentropy()
transforms = A.Compose([
# A.Resize(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3, p=1),
A.OneOf([
A.HorizontalFlip(p=0.6),
A.VerticalFlip(p=0.6),
], p=0.7),
# A.Cutout(num_holes=15, max_h_size=4, max_w_size=4, fill_value=[0, 0, 0], p=0.7),
A.OneOf([
A.RandomRotate90(p=0.6),
A.ShiftScaleRotate(p=0.6, border_mode=1)
], p=0.7),
# A.RandomBrightness(limit=0.1, p=0.5),
# A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=20, sat_shift_limit=30, val_shift_limit=20, p=0.5),
# A.RandomContrast(limit=0.2, p=0.5),
])
# tf_data_visualize(make_tf_data(train_images, train_labels, True), 'train')
stateful_matrices = ['train_acc', 'train_loss', 'valid_acc', 'valid_loss']
print()
print('Learning started. It takes sometime.')
for epoch in range(EPOCHS):
print("Current Learning Rate : ", optimizer._decayed_lr('float32').numpy())
tf.print("Epoch {}/{}".format(epoch + 1, EPOCHS))
prog_bar = tf.keras.utils.Progbar(target=TRAIN_STEPS_PER_EPOCH, stateful_metrics=stateful_matrices)
train_acc.reset_states()
train_loss.reset_states()
val_acc.reset_states()
val_loss.reset_states()
for idx, (images, labels) in enumerate(make_tf_data(train_images, train_labels, True)):
train(model, images, labels)
values=[('train_loss', train_loss.result().numpy()), ('train_acc', train_acc.result().numpy())]
prog_bar.update(idx, values=values)
if idx+1 >= TRAIN_STEPS_PER_EPOCH:
break
for idx, (images, labels) in enumerate(make_tf_data(valid_images, valid_labels, True)):
validation(model, images, labels)
if idx+1 >= VALID_STEP_PER_EPOCH:
break
values = [('train_loss', train_loss.result().numpy()), ('train_acc', train_acc.result().numpy()), ('valid_loss', val_loss.result().numpy()), ('valid_acc', val_acc.result().numpy())]
prog_bar.update(TRAIN_STEPS_PER_EPOCH, values=values, finalize=True)
if EARLY_STOPPING:
tmp_loss = (val_loss.result().numpy())
if tmp_loss < minimum_loss:
minimum_loss = tmp_loss
PATIENCE = 3
else:
PATIENCE -= 1
if PATIENCE == 0:
break
print('Learning Finished')
model.save('/home/v100/tf_workspace/model/resnet50_adam_he_l2_aug.h5')
|
normal
|
{
"blob_id": "943e8be7a9ee4e494c0a42e1368555f3df3de897",
"index": 1518,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef aug_fn(image):\n data = {'image': image}\n aug_data = transforms(**data)\n aug_img = aug_data['image']\n aug_img = tf.cast(aug_img, tf.float32) / 255.0\n aug_img = tf.image.per_image_standardization(aug_img)\n return aug_img\n\n\ndef process_data(image, label):\n aug_img = tf.numpy_function(func=aug_fn, inp=[image], Tout=tf.float32)\n return aug_img, label\n\n\n<mask token>\n\n\ndef residual_block(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True,\n name=None):\n if conv_shortcut:\n shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, strides=stride,\n name=name + '_0_conv', kernel_initializer='he_uniform',\n bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.\n regularizers.l2(0.0001))(x)\n shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name +\n '_0_bn')(shortcut)\n else:\n shortcut = x\n x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name +\n '_1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer=\n 'he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_1_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='SAME', name=\n name + '_2_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer\n ='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_2_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv',\n kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform',\n kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_3_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x])\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x)\n return x\n\n\ndef residual_stack(x, filters, blocks, stride1=2, name=None):\n x = residual_block(x, filters, stride=stride1, name=name + '_block1')\n for i in range(2, blocks + 1):\n x = residual_block(x, filters, conv_shortcut=False, name=name +\n '_block' + str(i))\n return x\n\n\ndef ResNet50():\n inputs = tf.keras.layers.Input(shape=INPUT_SHAPE)\n x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((3, 3), (3, 3)), name=\n 'conv1_pad')(inputs)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 7, strides=2, use_bias=True, name=\n 'conv1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer=\n 'he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name='conv1_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name='conv1_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((1, 1), (1, 1)), name=\n 'pool1_pad')(x)\n x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(3, strides=2, name='pool1_pool')(x)\n x = residual_stack(x, 64, 3, stride1=1, name='conv2')\n x = residual_stack(x, 128, 4, name='conv3')\n x = residual_stack(x, 256, 6, name='conv4')\n x = residual_stack(x, 512, 3, name='conv5')\n x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(name='avg_pool')(x)\n outputs = tf.keras.layers.Dense(n_classes, activation='softmax', name=\n 'predictions')(x)\n model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)\n return model\n\n\n@tf.function\ndef train(model, images, labels):\n with tf.GradientTape() as tape:\n y_pred = model(images, training=True)\n loss = tf.reduce_mean(cost_fn(labels, y_pred))\n grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)\n optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.\n trainable_variables))\n train_acc.update_state(labels, y_pred)\n train_loss.update_state(labels, y_pred)\n\n\n<mask token>\n\n\ndef lrfn():\n if epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS:\n lr = (LR_MAX - LR_START) / LR_RAMPUP_EPOCHS * epoch + LR_START\n elif epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS + LR_SUSTAIN_EPOCHS:\n lr = LR_MAX\n else:\n lr = (LR_MAX - LR_MIN) * LR_EXP_DECAY ** (epoch - LR_RAMPUP_EPOCHS -\n LR_SUSTAIN_EPOCHS) + LR_MIN\n return lr\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef get_dataset(ds_path):\n ds_path = pathlib.Path(ds_path)\n images = list(ds_path.glob('*/*.jpg'))\n images = [str(path) for path in images]\n total_images = len(images)\n labels = sorted(item.name for item in ds_path.glob('*/') if item.is_dir())\n classes = labels\n labels = dict((name, index) for index, name in enumerate(labels))\n labels = [labels[pathlib.Path(path).parent.name] for path in images]\n labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=len(classes),\n dtype='float32')\n return images, labels, classes\n\n\ndef aug_fn(image):\n data = {'image': image}\n aug_data = transforms(**data)\n aug_img = aug_data['image']\n aug_img = tf.cast(aug_img, tf.float32) / 255.0\n aug_img = tf.image.per_image_standardization(aug_img)\n return aug_img\n\n\ndef process_data(image, label):\n aug_img = tf.numpy_function(func=aug_fn, inp=[image], Tout=tf.float32)\n return aug_img, label\n\n\ndef make_tf_data(images, labels, augmentation):\n images = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(images)\n images = images.map(preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)\n labels = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(labels)\n dataset = tf.data.Dataset.zip((images, labels))\n dataset = dataset.repeat()\n if augmentation:\n dataset = dataset.map(partial(process_data), num_parallel_calls=\n AUTOTUNE)\n dataset = dataset.batch(BATCH_SIZE)\n dataset = dataset.prefetch(AUTOTUNE)\n return dataset\n\n\ndef residual_block(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True,\n name=None):\n if conv_shortcut:\n shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, strides=stride,\n name=name + '_0_conv', kernel_initializer='he_uniform',\n bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.\n regularizers.l2(0.0001))(x)\n shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name +\n '_0_bn')(shortcut)\n else:\n shortcut = x\n x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name +\n '_1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer=\n 'he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_1_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='SAME', name=\n name + '_2_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer\n ='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_2_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv',\n kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform',\n kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_3_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x])\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x)\n return x\n\n\ndef residual_stack(x, filters, blocks, stride1=2, name=None):\n x = residual_block(x, filters, stride=stride1, name=name + '_block1')\n for i in range(2, blocks + 1):\n x = residual_block(x, filters, conv_shortcut=False, name=name +\n '_block' + str(i))\n return x\n\n\ndef ResNet50():\n inputs = tf.keras.layers.Input(shape=INPUT_SHAPE)\n x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((3, 3), (3, 3)), name=\n 'conv1_pad')(inputs)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 7, strides=2, use_bias=True, name=\n 'conv1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer=\n 'he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name='conv1_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name='conv1_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((1, 1), (1, 1)), name=\n 'pool1_pad')(x)\n x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(3, strides=2, name='pool1_pool')(x)\n x = residual_stack(x, 64, 3, stride1=1, name='conv2')\n x = residual_stack(x, 128, 4, name='conv3')\n x = residual_stack(x, 256, 6, name='conv4')\n x = residual_stack(x, 512, 3, name='conv5')\n x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(name='avg_pool')(x)\n outputs = tf.keras.layers.Dense(n_classes, activation='softmax', name=\n 'predictions')(x)\n model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)\n return model\n\n\n@tf.function\ndef train(model, images, labels):\n with tf.GradientTape() as tape:\n y_pred = model(images, training=True)\n loss = tf.reduce_mean(cost_fn(labels, y_pred))\n grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)\n optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.\n trainable_variables))\n train_acc.update_state(labels, y_pred)\n train_loss.update_state(labels, y_pred)\n\n\n@tf.function\ndef validation(model, images, labels):\n y_pred = model(images, training=False)\n loss = tf.reduce_mean(cost_fn(labels, y_pred))\n val_acc.update_state(labels, y_pred)\n val_loss.update_state(labels, y_pred)\n\n\ndef lrfn():\n if epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS:\n lr = (LR_MAX - LR_START) / LR_RAMPUP_EPOCHS * epoch + LR_START\n elif epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS + LR_SUSTAIN_EPOCHS:\n lr = LR_MAX\n else:\n lr = (LR_MAX - LR_MIN) * LR_EXP_DECAY ** (epoch - LR_RAMPUP_EPOCHS -\n LR_SUSTAIN_EPOCHS) + LR_MIN\n return lr\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef preprocess_image(images):\n image = tf.io.read_file(images)\n image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)\n image = tf.image.resize(image, [IMG_SIZE, IMG_SIZE])\n return image\n\n\ndef get_dataset(ds_path):\n ds_path = pathlib.Path(ds_path)\n images = list(ds_path.glob('*/*.jpg'))\n images = [str(path) for path in images]\n total_images = len(images)\n labels = sorted(item.name for item in ds_path.glob('*/') if item.is_dir())\n classes = labels\n labels = dict((name, index) for index, name in enumerate(labels))\n labels = [labels[pathlib.Path(path).parent.name] for path in images]\n labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=len(classes),\n dtype='float32')\n return images, labels, classes\n\n\ndef aug_fn(image):\n data = {'image': image}\n aug_data = transforms(**data)\n aug_img = aug_data['image']\n aug_img = tf.cast(aug_img, tf.float32) / 255.0\n aug_img = tf.image.per_image_standardization(aug_img)\n return aug_img\n\n\ndef process_data(image, label):\n aug_img = tf.numpy_function(func=aug_fn, inp=[image], Tout=tf.float32)\n return aug_img, label\n\n\ndef make_tf_data(images, labels, augmentation):\n images = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(images)\n images = images.map(preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)\n labels = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(labels)\n dataset = tf.data.Dataset.zip((images, labels))\n dataset = dataset.repeat()\n if augmentation:\n dataset = dataset.map(partial(process_data), num_parallel_calls=\n AUTOTUNE)\n dataset = dataset.batch(BATCH_SIZE)\n dataset = dataset.prefetch(AUTOTUNE)\n return dataset\n\n\ndef residual_block(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True,\n name=None):\n if conv_shortcut:\n shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, strides=stride,\n name=name + '_0_conv', kernel_initializer='he_uniform',\n bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.\n regularizers.l2(0.0001))(x)\n shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name +\n '_0_bn')(shortcut)\n else:\n shortcut = x\n x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name +\n '_1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer=\n 'he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_1_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='SAME', name=\n name + '_2_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer\n ='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_2_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv',\n kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform',\n kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_3_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x])\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x)\n return x\n\n\ndef residual_stack(x, filters, blocks, stride1=2, name=None):\n x = residual_block(x, filters, stride=stride1, name=name + '_block1')\n for i in range(2, blocks + 1):\n x = residual_block(x, filters, conv_shortcut=False, name=name +\n '_block' + str(i))\n return x\n\n\ndef ResNet50():\n inputs = tf.keras.layers.Input(shape=INPUT_SHAPE)\n x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((3, 3), (3, 3)), name=\n 'conv1_pad')(inputs)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 7, strides=2, use_bias=True, name=\n 'conv1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer=\n 'he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name='conv1_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name='conv1_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((1, 1), (1, 1)), name=\n 'pool1_pad')(x)\n x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(3, strides=2, name='pool1_pool')(x)\n x = residual_stack(x, 64, 3, stride1=1, name='conv2')\n x = residual_stack(x, 128, 4, name='conv3')\n x = residual_stack(x, 256, 6, name='conv4')\n x = residual_stack(x, 512, 3, name='conv5')\n x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(name='avg_pool')(x)\n outputs = tf.keras.layers.Dense(n_classes, activation='softmax', name=\n 'predictions')(x)\n model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)\n return model\n\n\n@tf.function\ndef train(model, images, labels):\n with tf.GradientTape() as tape:\n y_pred = model(images, training=True)\n loss = tf.reduce_mean(cost_fn(labels, y_pred))\n grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)\n optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.\n trainable_variables))\n train_acc.update_state(labels, y_pred)\n train_loss.update_state(labels, y_pred)\n\n\n@tf.function\ndef validation(model, images, labels):\n y_pred = model(images, training=False)\n loss = tf.reduce_mean(cost_fn(labels, y_pred))\n val_acc.update_state(labels, y_pred)\n val_loss.update_state(labels, y_pred)\n\n\ndef lrfn():\n if epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS:\n lr = (LR_MAX - LR_START) / LR_RAMPUP_EPOCHS * epoch + LR_START\n elif epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS + LR_SUSTAIN_EPOCHS:\n lr = LR_MAX\n else:\n lr = (LR_MAX - LR_MIN) * LR_EXP_DECAY ** (epoch - LR_RAMPUP_EPOCHS -\n LR_SUSTAIN_EPOCHS) + LR_MIN\n return lr\n\n\n<mask token>\n",
"step-4": "<mask token>\n\n\ndef preprocess_image(images):\n image = tf.io.read_file(images)\n image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)\n image = tf.image.resize(image, [IMG_SIZE, IMG_SIZE])\n return image\n\n\ndef get_dataset(ds_path):\n ds_path = pathlib.Path(ds_path)\n images = list(ds_path.glob('*/*.jpg'))\n images = [str(path) for path in images]\n total_images = len(images)\n labels = sorted(item.name for item in ds_path.glob('*/') if item.is_dir())\n classes = labels\n labels = dict((name, index) for index, name in enumerate(labels))\n labels = [labels[pathlib.Path(path).parent.name] for path in images]\n labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=len(classes),\n dtype='float32')\n return images, labels, classes\n\n\ndef aug_fn(image):\n data = {'image': image}\n aug_data = transforms(**data)\n aug_img = aug_data['image']\n aug_img = tf.cast(aug_img, tf.float32) / 255.0\n aug_img = tf.image.per_image_standardization(aug_img)\n return aug_img\n\n\ndef process_data(image, label):\n aug_img = tf.numpy_function(func=aug_fn, inp=[image], Tout=tf.float32)\n return aug_img, label\n\n\ndef make_tf_data(images, labels, augmentation):\n images = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(images)\n images = images.map(preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)\n labels = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(labels)\n dataset = tf.data.Dataset.zip((images, labels))\n dataset = dataset.repeat()\n if augmentation:\n dataset = dataset.map(partial(process_data), num_parallel_calls=\n AUTOTUNE)\n dataset = dataset.batch(BATCH_SIZE)\n dataset = dataset.prefetch(AUTOTUNE)\n return dataset\n\n\ndef residual_block(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True,\n name=None):\n if conv_shortcut:\n shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, strides=stride,\n name=name + '_0_conv', kernel_initializer='he_uniform',\n bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.\n regularizers.l2(0.0001))(x)\n shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name +\n '_0_bn')(shortcut)\n else:\n shortcut = x\n x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name +\n '_1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer=\n 'he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_1_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='SAME', name=\n name + '_2_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer\n ='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_2_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv',\n kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform',\n kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_3_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x])\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x)\n return x\n\n\ndef residual_stack(x, filters, blocks, stride1=2, name=None):\n x = residual_block(x, filters, stride=stride1, name=name + '_block1')\n for i in range(2, blocks + 1):\n x = residual_block(x, filters, conv_shortcut=False, name=name +\n '_block' + str(i))\n return x\n\n\ndef ResNet50():\n inputs = tf.keras.layers.Input(shape=INPUT_SHAPE)\n x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((3, 3), (3, 3)), name=\n 'conv1_pad')(inputs)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 7, strides=2, use_bias=True, name=\n 'conv1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer=\n 'he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name='conv1_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name='conv1_relu')(x)\n x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((1, 1), (1, 1)), name=\n 'pool1_pad')(x)\n x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(3, strides=2, name='pool1_pool')(x)\n x = residual_stack(x, 64, 3, stride1=1, name='conv2')\n x = residual_stack(x, 128, 4, name='conv3')\n x = residual_stack(x, 256, 6, name='conv4')\n x = residual_stack(x, 512, 3, name='conv5')\n x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(name='avg_pool')(x)\n outputs = tf.keras.layers.Dense(n_classes, activation='softmax', name=\n 'predictions')(x)\n model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)\n return model\n\n\n@tf.function\ndef train(model, images, labels):\n with tf.GradientTape() as tape:\n y_pred = model(images, training=True)\n loss = tf.reduce_mean(cost_fn(labels, y_pred))\n grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)\n optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.\n trainable_variables))\n train_acc.update_state(labels, y_pred)\n train_loss.update_state(labels, y_pred)\n\n\n@tf.function\ndef validation(model, images, labels):\n y_pred = model(images, training=False)\n loss = tf.reduce_mean(cost_fn(labels, y_pred))\n val_acc.update_state(labels, y_pred)\n val_loss.update_state(labels, y_pred)\n\n\ndef lrfn():\n if epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS:\n lr = (LR_MAX - LR_START) / LR_RAMPUP_EPOCHS * epoch + LR_START\n elif epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS + LR_SUSTAIN_EPOCHS:\n lr = LR_MAX\n else:\n lr = (LR_MAX - LR_MIN) * LR_EXP_DECAY ** (epoch - LR_RAMPUP_EPOCHS -\n LR_SUSTAIN_EPOCHS) + LR_MIN\n return lr\n\n\ndef tf_data_visualize(augmentation_element, name):\n row, col, idx = 5, 4, 0\n row = min(row, BATCH_SIZE // col)\n for image, label in augmentation_element:\n print(image.shape, label.shape)\n image = image / 255.0\n plt.figure(figsize=(15, int(15 * row / col)))\n for j in range(row * col):\n plt.subplot(row, col, j + 1)\n plt.axis('off')\n plt.imshow(image[j,])\n plt.show()\n idx += 1\n if idx == 3:\n break\n\n\n<mask token>\n",
"step-5": "import pathlib, random, cv2\nimport tensorflow as tf\nimport numpy as np\nimport tensorflow.keras.backend as K\nimport albumentations as A\nfrom matplotlib import pyplot as plt\nfrom functools import partial\nfrom sklearn.model_selection import train_test_split\n\n# GPU setup\ngpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')\nif len(gpus) > 1:\n try:\n print(\"Activate Multi GPU\")\n for gpu in gpus:\n tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)\n strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(cross_device_ops=tf.distribute.HierarchicalCopyAllReduce())\n except RuntimeError as e:\n print(e)\n\nelse:\n try:\n print(\"Activate Sigle GPU\")\n tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)\n strategy = tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy()\n except RuntimeError as e:\n print(e)\n\n\ndef preprocess_image(images):\n image = tf.io.read_file(images)\n image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)\n # image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0\n # image = (tf.cast(image, tf.float32) / 127.5) - 1\n # image = tf.image.per_image_standardization(image)\n image = tf.image.resize(image, [IMG_SIZE, IMG_SIZE])\n\n return image\n\n\ndef get_dataset(ds_path):\n ds_path = pathlib.Path(ds_path)\n\n images = list(ds_path.glob('*/*.jpg'))\n images = [str(path) for path in images]\n total_images = len(images)\n\n labels = sorted(item.name for item in ds_path.glob('*/') if item.is_dir())\n classes = labels\n labels = dict((name, index) for index, name in enumerate(labels))\n labels = [labels[pathlib.Path(path).parent.name] for path in images]\n labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=len(classes), dtype='float32')\n\n return images, labels, classes\n\n\ndef aug_fn(image):\n data = {\"image\":image}\n aug_data = transforms(**data)\n aug_img = aug_data[\"image\"]\n aug_img = tf.cast(aug_img, tf.float32) / 255.0\n aug_img = tf.image.per_image_standardization(aug_img)\n # aug_img = tf.keras.applications.resnet.preprocess_input(aug_img)\n\n return aug_img\n\n\ndef process_data(image, label):\n aug_img = tf.numpy_function(func=aug_fn, inp=[image], Tout=tf.float32)\n\n return aug_img, label\n\n\ndef make_tf_data(images, labels, augmentation):\n images = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(images)\n images = images.map(preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)\n labels = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(labels)\n\n dataset = tf.data.Dataset.zip((images, labels))\n dataset = dataset.repeat()\n \n if augmentation:\n dataset = dataset.map(partial(process_data), num_parallel_calls=AUTOTUNE)\n\n dataset = dataset.batch(BATCH_SIZE)\n dataset = dataset.prefetch(AUTOTUNE)\n\n return dataset\n\n\ndef residual_block(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True, name=None):\n if conv_shortcut:\n shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, strides=stride, name=name+'_0_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name+'_0_bn')(shortcut)\n\n else:\n shortcut = x\n\n x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name + '_1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_1_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x)\n\n x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='SAME', name=name + '_2_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_2_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x)\n\n x = tf.keras.layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=name + '_3_bn')(x)\n\n x = tf.keras.layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x])\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x)\n\n return x\n\n\ndef residual_stack(x, filters, blocks, stride1=2, name=None):\n x = residual_block(x, filters, stride=stride1, name=name + '_block1')\n\n for i in range(2, blocks + 1):\n x = residual_block(x, filters, conv_shortcut=False, name=name + '_block' + str(i))\n\n return x\n\n\ndef ResNet50():\n inputs = tf.keras.layers.Input(shape=INPUT_SHAPE)\n x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((3, 3), (3, 3)), name='conv1_pad')(inputs)\n x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 7, strides=2, use_bias=True, name='conv1_conv', kernel_initializer='he_uniform', bias_initializer='he_uniform', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)\n x = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name='conv1_bn')(x)\n x = tf.keras.layers.Activation('relu', name='conv1_relu')(x)\n\n x = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((1, 1), (1, 1)), name='pool1_pad')(x)\n x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(3, strides=2, name='pool1_pool')(x)\n\n x = residual_stack(x, 64, 3, stride1=1, name='conv2')\n x = residual_stack(x, 128, 4, name='conv3')\n x = residual_stack(x, 256, 6, name='conv4')\n x = residual_stack(x, 512, 3, name='conv5')\n\n x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(name='avg_pool')(x)\n outputs = tf.keras.layers.Dense(n_classes, activation='softmax', name='predictions')(x)\n\n model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)\n\n return model\n\n@tf.function\ndef train(model, images, labels):\n with tf.GradientTape() as tape:\n y_pred = model(images, training=True)\n loss = tf.reduce_mean(cost_fn(labels, y_pred))\n \n grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)\n optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.trainable_variables))\n\n train_acc.update_state(labels, y_pred)\n train_loss.update_state(labels, y_pred)\n\n\n@tf.function\ndef validation(model, images, labels):\n y_pred = model(images, training=False)\n loss = tf.reduce_mean(cost_fn(labels, y_pred))\n \n val_acc.update_state(labels, y_pred)\n val_loss.update_state(labels, y_pred)\n\n\ndef lrfn():\n if epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS:\n lr = (LR_MAX - LR_START) / LR_RAMPUP_EPOCHS * epoch + LR_START\n elif epoch < LR_RAMPUP_EPOCHS + LR_SUSTAIN_EPOCHS:\n lr = LR_MAX\n else:\n lr = (LR_MAX - LR_MIN) * LR_EXP_DECAY**(epoch - LR_RAMPUP_EPOCHS - LR_SUSTAIN_EPOCHS) + LR_MIN\n return lr\n\n\ndef tf_data_visualize(augmentation_element, name):\n row, col, idx = 5, 4, 0\n row = min(row, BATCH_SIZE // col)\n\n for (image, label) in augmentation_element:\n print(image.shape, label.shape)\n image = image / 255.0\n plt.figure(figsize=(15, int(15 * row / col)))\n for j in range(row * col):\n plt.subplot(row, col, j + 1)\n plt.axis('off')\n plt.imshow(image[j, ])\n\n # plt.savefig(f'{SAVED_PATH}/{LOG_TIME}/{name}_{idx}.jpg')\n plt.show()\n idx += 1\n\n if idx == 3:\n break\n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n # hyper parameters\n AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE\n IMG_SIZE = 224\n INPUT_SHAPE = (IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)\n BATCH_SIZE = 32\n EPOCHS = 1000\n\n # learning rate scheduler\n LR_START = 0.001\n LR_MAX = 0.005 * strategy.num_replicas_in_sync\n LR_MIN = 0.001\n LR_RAMPUP_EPOCHS = 5\n LR_SUSTAIN_EPOCHS = 0\n LR_EXP_DECAY = .8\n \n # early stopping\n PATIENCE = 3\n EARLY_STOPPING = True\n minimum_loss = float(2147000000)\n\n total_images, total_labels, CLASSES = get_dataset('/home/v100/tf_workspace/datasets/natural_images/natural_images')\n n_classes = len(CLASSES)\n\n train_images, valid_images, train_labels, valid_labels = train_test_split(total_images, total_labels, test_size=.3, shuffle=True, random_state=777)\n\n TRAIN_STEPS_PER_EPOCH = int(tf.math.ceil(len(train_images) / BATCH_SIZE).numpy())\n VALID_STEP_PER_EPOCH = int(tf.math.ceil(len(valid_images) / BATCH_SIZE).numpy())\n\n cost_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()\n # optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lrfn)\n optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.00001)\n inputs = tf.keras.Input(shape=(INPUT_SHAPE))\n model = ResNet50()\n model(inputs=inputs)\n model.summary()\n # tf.keras.utils.plot_model(model, show_shapes=True)\n\n train_acc = tf.metrics.CategoricalAccuracy()\n train_loss = tf.metrics.CategoricalCrossentropy()\n val_acc = tf.metrics.CategoricalAccuracy()\n val_loss = tf.metrics.CategoricalCrossentropy()\n\n transforms = A.Compose([\n # A.Resize(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3, p=1),\n\n A.OneOf([\n A.HorizontalFlip(p=0.6),\n A.VerticalFlip(p=0.6),\n ], p=0.7),\n\n # A.Cutout(num_holes=15, max_h_size=4, max_w_size=4, fill_value=[0, 0, 0], p=0.7),\n \n A.OneOf([\n A.RandomRotate90(p=0.6),\n A.ShiftScaleRotate(p=0.6, border_mode=1)\n ], p=0.7),\n\n # A.RandomBrightness(limit=0.1, p=0.5),\n # A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=20, sat_shift_limit=30, val_shift_limit=20, p=0.5),\n # A.RandomContrast(limit=0.2, p=0.5),\n ])\n\n # tf_data_visualize(make_tf_data(train_images, train_labels, True), 'train')\n\n stateful_matrices = ['train_acc', 'train_loss', 'valid_acc', 'valid_loss']\n print()\n print('Learning started. It takes sometime.')\n for epoch in range(EPOCHS):\n print(\"Current Learning Rate : \", optimizer._decayed_lr('float32').numpy())\n tf.print(\"Epoch {}/{}\".format(epoch + 1, EPOCHS))\n prog_bar = tf.keras.utils.Progbar(target=TRAIN_STEPS_PER_EPOCH, stateful_metrics=stateful_matrices)\n\n train_acc.reset_states()\n train_loss.reset_states()\n val_acc.reset_states()\n val_loss.reset_states()\n \n for idx, (images, labels) in enumerate(make_tf_data(train_images, train_labels, True)):\n train(model, images, labels)\n values=[('train_loss', train_loss.result().numpy()), ('train_acc', train_acc.result().numpy())]\n prog_bar.update(idx, values=values)\n\n if idx+1 >= TRAIN_STEPS_PER_EPOCH:\n break\n\n for idx, (images, labels) in enumerate(make_tf_data(valid_images, valid_labels, True)):\n validation(model, images, labels)\n\n if idx+1 >= VALID_STEP_PER_EPOCH:\n break\n \n values = [('train_loss', train_loss.result().numpy()), ('train_acc', train_acc.result().numpy()), ('valid_loss', val_loss.result().numpy()), ('valid_acc', val_acc.result().numpy())]\n prog_bar.update(TRAIN_STEPS_PER_EPOCH, values=values, finalize=True)\n\n if EARLY_STOPPING:\n tmp_loss = (val_loss.result().numpy())\n if tmp_loss < minimum_loss:\n minimum_loss = tmp_loss\n PATIENCE = 3\n\n else:\n PATIENCE -= 1\n\n if PATIENCE == 0:\n break\n\n print('Learning Finished')\n model.save('/home/v100/tf_workspace/model/resnet50_adam_he_l2_aug.h5')",
"step-ids": [
7,
10,
11,
12,
16
]
}
|
[
7,
10,
11,
12,
16
] |
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
from django.db import models, migrations
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('grid2', '0003_auto_20161231_2329'),
]
operations = [
migrations.RemoveField(
model_name='grid',
name='gameNumber',
),
migrations.RemoveField(
model_name='grid',
name='gameType',
),
migrations.AddField(
model_name='grid',
name='active',
field=models.BooleanField(default=True),
),
]
|
normal
|
{
"blob_id": "3e305cee2f814698729c008320e326c4bd42640d",
"index": 6629,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass Migration(migrations.Migration):\n <mask token>\n <mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass Migration(migrations.Migration):\n dependencies = [('grid2', '0003_auto_20161231_2329')]\n operations = [migrations.RemoveField(model_name='grid', name=\n 'gameNumber'), migrations.RemoveField(model_name='grid', name=\n 'gameType'), migrations.AddField(model_name='grid', name='active',\n field=models.BooleanField(default=True))]\n",
"step-4": "from __future__ import unicode_literals\nfrom django.db import models, migrations\n\n\nclass Migration(migrations.Migration):\n dependencies = [('grid2', '0003_auto_20161231_2329')]\n operations = [migrations.RemoveField(model_name='grid', name=\n 'gameNumber'), migrations.RemoveField(model_name='grid', name=\n 'gameType'), migrations.AddField(model_name='grid', name='active',\n field=models.BooleanField(default=True))]\n",
"step-5": "# -*- coding: utf-8 -*-\nfrom __future__ import unicode_literals\n\nfrom django.db import models, migrations\n\n\nclass Migration(migrations.Migration):\n\n dependencies = [\n ('grid2', '0003_auto_20161231_2329'),\n ]\n\n operations = [\n migrations.RemoveField(\n model_name='grid',\n name='gameNumber',\n ),\n migrations.RemoveField(\n model_name='grid',\n name='gameType',\n ),\n migrations.AddField(\n model_name='grid',\n name='active',\n field=models.BooleanField(default=True),\n ),\n ]\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
for item in data['comments']:
sum = sum + int(item['count'])
print(sum)
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
url = 'http://py4e-data.dr-chuck.net/comments_147422.json'
handle = urllib.request.urlopen(url)
data = handle.read().decode()
data = json.loads(data)
sum = 0
for item in data['comments']:
sum = sum + int(item['count'])
print(sum)
<|reserved_special_token_1|>
import urllib.request, urllib.parse, urllib.error
import json
import ssl
url = 'http://py4e-data.dr-chuck.net/comments_147422.json'
handle = urllib.request.urlopen(url)
data = handle.read().decode()
data = json.loads(data)
sum = 0
for item in data['comments']:
sum = sum + int(item['count'])
print(sum)
<|reserved_special_token_1|>
import urllib.request, urllib.parse, urllib.error
import json
import ssl
# Retrieve json data into Python dictionary
url = "http://py4e-data.dr-chuck.net/comments_147422.json"
handle = urllib.request.urlopen(url)
data = handle.read().decode()
data = json.loads(data)
# Calculate total sum of counts
sum = 0
for item in data['comments']:
sum = sum + int(item['count'])
print(sum)
|
flexible
|
{
"blob_id": "01b9706966007c44aa19d8249fbcaee5b511786a",
"index": 1111,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nfor item in data['comments']:\n sum = sum + int(item['count'])\nprint(sum)\n",
"step-3": "<mask token>\nurl = 'http://py4e-data.dr-chuck.net/comments_147422.json'\nhandle = urllib.request.urlopen(url)\ndata = handle.read().decode()\ndata = json.loads(data)\nsum = 0\nfor item in data['comments']:\n sum = sum + int(item['count'])\nprint(sum)\n",
"step-4": "import urllib.request, urllib.parse, urllib.error\nimport json\nimport ssl\nurl = 'http://py4e-data.dr-chuck.net/comments_147422.json'\nhandle = urllib.request.urlopen(url)\ndata = handle.read().decode()\ndata = json.loads(data)\nsum = 0\nfor item in data['comments']:\n sum = sum + int(item['count'])\nprint(sum)\n",
"step-5": "import urllib.request, urllib.parse, urllib.error\nimport json\nimport ssl\n\n# Retrieve json data into Python dictionary\nurl = \"http://py4e-data.dr-chuck.net/comments_147422.json\"\nhandle = urllib.request.urlopen(url)\ndata = handle.read().decode()\ndata = json.loads(data)\n\n# Calculate total sum of counts\nsum = 0\nfor item in data['comments']:\n sum = sum + int(item['count'])\n\nprint(sum)\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
"""
Django settings for gamelibrary project.
Generated by 'django-admin startproject' using Django 1.9.5.
For more information on this file, see
https://docs.djangoproject.com/en/1.9/topics/settings/
For the full list of settings and their values, see
https://docs.djangoproject.com/en/1.9/ref/settings/
"""
import os
# from django.conf.global_settings import TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS
# Build paths inside the project like this: os.path.join(BASE_DIR, ...)
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# Quick-start development settings - unsuitable for production
# See https://docs.djangoproject.com/en/1.9/howto/deployment/checklist/
# SECURITY WARNING: keep the secret key used in production secret!
# SECURITY WARNING: don't run with debug turned on in production!
ALLOWED_HOSTS = []
# Application definition
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'admin_honeypot',
'bootstrap3',
'el_pagination',
'compressor',
# 'pipeline',
'accounts',
'bot',
'home',
'pages',
'serve_media',
'events',
'gallery',
'groups',
'django_rq',
'surveys',
]
MIDDLEWARE_CLASSES = [
# 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
'django.middleware.locale.LocaleMiddleware',
'django.middleware.common.CommonMiddleware',
'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
'django.contrib.auth.middleware.SessionAuthenticationMiddleware',
'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',
# 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
'csp.middleware.CSPMiddleware',
]
ROOT_URLCONF = 'config.urls'
TEMPLATES = [
{
'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates'), os.path.join(BASE_DIR, 'templates/error_pages')],
'APP_DIRS': True,
'OPTIONS': {
'context_processors': [
'django.template.context_processors.debug',
'django.template.context_processors.request',
'django.contrib.auth.context_processors.auth',
'django.contrib.messages.context_processors.messages',
],
},
},
]
WSGI_APPLICATION = 'config.wsgi.application'
# Password validation
# https://docs.djangoproject.com/en/1.9/ref/settings/#auth-password-validators
AUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [
{
'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator',
},
{
'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator',
},
{
'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator',
},
{
'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator',
},
]
# Internationalization
# https://docs.djangoproject.com/en/1.9/topics/i18n/
LANGUAGE_CODE = 'en-us'
TIME_ZONE = 'UTC'
USE_I18N = True
USE_L10N = True
USE_TZ = True
LOCALE_PATHS = [
os.path.join(BASE_DIR, 'static/locale/'),
]
# Static files (CSS, JavaScript, Images)
# https://docs.djangoproject.com/en/1.9/howto/static-files/
STATIC_URL = '/static/'
STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'assets/')
# Redirect to here after Login
LOGIN_REDIRECT_URL = '/home'
TELEGRAM_TOKEN = os.environ.get('GROUPSOME_TELEGRAM_TOKEN')
TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET = os.environ.get('GROUPSOME_TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET')
TELEGRAM_BOT_USERNAME = "groupsomebot"
# Media root directory
MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media')
MEDIA_SERVE_USING_NGINX = False
# Needed for Endless Scrolling
# TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS += (
# 'django.core.context_processors.request',
# )
STATICFILES_FINDERS = (
'django.contrib.staticfiles.finders.FileSystemFinder',
'django.contrib.staticfiles.finders.AppDirectoriesFinder',
'compressor.finders.CompressorFinder',
'pipeline.finders.PipelineFinder',
)
STATICFILES_STORAGE = 'pipeline.storage.PipelineStorage'
PIPELINE = {
'PIPELINE_ENABLED': True,
'COMPILERS': (
'pipeline.compilers.stylus.StylusCompiler',
),
'STYLESHEETS': {
'main': {
'source_filenames': (
'style/main.styl',
),
'output_filename': 'style/main.css',
}
},
'STYLUS_ARGUMENTS': '-c',
}
CSP_STYLE_SRC = ("'self'", "'unsafe-inline'", "fonts.googleapis.com")
CSP_FONT_SRC = ("'self'", "fonts.gstatic.com")
|
normal
|
{
"blob_id": "b42414b7d8ed80d8794ab7c49dfde1e5df0721f1",
"index": 1318,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nBASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))\nALLOWED_HOSTS = []\nINSTALLED_APPS = ['django.contrib.admin', 'django.contrib.auth',\n 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions',\n 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles',\n 'admin_honeypot', 'bootstrap3', 'el_pagination', 'compressor',\n 'accounts', 'bot', 'home', 'pages', 'serve_media', 'events', 'gallery',\n 'groups', 'django_rq', 'surveys']\nMIDDLEWARE_CLASSES = ['django.middleware.security.SecurityMiddleware',\n 'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',\n 'django.middleware.locale.LocaleMiddleware',\n 'django.middleware.common.CommonMiddleware',\n 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',\n 'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',\n 'django.contrib.auth.middleware.SessionAuthenticationMiddleware',\n 'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',\n 'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',\n 'csp.middleware.CSPMiddleware']\nROOT_URLCONF = 'config.urls'\nTEMPLATES = [{'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',\n 'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates'), os.path.join(BASE_DIR,\n 'templates/error_pages')], 'APP_DIRS': True, 'OPTIONS': {\n 'context_processors': ['django.template.context_processors.debug',\n 'django.template.context_processors.request',\n 'django.contrib.auth.context_processors.auth',\n 'django.contrib.messages.context_processors.messages']}}]\nWSGI_APPLICATION = 'config.wsgi.application'\nAUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [{'NAME':\n 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator'\n }, {'NAME':\n 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator'}, {\n 'NAME':\n 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator'}, {\n 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator'}\n ]\nLANGUAGE_CODE = 'en-us'\nTIME_ZONE = 'UTC'\nUSE_I18N = True\nUSE_L10N = True\nUSE_TZ = True\nLOCALE_PATHS = [os.path.join(BASE_DIR, 'static/locale/')]\nSTATIC_URL = '/static/'\nSTATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'assets/')\nLOGIN_REDIRECT_URL = '/home'\nTELEGRAM_TOKEN = os.environ.get('GROUPSOME_TELEGRAM_TOKEN')\nTELEGRAM_WEBHOOK_SECRET = os.environ.get('GROUPSOME_TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET')\nTELEGRAM_BOT_USERNAME = 'groupsomebot'\nMEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media')\nMEDIA_SERVE_USING_NGINX = False\nSTATICFILES_FINDERS = (\n 'django.contrib.staticfiles.finders.FileSystemFinder',\n 'django.contrib.staticfiles.finders.AppDirectoriesFinder',\n 'compressor.finders.CompressorFinder', 'pipeline.finders.PipelineFinder')\nSTATICFILES_STORAGE = 'pipeline.storage.PipelineStorage'\nPIPELINE = {'PIPELINE_ENABLED': True, 'COMPILERS': (\n 'pipeline.compilers.stylus.StylusCompiler',), 'STYLESHEETS': {'main': {\n 'source_filenames': ('style/main.styl',), 'output_filename':\n 'style/main.css'}}, 'STYLUS_ARGUMENTS': '-c'}\nCSP_STYLE_SRC = \"'self'\", \"'unsafe-inline'\", 'fonts.googleapis.com'\nCSP_FONT_SRC = \"'self'\", 'fonts.gstatic.com'\n",
"step-3": "<mask token>\nimport os\nBASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))\nALLOWED_HOSTS = []\nINSTALLED_APPS = ['django.contrib.admin', 'django.contrib.auth',\n 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions',\n 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles',\n 'admin_honeypot', 'bootstrap3', 'el_pagination', 'compressor',\n 'accounts', 'bot', 'home', 'pages', 'serve_media', 'events', 'gallery',\n 'groups', 'django_rq', 'surveys']\nMIDDLEWARE_CLASSES = ['django.middleware.security.SecurityMiddleware',\n 'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',\n 'django.middleware.locale.LocaleMiddleware',\n 'django.middleware.common.CommonMiddleware',\n 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',\n 'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',\n 'django.contrib.auth.middleware.SessionAuthenticationMiddleware',\n 'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',\n 'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',\n 'csp.middleware.CSPMiddleware']\nROOT_URLCONF = 'config.urls'\nTEMPLATES = [{'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',\n 'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates'), os.path.join(BASE_DIR,\n 'templates/error_pages')], 'APP_DIRS': True, 'OPTIONS': {\n 'context_processors': ['django.template.context_processors.debug',\n 'django.template.context_processors.request',\n 'django.contrib.auth.context_processors.auth',\n 'django.contrib.messages.context_processors.messages']}}]\nWSGI_APPLICATION = 'config.wsgi.application'\nAUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [{'NAME':\n 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator'\n }, {'NAME':\n 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator'}, {\n 'NAME':\n 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator'}, {\n 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator'}\n ]\nLANGUAGE_CODE = 'en-us'\nTIME_ZONE = 'UTC'\nUSE_I18N = True\nUSE_L10N = True\nUSE_TZ = True\nLOCALE_PATHS = [os.path.join(BASE_DIR, 'static/locale/')]\nSTATIC_URL = '/static/'\nSTATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'assets/')\nLOGIN_REDIRECT_URL = '/home'\nTELEGRAM_TOKEN = os.environ.get('GROUPSOME_TELEGRAM_TOKEN')\nTELEGRAM_WEBHOOK_SECRET = os.environ.get('GROUPSOME_TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET')\nTELEGRAM_BOT_USERNAME = 'groupsomebot'\nMEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media')\nMEDIA_SERVE_USING_NGINX = False\nSTATICFILES_FINDERS = (\n 'django.contrib.staticfiles.finders.FileSystemFinder',\n 'django.contrib.staticfiles.finders.AppDirectoriesFinder',\n 'compressor.finders.CompressorFinder', 'pipeline.finders.PipelineFinder')\nSTATICFILES_STORAGE = 'pipeline.storage.PipelineStorage'\nPIPELINE = {'PIPELINE_ENABLED': True, 'COMPILERS': (\n 'pipeline.compilers.stylus.StylusCompiler',), 'STYLESHEETS': {'main': {\n 'source_filenames': ('style/main.styl',), 'output_filename':\n 'style/main.css'}}, 'STYLUS_ARGUMENTS': '-c'}\nCSP_STYLE_SRC = \"'self'\", \"'unsafe-inline'\", 'fonts.googleapis.com'\nCSP_FONT_SRC = \"'self'\", 'fonts.gstatic.com'\n",
"step-4": "\"\"\"\nDjango settings for gamelibrary project.\n\nGenerated by 'django-admin startproject' using Django 1.9.5.\n\nFor more information on this file, see\nhttps://docs.djangoproject.com/en/1.9/topics/settings/\n\nFor the full list of settings and their values, see\nhttps://docs.djangoproject.com/en/1.9/ref/settings/\n\"\"\"\n\nimport os\n# from django.conf.global_settings import TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS\n\n# Build paths inside the project like this: os.path.join(BASE_DIR, ...)\nBASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))\n\n\n# Quick-start development settings - unsuitable for production\n# See https://docs.djangoproject.com/en/1.9/howto/deployment/checklist/\n\n# SECURITY WARNING: keep the secret key used in production secret!\n\n\n# SECURITY WARNING: don't run with debug turned on in production!\n\nALLOWED_HOSTS = []\n\n\n# Application definition\n\nINSTALLED_APPS = [\n 'django.contrib.admin',\n 'django.contrib.auth',\n 'django.contrib.contenttypes',\n 'django.contrib.sessions',\n 'django.contrib.messages',\n 'django.contrib.staticfiles',\n 'admin_honeypot',\n 'bootstrap3',\n 'el_pagination',\n 'compressor',\n # 'pipeline',\n 'accounts',\n 'bot',\n 'home',\n 'pages',\n 'serve_media',\n 'events',\n 'gallery',\n 'groups',\n 'django_rq',\n 'surveys',\n]\n\nMIDDLEWARE_CLASSES = [\n # 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',\n 'django.middleware.security.SecurityMiddleware',\n 'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',\n 'django.middleware.locale.LocaleMiddleware',\n 'django.middleware.common.CommonMiddleware',\n 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',\n 'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',\n 'django.contrib.auth.middleware.SessionAuthenticationMiddleware',\n 'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',\n 'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',\n # 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',\n 'csp.middleware.CSPMiddleware',\n]\n\nROOT_URLCONF = 'config.urls'\n\nTEMPLATES = [\n {\n 'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',\n 'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates'), os.path.join(BASE_DIR, 'templates/error_pages')],\n 'APP_DIRS': True,\n 'OPTIONS': {\n 'context_processors': [\n 'django.template.context_processors.debug',\n 'django.template.context_processors.request',\n 'django.contrib.auth.context_processors.auth',\n 'django.contrib.messages.context_processors.messages',\n ],\n },\n },\n]\n\nWSGI_APPLICATION = 'config.wsgi.application'\n\n\n# Password validation\n# https://docs.djangoproject.com/en/1.9/ref/settings/#auth-password-validators\n\nAUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [\n {\n 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator',\n },\n {\n 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator',\n },\n {\n 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator',\n },\n {\n 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator',\n },\n]\n\n\n# Internationalization\n# https://docs.djangoproject.com/en/1.9/topics/i18n/\n\nLANGUAGE_CODE = 'en-us'\n\nTIME_ZONE = 'UTC'\n\nUSE_I18N = True\n\nUSE_L10N = True\n\nUSE_TZ = True\n\nLOCALE_PATHS = [\n os.path.join(BASE_DIR, 'static/locale/'),\n]\n\n# Static files (CSS, JavaScript, Images)\n# https://docs.djangoproject.com/en/1.9/howto/static-files/\n\nSTATIC_URL = '/static/'\n\nSTATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'assets/')\n\n# Redirect to here after Login\nLOGIN_REDIRECT_URL = '/home'\n\nTELEGRAM_TOKEN = os.environ.get('GROUPSOME_TELEGRAM_TOKEN')\nTELEGRAM_WEBHOOK_SECRET = os.environ.get('GROUPSOME_TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET')\nTELEGRAM_BOT_USERNAME = \"groupsomebot\"\n\n# Media root directory\nMEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media')\nMEDIA_SERVE_USING_NGINX = False\n\n# Needed for Endless Scrolling\n# TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS += (\n# 'django.core.context_processors.request',\n# )\n\nSTATICFILES_FINDERS = (\n 'django.contrib.staticfiles.finders.FileSystemFinder',\n 'django.contrib.staticfiles.finders.AppDirectoriesFinder',\n 'compressor.finders.CompressorFinder',\n 'pipeline.finders.PipelineFinder',\n)\n\nSTATICFILES_STORAGE = 'pipeline.storage.PipelineStorage'\n\nPIPELINE = {\n 'PIPELINE_ENABLED': True,\n 'COMPILERS': (\n 'pipeline.compilers.stylus.StylusCompiler',\n ),\n 'STYLESHEETS': {\n 'main': {\n 'source_filenames': (\n 'style/main.styl',\n ),\n 'output_filename': 'style/main.css',\n }\n },\n 'STYLUS_ARGUMENTS': '-c',\n}\n\nCSP_STYLE_SRC = (\"'self'\", \"'unsafe-inline'\", \"fonts.googleapis.com\")\nCSP_FONT_SRC = (\"'self'\", \"fonts.gstatic.com\")\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
<|reserved_special_token_0|>
class DemoTopology(Topo):
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class DemoTopology(Topo):
def __init__(self):
Topo.__init__(self)
h1 = self.h1 = self.addHost('h1')
h2 = self.h2 = self.addHost('h2')
h3 = self.h3 = self.addHost('h3')
h4 = self.h4 = self.addHost('h4')
h51 = self.h51 = self.addHost('h51')
h52 = self.h52 = self.addHost('h52')
s0 = self.s0 = self.addSwitch('s0')
s1 = self.s1 = self.addSwitch('s1')
s4 = self.s4 = self.addSwitch('s4')
s5 = self.s5 = self.addSwitch('s5')
self.addLink(h1, s1)
self.addLink(h2, s1)
self.addLink(h3, s1)
self.addLink(h4, s4)
self.addLink(h51, s5)
self.addLink(h52, s5)
self.addLink(s0, s1)
self.addLink(s0, s4)
self.addLink(s5, s4)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class DemoTopology(Topo):
def __init__(self):
Topo.__init__(self)
h1 = self.h1 = self.addHost('h1')
h2 = self.h2 = self.addHost('h2')
h3 = self.h3 = self.addHost('h3')
h4 = self.h4 = self.addHost('h4')
h51 = self.h51 = self.addHost('h51')
h52 = self.h52 = self.addHost('h52')
s0 = self.s0 = self.addSwitch('s0')
s1 = self.s1 = self.addSwitch('s1')
s4 = self.s4 = self.addSwitch('s4')
s5 = self.s5 = self.addSwitch('s5')
self.addLink(h1, s1)
self.addLink(h2, s1)
self.addLink(h3, s1)
self.addLink(h4, s4)
self.addLink(h51, s5)
self.addLink(h52, s5)
self.addLink(s0, s1)
self.addLink(s0, s4)
self.addLink(s5, s4)
topos = {'demo': lambda : DemoTopology()}
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
from mininet.topo import Topo
class DemoTopology(Topo):
def __init__(self):
Topo.__init__(self)
h1 = self.h1 = self.addHost('h1')
h2 = self.h2 = self.addHost('h2')
h3 = self.h3 = self.addHost('h3')
h4 = self.h4 = self.addHost('h4')
h51 = self.h51 = self.addHost('h51')
h52 = self.h52 = self.addHost('h52')
s0 = self.s0 = self.addSwitch('s0')
s1 = self.s1 = self.addSwitch('s1')
s4 = self.s4 = self.addSwitch('s4')
s5 = self.s5 = self.addSwitch('s5')
self.addLink(h1, s1)
self.addLink(h2, s1)
self.addLink(h3, s1)
self.addLink(h4, s4)
self.addLink(h51, s5)
self.addLink(h52, s5)
self.addLink(s0, s1)
self.addLink(s0, s4)
self.addLink(s5, s4)
topos = {'demo': lambda : DemoTopology()}
<|reserved_special_token_1|>
#!/usr/bin/python
"""
demo_mininet_topo.py
Sample topology class with Mininet.
G = {V, E}
V = {h1, h2, h3, h4, h51, h52, s0, s1, s4, s5}
# of hosts = 6
# of switches = 4
E = {
(h1, s1), (h2, s1), (h3, s1),
(h4, s4),
(h51, s5), (h52, s5),
(s0, s1), (s0, s4), (s5, s4)
}
"""
from mininet.topo import Topo
class DemoTopology(Topo):
def __init__(self):
Topo.__init__(self)
# Add some hosts
h1 = self.h1 = self.addHost('h1')
h2 = self.h2 = self.addHost('h2')
h3 = self.h3 = self.addHost('h3')
h4 = self.h4 = self.addHost('h4')
h51 = self.h51 = self.addHost('h51')
h52 = self.h52 = self.addHost('h52')
# Add switches
s0 = self.s0 = self.addSwitch('s0')
s1 = self.s1 = self.addSwitch('s1')
s4 = self.s4 = self.addSwitch('s4')
s5 = self.s5 = self.addSwitch('s5')
# Link hosts with switches
self.addLink(h1, s1)
self.addLink(h2, s1)
self.addLink(h3, s1)
self.addLink(h4, s4)
self.addLink(h51, s5)
self.addLink(h52, s5)
# Link switches with switches
self.addLink(s0, s1)
self.addLink(s0, s4)
self.addLink(s5, s4)
topos = {
'demo': lambda: DemoTopology()
}
|
flexible
|
{
"blob_id": "8c69813bc576a56c25c828fe24e2707e65ac0d0d",
"index": 5628,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass DemoTopology(Topo):\n <mask token>\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass DemoTopology(Topo):\n\n def __init__(self):\n Topo.__init__(self)\n h1 = self.h1 = self.addHost('h1')\n h2 = self.h2 = self.addHost('h2')\n h3 = self.h3 = self.addHost('h3')\n h4 = self.h4 = self.addHost('h4')\n h51 = self.h51 = self.addHost('h51')\n h52 = self.h52 = self.addHost('h52')\n s0 = self.s0 = self.addSwitch('s0')\n s1 = self.s1 = self.addSwitch('s1')\n s4 = self.s4 = self.addSwitch('s4')\n s5 = self.s5 = self.addSwitch('s5')\n self.addLink(h1, s1)\n self.addLink(h2, s1)\n self.addLink(h3, s1)\n self.addLink(h4, s4)\n self.addLink(h51, s5)\n self.addLink(h52, s5)\n self.addLink(s0, s1)\n self.addLink(s0, s4)\n self.addLink(s5, s4)\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass DemoTopology(Topo):\n\n def __init__(self):\n Topo.__init__(self)\n h1 = self.h1 = self.addHost('h1')\n h2 = self.h2 = self.addHost('h2')\n h3 = self.h3 = self.addHost('h3')\n h4 = self.h4 = self.addHost('h4')\n h51 = self.h51 = self.addHost('h51')\n h52 = self.h52 = self.addHost('h52')\n s0 = self.s0 = self.addSwitch('s0')\n s1 = self.s1 = self.addSwitch('s1')\n s4 = self.s4 = self.addSwitch('s4')\n s5 = self.s5 = self.addSwitch('s5')\n self.addLink(h1, s1)\n self.addLink(h2, s1)\n self.addLink(h3, s1)\n self.addLink(h4, s4)\n self.addLink(h51, s5)\n self.addLink(h52, s5)\n self.addLink(s0, s1)\n self.addLink(s0, s4)\n self.addLink(s5, s4)\n\n\ntopos = {'demo': lambda : DemoTopology()}\n",
"step-4": "<mask token>\nfrom mininet.topo import Topo\n\n\nclass DemoTopology(Topo):\n\n def __init__(self):\n Topo.__init__(self)\n h1 = self.h1 = self.addHost('h1')\n h2 = self.h2 = self.addHost('h2')\n h3 = self.h3 = self.addHost('h3')\n h4 = self.h4 = self.addHost('h4')\n h51 = self.h51 = self.addHost('h51')\n h52 = self.h52 = self.addHost('h52')\n s0 = self.s0 = self.addSwitch('s0')\n s1 = self.s1 = self.addSwitch('s1')\n s4 = self.s4 = self.addSwitch('s4')\n s5 = self.s5 = self.addSwitch('s5')\n self.addLink(h1, s1)\n self.addLink(h2, s1)\n self.addLink(h3, s1)\n self.addLink(h4, s4)\n self.addLink(h51, s5)\n self.addLink(h52, s5)\n self.addLink(s0, s1)\n self.addLink(s0, s4)\n self.addLink(s5, s4)\n\n\ntopos = {'demo': lambda : DemoTopology()}\n",
"step-5": "#!/usr/bin/python\n\n\"\"\"\ndemo_mininet_topo.py\n\nSample topology class with Mininet.\n\nG = {V, E}\nV = {h1, h2, h3, h4, h51, h52, s0, s1, s4, s5}\n\t# of hosts = 6\n\t# of switches = 4\nE = {\n\t\t(h1, s1), (h2, s1), (h3, s1), \n\t \t(h4, s4), \n\t\t(h51, s5), (h52, s5), \n\t\t(s0, s1), (s0, s4), (s5, s4)\n\t}\n\"\"\"\n\nfrom mininet.topo import Topo\n\nclass DemoTopology(Topo):\n\t\n\tdef __init__(self):\n\t\t\n\t\tTopo.__init__(self)\n\t\t\n\t\t# Add some hosts\n\t\th1 = self.h1 = self.addHost('h1')\n\t\th2 = self.h2 = self.addHost('h2')\n\t\th3 = self.h3 = self.addHost('h3')\n\t\th4 = self.h4 = self.addHost('h4')\n\t\th51 = self.h51 = self.addHost('h51')\n\t\th52 = self.h52 = self.addHost('h52')\n\t\t\n\t\t# Add switches\n\t\ts0 = self.s0 = self.addSwitch('s0')\n\t\ts1 = self.s1 = self.addSwitch('s1')\n\t\ts4 = self.s4 = self.addSwitch('s4')\n\t\ts5 = self.s5 = self.addSwitch('s5')\n\t\t\n\t\t# Link hosts with switches\n\t\tself.addLink(h1, s1)\n\t\tself.addLink(h2, s1)\n\t\tself.addLink(h3, s1)\n\t\tself.addLink(h4, s4)\n\t\tself.addLink(h51, s5)\n\t\tself.addLink(h52, s5)\n\t\t\n\t\t# Link switches with switches\n\t\tself.addLink(s0, s1)\n\t\tself.addLink(s0, s4)\n\t\tself.addLink(s5, s4)\n\t\ntopos = {\n\t'demo': lambda: DemoTopology()\n}\t",
"step-ids": [
1,
2,
3,
4,
5
]
}
|
[
1,
2,
3,
4,
5
] |
import argparse
import os
import shutil
import time, math
from collections import OrderedDict
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.parallel
import torch.backends.cudnn as cudnn
import torch.optim
import torch.utils.data
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.models as models
import numpy as np
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
from torch.autograd.variable import Variable
from .Resnets import *
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
from efficientnet_pytorch import EfficientNet as efn
class ChannelAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, ratio=16):
super(ChannelAttention, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_planes, in_planes // 16, 1, bias=False),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(in_planes // 16, in_planes, 1, bias=False))
#self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(in_planes, in_planes // 16, bias=False),
# nn.ReLU(inplace=True),
# nn.Linear(in_planes // 16, in_planes, bias=False))
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
#b, c, _, _ = x.size()
avg_out = self.fc(self.avg_pool(x))
max_out = self.fc(self.max_pool(x))
out = avg_out + max_out
return self.sigmoid(out)
class SpatialAttention(nn.Module):
def __init__(self, kernel_size=7):
super(SpatialAttention, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size//2, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
x = self.conv1(x)
return self.sigmoid(x)
class PYRModule(nn.Module):
def __init__(self,inplanes,downsample=None):
super(PYRModule, self).__init__()
self.ca = ChannelAttention(inplanes)
self.features = nn.Sequential(
nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
)
def forward(self, x):
#residual =x
x = self.ca(x) * x
#x += residual
x = self.features(x)
return x
class HPNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(HPNet, self).__init__()
self.faceModel = efn.from_pretrained('efficientnet-b4')
self.planes_num=1792#2304#2048#1536#1408#1280#1792
self.cls_num=66
self.feature_1 = PYRModule(self.planes_num)
self.feature_2 = PYRModule(self.planes_num)
self.feature_3 = PYRModule(self.planes_num)
self.idx_tensor = torch.FloatTensor(torch.range(0,self.cls_num-1)*1).cuda()
self.fc_b_1 = nn.Sequential(
nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num),
)
self.fc_b_2 = nn.Sequential(
nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num),
)
self.fc_b_3 = nn.Sequential(
nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num),
)
self.max_pool_1=nn.MaxPool1d(3)
self.max_pool_2=nn.MaxPool1d(3)
self.max_pool_3=nn.MaxPool1d(3)
self.softmax=nn.Softmax(dim=2).cuda()
self.sigmoid=nn.Sigmoid().cuda()
def forward(self, faces):
xFace = self.faceModel.extract_features(faces)
x_p = self.feature_1(xFace)
x_y = self.feature_2(xFace)
x_r = self.feature_3(xFace)
x_p = torch.flatten(x_p, 1)
x_y = torch.flatten(x_y, 1)
x_r = torch.flatten(x_r, 1)
x_p_feat=torch.unsqueeze(x_p,1)
x_y_feat=torch.unsqueeze(x_y,1)
x_r_feat=torch.unsqueeze(x_r,1)
x_feat=torch.cat([x_p_feat,x_y_feat,x_r_feat],1)
x_p_b=self.fc_b_1(x_p)
x_y_b=self.fc_b_2(x_y)
x_r_b=self.fc_b_3(x_r)
x_p_b=torch.unsqueeze(x_p_b,1)
x_y_b=torch.unsqueeze(x_y_b,1)
x_r_b=torch.unsqueeze(x_r_b,1)
x_p_b_mp=self.max_pool_1(x_p_b)
x_y_b_mp=self.max_pool_2(x_y_b)
x_r_b_mp=self.max_pool_3(x_r_b)
x_p_pre=self.softmax(x_p_b)
x_y_pre=self.softmax(x_y_b)
x_r_pre=self.softmax(x_r_b)
x_p=torch.sum(x_p_pre * self.idx_tensor, 2)
x_y=torch.sum(x_y_pre * self.idx_tensor, 2)
x_r=torch.sum(x_r_pre * self.idx_tensor, 2)
return torch.cat([x_p,x_y,x_r],1),torch.cat([x_p_b,x_y_b,x_r_b],1),torch.cat([x_p_b_mp,x_y_b_mp,x_r_b_mp],1),x_feat
|
normal
|
{
"blob_id": "c9de51ee5a9955f36ecd9f5d92813821fb68fb3d",
"index": 4308,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass SpatialAttention(nn.Module):\n\n def __init__(self, kernel_size=7):\n super(SpatialAttention, self).__init__()\n self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size // 2,\n bias=False)\n self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n <mask token>\n\n\nclass PYRModule(nn.Module):\n\n def __init__(self, inplanes, downsample=None):\n super(PYRModule, self).__init__()\n self.ca = ChannelAttention(inplanes)\n self.features = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)))\n\n def forward(self, x):\n x = self.ca(x) * x\n x = self.features(x)\n return x\n\n\nclass HPNet(nn.Module):\n\n def __init__(self):\n super(HPNet, self).__init__()\n self.faceModel = efn.from_pretrained('efficientnet-b4')\n self.planes_num = 1792\n self.cls_num = 66\n self.feature_1 = PYRModule(self.planes_num)\n self.feature_2 = PYRModule(self.planes_num)\n self.feature_3 = PYRModule(self.planes_num)\n self.idx_tensor = torch.FloatTensor(torch.range(0, self.cls_num - 1\n ) * 1).cuda()\n self.fc_b_1 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.fc_b_2 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.fc_b_3 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.max_pool_1 = nn.MaxPool1d(3)\n self.max_pool_2 = nn.MaxPool1d(3)\n self.max_pool_3 = nn.MaxPool1d(3)\n self.softmax = nn.Softmax(dim=2).cuda()\n self.sigmoid = nn.Sigmoid().cuda()\n\n def forward(self, faces):\n xFace = self.faceModel.extract_features(faces)\n x_p = self.feature_1(xFace)\n x_y = self.feature_2(xFace)\n x_r = self.feature_3(xFace)\n x_p = torch.flatten(x_p, 1)\n x_y = torch.flatten(x_y, 1)\n x_r = torch.flatten(x_r, 1)\n x_p_feat = torch.unsqueeze(x_p, 1)\n x_y_feat = torch.unsqueeze(x_y, 1)\n x_r_feat = torch.unsqueeze(x_r, 1)\n x_feat = torch.cat([x_p_feat, x_y_feat, x_r_feat], 1)\n x_p_b = self.fc_b_1(x_p)\n x_y_b = self.fc_b_2(x_y)\n x_r_b = self.fc_b_3(x_r)\n x_p_b = torch.unsqueeze(x_p_b, 1)\n x_y_b = torch.unsqueeze(x_y_b, 1)\n x_r_b = torch.unsqueeze(x_r_b, 1)\n x_p_b_mp = self.max_pool_1(x_p_b)\n x_y_b_mp = self.max_pool_2(x_y_b)\n x_r_b_mp = self.max_pool_3(x_r_b)\n x_p_pre = self.softmax(x_p_b)\n x_y_pre = self.softmax(x_y_b)\n x_r_pre = self.softmax(x_r_b)\n x_p = torch.sum(x_p_pre * self.idx_tensor, 2)\n x_y = torch.sum(x_y_pre * self.idx_tensor, 2)\n x_r = torch.sum(x_r_pre * self.idx_tensor, 2)\n return torch.cat([x_p, x_y, x_r], 1), torch.cat([x_p_b, x_y_b,\n x_r_b], 1), torch.cat([x_p_b_mp, x_y_b_mp, x_r_b_mp], 1), x_feat\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass ChannelAttention(nn.Module):\n <mask token>\n <mask token>\n\n\nclass SpatialAttention(nn.Module):\n\n def __init__(self, kernel_size=7):\n super(SpatialAttention, self).__init__()\n self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size // 2,\n bias=False)\n self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n\n def forward(self, x):\n avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)\n max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)\n x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)\n x = self.conv1(x)\n return self.sigmoid(x)\n\n\nclass PYRModule(nn.Module):\n\n def __init__(self, inplanes, downsample=None):\n super(PYRModule, self).__init__()\n self.ca = ChannelAttention(inplanes)\n self.features = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)))\n\n def forward(self, x):\n x = self.ca(x) * x\n x = self.features(x)\n return x\n\n\nclass HPNet(nn.Module):\n\n def __init__(self):\n super(HPNet, self).__init__()\n self.faceModel = efn.from_pretrained('efficientnet-b4')\n self.planes_num = 1792\n self.cls_num = 66\n self.feature_1 = PYRModule(self.planes_num)\n self.feature_2 = PYRModule(self.planes_num)\n self.feature_3 = PYRModule(self.planes_num)\n self.idx_tensor = torch.FloatTensor(torch.range(0, self.cls_num - 1\n ) * 1).cuda()\n self.fc_b_1 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.fc_b_2 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.fc_b_3 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.max_pool_1 = nn.MaxPool1d(3)\n self.max_pool_2 = nn.MaxPool1d(3)\n self.max_pool_3 = nn.MaxPool1d(3)\n self.softmax = nn.Softmax(dim=2).cuda()\n self.sigmoid = nn.Sigmoid().cuda()\n\n def forward(self, faces):\n xFace = self.faceModel.extract_features(faces)\n x_p = self.feature_1(xFace)\n x_y = self.feature_2(xFace)\n x_r = self.feature_3(xFace)\n x_p = torch.flatten(x_p, 1)\n x_y = torch.flatten(x_y, 1)\n x_r = torch.flatten(x_r, 1)\n x_p_feat = torch.unsqueeze(x_p, 1)\n x_y_feat = torch.unsqueeze(x_y, 1)\n x_r_feat = torch.unsqueeze(x_r, 1)\n x_feat = torch.cat([x_p_feat, x_y_feat, x_r_feat], 1)\n x_p_b = self.fc_b_1(x_p)\n x_y_b = self.fc_b_2(x_y)\n x_r_b = self.fc_b_3(x_r)\n x_p_b = torch.unsqueeze(x_p_b, 1)\n x_y_b = torch.unsqueeze(x_y_b, 1)\n x_r_b = torch.unsqueeze(x_r_b, 1)\n x_p_b_mp = self.max_pool_1(x_p_b)\n x_y_b_mp = self.max_pool_2(x_y_b)\n x_r_b_mp = self.max_pool_3(x_r_b)\n x_p_pre = self.softmax(x_p_b)\n x_y_pre = self.softmax(x_y_b)\n x_r_pre = self.softmax(x_r_b)\n x_p = torch.sum(x_p_pre * self.idx_tensor, 2)\n x_y = torch.sum(x_y_pre * self.idx_tensor, 2)\n x_r = torch.sum(x_r_pre * self.idx_tensor, 2)\n return torch.cat([x_p, x_y, x_r], 1), torch.cat([x_p_b, x_y_b,\n x_r_b], 1), torch.cat([x_p_b_mp, x_y_b_mp, x_r_b_mp], 1), x_feat\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass ChannelAttention(nn.Module):\n <mask token>\n\n def forward(self, x):\n avg_out = self.fc(self.avg_pool(x))\n max_out = self.fc(self.max_pool(x))\n out = avg_out + max_out\n return self.sigmoid(out)\n\n\nclass SpatialAttention(nn.Module):\n\n def __init__(self, kernel_size=7):\n super(SpatialAttention, self).__init__()\n self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size // 2,\n bias=False)\n self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n\n def forward(self, x):\n avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)\n max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)\n x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)\n x = self.conv1(x)\n return self.sigmoid(x)\n\n\nclass PYRModule(nn.Module):\n\n def __init__(self, inplanes, downsample=None):\n super(PYRModule, self).__init__()\n self.ca = ChannelAttention(inplanes)\n self.features = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)))\n\n def forward(self, x):\n x = self.ca(x) * x\n x = self.features(x)\n return x\n\n\nclass HPNet(nn.Module):\n\n def __init__(self):\n super(HPNet, self).__init__()\n self.faceModel = efn.from_pretrained('efficientnet-b4')\n self.planes_num = 1792\n self.cls_num = 66\n self.feature_1 = PYRModule(self.planes_num)\n self.feature_2 = PYRModule(self.planes_num)\n self.feature_3 = PYRModule(self.planes_num)\n self.idx_tensor = torch.FloatTensor(torch.range(0, self.cls_num - 1\n ) * 1).cuda()\n self.fc_b_1 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.fc_b_2 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.fc_b_3 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.max_pool_1 = nn.MaxPool1d(3)\n self.max_pool_2 = nn.MaxPool1d(3)\n self.max_pool_3 = nn.MaxPool1d(3)\n self.softmax = nn.Softmax(dim=2).cuda()\n self.sigmoid = nn.Sigmoid().cuda()\n\n def forward(self, faces):\n xFace = self.faceModel.extract_features(faces)\n x_p = self.feature_1(xFace)\n x_y = self.feature_2(xFace)\n x_r = self.feature_3(xFace)\n x_p = torch.flatten(x_p, 1)\n x_y = torch.flatten(x_y, 1)\n x_r = torch.flatten(x_r, 1)\n x_p_feat = torch.unsqueeze(x_p, 1)\n x_y_feat = torch.unsqueeze(x_y, 1)\n x_r_feat = torch.unsqueeze(x_r, 1)\n x_feat = torch.cat([x_p_feat, x_y_feat, x_r_feat], 1)\n x_p_b = self.fc_b_1(x_p)\n x_y_b = self.fc_b_2(x_y)\n x_r_b = self.fc_b_3(x_r)\n x_p_b = torch.unsqueeze(x_p_b, 1)\n x_y_b = torch.unsqueeze(x_y_b, 1)\n x_r_b = torch.unsqueeze(x_r_b, 1)\n x_p_b_mp = self.max_pool_1(x_p_b)\n x_y_b_mp = self.max_pool_2(x_y_b)\n x_r_b_mp = self.max_pool_3(x_r_b)\n x_p_pre = self.softmax(x_p_b)\n x_y_pre = self.softmax(x_y_b)\n x_r_pre = self.softmax(x_r_b)\n x_p = torch.sum(x_p_pre * self.idx_tensor, 2)\n x_y = torch.sum(x_y_pre * self.idx_tensor, 2)\n x_r = torch.sum(x_r_pre * self.idx_tensor, 2)\n return torch.cat([x_p, x_y, x_r], 1), torch.cat([x_p_b, x_y_b,\n x_r_b], 1), torch.cat([x_p_b_mp, x_y_b_mp, x_r_b_mp], 1), x_feat\n",
"step-4": "import argparse\nimport os\nimport shutil\nimport time, math\nfrom collections import OrderedDict\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nimport torch.nn.parallel\nimport torch.backends.cudnn as cudnn\nimport torch.optim\nimport torch.utils.data\nimport torchvision.transforms as transforms\nimport torchvision.datasets as datasets\nimport torchvision.models as models\nimport numpy as np\nimport torch.utils.model_zoo as model_zoo\nfrom torch.autograd.variable import Variable\nfrom .Resnets import *\nimport torch.nn.functional as F\nfrom torch.autograd import Variable\nfrom efficientnet_pytorch import EfficientNet as efn\n\n\nclass ChannelAttention(nn.Module):\n\n def __init__(self, in_planes, ratio=16):\n super(ChannelAttention, self).__init__()\n self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)\n self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)\n self.fc = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_planes, in_planes // 16, 1,\n bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(in_planes // 16,\n in_planes, 1, bias=False))\n self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n\n def forward(self, x):\n avg_out = self.fc(self.avg_pool(x))\n max_out = self.fc(self.max_pool(x))\n out = avg_out + max_out\n return self.sigmoid(out)\n\n\nclass SpatialAttention(nn.Module):\n\n def __init__(self, kernel_size=7):\n super(SpatialAttention, self).__init__()\n self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size // 2,\n bias=False)\n self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n\n def forward(self, x):\n avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)\n max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)\n x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)\n x = self.conv1(x)\n return self.sigmoid(x)\n\n\nclass PYRModule(nn.Module):\n\n def __init__(self, inplanes, downsample=None):\n super(PYRModule, self).__init__()\n self.ca = ChannelAttention(inplanes)\n self.features = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)))\n\n def forward(self, x):\n x = self.ca(x) * x\n x = self.features(x)\n return x\n\n\nclass HPNet(nn.Module):\n\n def __init__(self):\n super(HPNet, self).__init__()\n self.faceModel = efn.from_pretrained('efficientnet-b4')\n self.planes_num = 1792\n self.cls_num = 66\n self.feature_1 = PYRModule(self.planes_num)\n self.feature_2 = PYRModule(self.planes_num)\n self.feature_3 = PYRModule(self.planes_num)\n self.idx_tensor = torch.FloatTensor(torch.range(0, self.cls_num - 1\n ) * 1).cuda()\n self.fc_b_1 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.fc_b_2 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.fc_b_3 = nn.Sequential(nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num))\n self.max_pool_1 = nn.MaxPool1d(3)\n self.max_pool_2 = nn.MaxPool1d(3)\n self.max_pool_3 = nn.MaxPool1d(3)\n self.softmax = nn.Softmax(dim=2).cuda()\n self.sigmoid = nn.Sigmoid().cuda()\n\n def forward(self, faces):\n xFace = self.faceModel.extract_features(faces)\n x_p = self.feature_1(xFace)\n x_y = self.feature_2(xFace)\n x_r = self.feature_3(xFace)\n x_p = torch.flatten(x_p, 1)\n x_y = torch.flatten(x_y, 1)\n x_r = torch.flatten(x_r, 1)\n x_p_feat = torch.unsqueeze(x_p, 1)\n x_y_feat = torch.unsqueeze(x_y, 1)\n x_r_feat = torch.unsqueeze(x_r, 1)\n x_feat = torch.cat([x_p_feat, x_y_feat, x_r_feat], 1)\n x_p_b = self.fc_b_1(x_p)\n x_y_b = self.fc_b_2(x_y)\n x_r_b = self.fc_b_3(x_r)\n x_p_b = torch.unsqueeze(x_p_b, 1)\n x_y_b = torch.unsqueeze(x_y_b, 1)\n x_r_b = torch.unsqueeze(x_r_b, 1)\n x_p_b_mp = self.max_pool_1(x_p_b)\n x_y_b_mp = self.max_pool_2(x_y_b)\n x_r_b_mp = self.max_pool_3(x_r_b)\n x_p_pre = self.softmax(x_p_b)\n x_y_pre = self.softmax(x_y_b)\n x_r_pre = self.softmax(x_r_b)\n x_p = torch.sum(x_p_pre * self.idx_tensor, 2)\n x_y = torch.sum(x_y_pre * self.idx_tensor, 2)\n x_r = torch.sum(x_r_pre * self.idx_tensor, 2)\n return torch.cat([x_p, x_y, x_r], 1), torch.cat([x_p_b, x_y_b,\n x_r_b], 1), torch.cat([x_p_b_mp, x_y_b_mp, x_r_b_mp], 1), x_feat\n",
"step-5": "import argparse\nimport os\nimport shutil\nimport time, math\nfrom collections import OrderedDict\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nimport torch.nn.parallel\nimport torch.backends.cudnn as cudnn\nimport torch.optim\nimport torch.utils.data\nimport torchvision.transforms as transforms\nimport torchvision.datasets as datasets\nimport torchvision.models as models\nimport numpy as np\nimport torch.utils.model_zoo as model_zoo\nfrom torch.autograd.variable import Variable\nfrom .Resnets import *\nimport torch.nn.functional as F\nfrom torch.autograd import Variable\nfrom efficientnet_pytorch import EfficientNet as efn\n\n\nclass ChannelAttention(nn.Module):\n def __init__(self, in_planes, ratio=16):\n super(ChannelAttention, self).__init__()\n self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)\n self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)\n \n self.fc = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_planes, in_planes // 16, 1, bias=False),\n nn.ReLU(inplace=True),\n nn.Conv2d(in_planes // 16, in_planes, 1, bias=False))\n \n #self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(in_planes, in_planes // 16, bias=False),\n # nn.ReLU(inplace=True),\n # nn.Linear(in_planes // 16, in_planes, bias=False))\n self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n\n def forward(self, x):\n #b, c, _, _ = x.size()\n avg_out = self.fc(self.avg_pool(x))\n max_out = self.fc(self.max_pool(x))\n out = avg_out + max_out\n return self.sigmoid(out)\n\nclass SpatialAttention(nn.Module):\n def __init__(self, kernel_size=7):\n super(SpatialAttention, self).__init__()\n\n self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size//2, bias=False)\n self.sigmoid = nn.Sigmoid()\n\n def forward(self, x):\n avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)\n max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)\n x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)\n x = self.conv1(x)\n return self.sigmoid(x)\n\n\nclass PYRModule(nn.Module):\n\n def __init__(self,inplanes,downsample=None):\n super(PYRModule, self).__init__()\n \n self.ca = ChannelAttention(inplanes)\n \n self.features = nn.Sequential(\n nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),\n )\n\n def forward(self, x):\n #residual =x\n x = self.ca(x) * x\n #x += residual\n x = self.features(x)\n return x\n\n\n\nclass HPNet(nn.Module):\n\n def __init__(self):\n super(HPNet, self).__init__()\n self.faceModel = efn.from_pretrained('efficientnet-b4')\n \n self.planes_num=1792#2304#2048#1536#1408#1280#1792\n self.cls_num=66\n \n self.feature_1 = PYRModule(self.planes_num)\n self.feature_2 = PYRModule(self.planes_num)\n self.feature_3 = PYRModule(self.planes_num)\n \n \n self.idx_tensor = torch.FloatTensor(torch.range(0,self.cls_num-1)*1).cuda()\n \n self.fc_b_1 = nn.Sequential(\n nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num),\n )\n self.fc_b_2 = nn.Sequential(\n nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num),\n )\n self.fc_b_3 = nn.Sequential(\n nn.Linear(self.planes_num, self.cls_num),\n )\n self.max_pool_1=nn.MaxPool1d(3)\n self.max_pool_2=nn.MaxPool1d(3)\n self.max_pool_3=nn.MaxPool1d(3)\n \n self.softmax=nn.Softmax(dim=2).cuda()\n self.sigmoid=nn.Sigmoid().cuda()\n \n \n def forward(self, faces):\n\n xFace = self.faceModel.extract_features(faces)\n \n \n x_p = self.feature_1(xFace)\n x_y = self.feature_2(xFace)\n x_r = self.feature_3(xFace)\n \n x_p = torch.flatten(x_p, 1)\n x_y = torch.flatten(x_y, 1)\n x_r = torch.flatten(x_r, 1)\n \n x_p_feat=torch.unsqueeze(x_p,1)\n x_y_feat=torch.unsqueeze(x_y,1)\n x_r_feat=torch.unsqueeze(x_r,1)\n \n x_feat=torch.cat([x_p_feat,x_y_feat,x_r_feat],1)\n \n x_p_b=self.fc_b_1(x_p)\n x_y_b=self.fc_b_2(x_y)\n x_r_b=self.fc_b_3(x_r)\n \n x_p_b=torch.unsqueeze(x_p_b,1)\n x_y_b=torch.unsqueeze(x_y_b,1)\n x_r_b=torch.unsqueeze(x_r_b,1)\n \n x_p_b_mp=self.max_pool_1(x_p_b)\n x_y_b_mp=self.max_pool_2(x_y_b)\n x_r_b_mp=self.max_pool_3(x_r_b)\n \n x_p_pre=self.softmax(x_p_b)\n x_y_pre=self.softmax(x_y_b)\n x_r_pre=self.softmax(x_r_b)\n \n x_p=torch.sum(x_p_pre * self.idx_tensor, 2) \n x_y=torch.sum(x_y_pre * self.idx_tensor, 2) \n x_r=torch.sum(x_r_pre * self.idx_tensor, 2)\n \n\n return torch.cat([x_p,x_y,x_r],1),torch.cat([x_p_b,x_y_b,x_r_b],1),torch.cat([x_p_b_mp,x_y_b_mp,x_r_b_mp],1),x_feat",
"step-ids": [
8,
10,
11,
13,
14
]
}
|
[
8,
10,
11,
13,
14
] |
# Developed by : Jays Patel (cyberthreatinfo.ca)
# This script is use to find the python Composer packages vulnerabilities from linux machine and python source project.
import time
import glob2
import random
import os.path
from os import path
import ast
import sys
import commands
import re
import requests
from pkg_resources import parse_version
import json
import argparse
from tqdm import tqdm
from datetime import datetime
class getComposerVulnerabilities():
def __init__(self, reportPath, project, targetFolder, owner):
self.reportPath = reportPath
self.sourcefolder = targetFolder
self.project = project
if not path.exists("server.config"):
print "[ INFO ] server configuration json file not found in current directory"
sys.exit(1)
with open('server.config') as f:
configData = json.load(f)
self.tokenId = configData['tokenId']
self.server = configData['server']
self.port = configData['port']
self.protocol = configData['protocol']
try:
url = "%s://%s:%s/api/checkToken/%s" % (self.protocol, self.server, self.port, self.tokenId)
response = requests.request("GET", url)
tokenData = response.text
tokenData = json.loads(tokenData)
if tokenData['result']:
print "[ OK ] Token valid, start scanning...."
else:
print "[ INFO ] Token invalid or expire, please login on portal and verify the TokenId"
sys.exit(1)
except:
print "[ OK ] Server connection error, Please check internet connectivity"
sys.exit(1)
self.results = {}
self.results['header'] = {}
now = datetime.now()
self.report_name = now.strftime("%d-%m-%Y_%H:%M:%S")
self.report_path = reportPath
self.results['header']['Date'] = self.report_name
self.results['header']['Project'] = self.project
self.results['header']['Owner'] = owner
self.results['header']['Target'] = "source"
self.results['header']['docker'] = "False"
self.vuln_depe = []
self.vuln_found = []
self.testedWith = []
self.dependanciesCount = []
def gtEq(self, vers1, mVers):
if parse_version(mVers) >= parse_version(vers1):
return True
else:
return False
def gt(self, vers1, mVers):
if parse_version(mVers) > parse_version(vers1):
return True
else:
return False
def ltEq(self, vers1, mVers):
if parse_version(mVers) <= parse_version(vers1):
return True
else:
return False
def lt(self, vers1, mVers):
if parse_version(mVers) < parse_version(vers1):
return True
else:
return False
def eq(self, vers1, mVers):
if parse_version(mVers) == parse_version(vers1):
return True
else:
return False
def getLatestVersion(self, product, vendor, mVers):
response = requests.get('https://repo.packagist.org/p/%s/%s.json' % (vendor, product))
data = response.text
data = json.loads(data)
kData = []
for k,v in data['packages']['%s/%s' % (vendor, product)].items():
if re.findall(r'^v%s' % mVers, str(k)):
value = re.findall(r'%s' % mVers, str(k))[0]
kData.append(k)
max = "0.0"
for v in kData:
if parse_version(v) > parse_version(max):
max = v
return max
def getMatchVersionLists(self, product, vendor, version):
response = requests.get('https://semver.mwl.be/packages/%s/%s/match?constraint=%s&minimum-stability=stable' % (vendor, product, version))
data = response.text
data = json.loads(data)
return data
def maxValue(self, mVersions):
ver1 = '0.0'
for ver in mVersions:
if parse_version(ver) > parse_version(ver1):
ver1 = ver
return ver1
def matchVer(self, mVersions, product, vendor, cve_id, versions, reference, vuln_name, vectorString, baseScore, recommendation, pub_date, severity, dependancy, patch, cwe_text):
mVersions = self.getMatchVersionLists(product, vendor, mVersions)
mVer = self.maxValue(mVersions)
if severity.lower() == "medium" or severity.lower() == "moderate":
severity = "Medium"
elif severity.lower() == "high":
severity = "High"
elif severity.lower() == "low":
severity = "Low"
elif severity.lower() == "critical":
severity = "Critical"
if not patch:
patch = versions
for vers in versions.split(","):
if re.findall(r'\[.*:.*\]', str(vers)):
vers1 = re.findall(r'\[(.*):', str(vers))[0]
vers2 = re.findall(r':(.*)\]', str(vers))[0]
if self.gtEq(vers1, mVer) and self.ltEq(vers2, mVer):
res = {}
if severity not in self.results['Issues']:
self.results['Issues'][severity] = {}
self.results['Issues'][severity]['data'] = []
self.results['Issues'][severity]['header'] = []
res1 = {}
res1['CVEID'] = str(cve_id)
res1['Product'] = str(product)
res1['CWE'] = str(cwe_text)
res1['Severity'] = str(severity)
res['Product'] = str(product)
res['Vendor'] = str(vendor)
res['Severity'] = str(severity)
res['CVEID'] = str(cve_id)
res['Vector String'] = str(vectorString)
res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)
res['Patched Version'] = str(patch)
res['Recommendation'] = str(recommendation)
res['Reference'] = str(reference)
res['Publish Date'] = str(pub_date)
res['Introduced Through'] = str(dependancy)
res['Installed Version'] = str(mVer)
res['CWE'] = str(cwe_text)
if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:
self.results['Issues'][severity]['data'].append(res)
self.results['Issues'][severity]['header'].append(res1)
if severity.lower() == "medium" or severity.lower() == "moderate":
self.med.append("Medium")
if severity.lower() == "high":
self.hig.append("High")
if severity.lower() == "low":
self.low.append("Low")
if severity.lower() == "critical":
self.cri.append("Critical")
self.vuln_found.append(product)
if product not in self.vuln_depe:
self.vuln_depe.append(product)
elif re.findall(r'\(.*:.*\]', str(vers)):
vers1 = re.findall(r'\((.*):', str(vers))[0]
vers2 = re.findall(r':(.*)\]', str(vers))[0]
if self.gt(vers1, mVer) and self.ltEq(vers2, mVer):
res = {}
if severity not in self.results['Issues']:
self.results['Issues'][severity] = {}
self.results['Issues'][severity]['data'] = []
self.results['Issues'][severity]['header'] = []
res1 = {}
res1['CVEID'] = str(cve_id)
res1['Product'] = str(product)
res1['CWE'] = str(cwe_text)
res1['Severity'] = str(severity)
res['Product'] = str(product)
res['Vendor'] = str(vendor)
res['Severity'] = str(severity)
res['CVEID'] = str(cve_id)
res['Vector String'] = str(vectorString)
res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)
res['Patched Version'] = str(patch)
res['Recommendation'] = str(recommendation)
res['Reference'] = str(reference)
res['Publish Date'] = str(pub_date)
res['Introduced Through'] = str(dependancy)
res['Installed Version'] = str(mVer)
res['CWE'] = str(cwe_text)
if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:
self.results['Issues'][severity].append(res)
if severity.lower() == "medium" or severity.lower() == "moderate":
self.med.append("Medium")
if severity.lower() == "high":
self.hig.append("High")
if severity.lower() == "low":
self.low.append("Low")
if severity.lower() == "critical":
self.cri.append("Critical")
self.vuln_found.append(product)
if product not in self.vuln_depe:
self.vuln_depe.append(product)
elif re.findall(r'\[.*:.*\)', str(vers)):
vers1 = re.findall(r'\[(.*):', str(vers))[0]
vers2 = re.findall(r':(.*)\)', str(vers))[0]
if self.gtEq(vers1, mVer) and self.lt(vers2, mVer):
res = {}
if severity not in self.results['Issues']:
self.results['Issues'][severity] = {}
self.results['Issues'][severity]['data'] = []
self.results['Issues'][severity]['header'] = []
res1 = {}
res1['CVEID'] = str(cve_id)
res1['Product'] = str(product)
res1['CWE'] = str(cwe_text)
res1['Severity'] = str(severity)
res['Product'] = str(product)
res['Vendor'] = str(vendor)
res['Severity'] = str(severity)
res['CVEID'] = str(cve_id)
res['Vector String'] = str(vectorString)
res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)
res['Patched Version'] = str(patch)
res['Recommendation'] = str(recommendation)
res['Reference'] = str(reference)
res['Publish Date'] = str(pub_date)
res['Introduced Through'] = str(dependancy)
res['Installed Version'] = str(mVer)
res['CWE'] = str(cwe_text)
if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:
self.results['Issues'][severity]['data'].append(res)
self.results['Issues'][severity]['header'].append(res1)
if severity.lower() == "medium" or severity.lower() == "moderate":
self.med.append("Medium")
if severity.lower() == "high":
self.hig.append("High")
if severity.lower() == "low":
self.low.append("Low")
if severity.lower() == "critical":
self.cri.append("Critical")
self.vuln_found.append(product)
if product not in self.vuln_depe:
self.vuln_depe.append(product)
elif re.findall(r'\(.*:.*\)', str(vers)):
vers1 = re.findall(r'\((.*):', str(vers))[0]
vers2 = re.findall(r':(.*)\)', str(vers))[0]
if self.gt(vers1, mVer) and self.lt(vers2, mVer):
res = {}
if severity not in self.results['Issues']:
self.results['Issues'][severity] = {}
self.results['Issues'][severity]['data'] = []
self.results['Issues'][severity]['header'] = []
res1 = {}
res1['CVEID'] = str(cve_id)
res1['Product'] = str(product)
res1['CWE'] = str(cwe_text)
res1['Severity'] = str(severity)
res['Product'] = str(product)
res['Vendor'] = str(vendor)
res['Severity'] = str(severity)
res['CVEID'] = str(cve_id)
res['Vector String'] = str(vectorString)
res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)
res['Patched Version'] = str(patch)
res['Recommendation'] = str(recommendation)
res['Reference'] = str(reference)
res['Publish Date'] = str(pub_date)
res['Introduced Through'] = str(dependancy)
res['Installed Version'] = str(mVer)
res['CWE'] = str(cwe_text)
if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:
self.results['Issues'][severity]['data'].append(res)
self.results['Issues'][severity]['header'].append(res1)
if severity.lower() == "medium" or severity.lower() == "moderate":
self.med.append("Medium")
if severity.lower() == "high":
self.hig.append("High")
if severity.lower() == "low":
self.low.append("Low")
if severity.lower() == "critical":
self.cri.append("Critical")
self.vuln_found.append(product)
if product not in self.vuln_depe:
self.vuln_depe.append(product)
elif re.findall(r'\(.*:.*\)', str(vers)):
vers1 = re.findall(r'\((.*):', str(vers))[0]
vers2 = re.findall(r':(.*)\)', str(vers))[0]
if self.gt(vers1, mVer) and self.lt(vers2, mVer):
res = {}
if severity not in self.results['Issues']:
self.results['Issues'][severity] = {}
self.results['Issues'][severity]['data'] = []
self.results['Issues'][severity]['header'] = []
res1 = {}
res1['CVEID'] = str(cve_id)
res1['Product'] = str(product)
res1['CWE'] = str(cwe_text)
res1['Severity'] = str(severity)
res['Product'] = str(product)
res['Vendor'] = str(vendor)
res['Severity'] = str(severity)
res['CVEID'] = str(cve_id)
res['Vector String'] = str(vectorString)
res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)
res['Patched Version'] = str(patch)
res['Recommendation'] = str(recommendation)
res['Reference'] = str(reference)
res['Publish Date'] = str(pub_date)
res['Introduced Through'] = str(dependancy)
res['Installed Version'] = str(mVer)
res['CWE'] = str(cwe_text)
if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:
self.results['Issues'][severity]['data'].append(res)
self.results['Issues'][severity]['header'].append(res1)
if severity.lower() == "medium" or severity.lower() == "moderate":
self.med.append("Medium")
if severity.lower() == "high":
self.hig.append("High")
if severity.lower() == "low":
self.low.append("Low")
if severity.lower() == "critical":
self.cri.append("Critical")
self.vuln_found.append(product)
if product not in self.vuln_depe:
self.vuln_depe.append(product)
else:
vers1 = str(vers)
if self.eq(vers1, mVer):
res = {}
if severity not in self.results['Issues']:
self.results['Issues'][severity] = {}
self.results['Issues'][severity]['data'] = []
self.results['Issues'][severity]['header'] = []
res1 = {}
res1['CVEID'] = str(cve_id)
res1['Product'] = str(product)
res1['CWE'] = str(cwe_text)
res1['Severity'] = str(severity)
res['Product'] = str(product)
res['Vendor'] = str(vendor)
res['Severity'] = str(severity)
res['CVEID'] = str(cve_id)
res['Vector String'] = str(vectorString)
res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)
res['Patched Version'] = str(patch)
res['Recommendation'] = str(recommendation)
res['Reference'] = str(reference)
res['Publish Date'] = str(pub_date)
res['Introduced Through'] = str(dependancy)
res['Installed Version'] = str(mVer)
res['CWE'] = str(cwe_text)
if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:
self.results['Issues'][severity]['data'].append(res)
self.results['Issues'][severity]['header'].append(res1)
if severity.lower() == "medium" or severity.lower() == "moderate":
self.med.append("Medium")
if severity.lower() == "high":
self.hig.append("High")
if severity.lower() == "low":
self.low.append("Low")
if severity.lower() == "critical":
self.cri.append("Critical")
self.vuln_found.append(product)
if product not in self.vuln_depe:
self.vuln_depe.append(product)
def getVulnData(self, product, vendor, mVersions, depend):
for row in self.responseData["results"]["%s/%s" % (vendor, product)]:
cve_id = row['cve_id']
versions = row['versions']
reference = row['reference']
vuln_name = row['vuln_name']
vectorString = row['vectorString']
baseScore = row['baseScore']
recommendation = row['recommendation']
pub_date = row['pub_date']
patch = row['patch']
severity = row['severity']
cwe_text = row['cwe_text']
self.matchVer(mVersions, product, vendor, cve_id, versions, reference, vuln_name, vectorString, baseScore, recommendation, pub_date, severity, depend, patch, cwe_text)
def getInstallPkgList(self):
self.installPackageLists = []
self.resultsPkg = {}
for file in glob2.glob('%s/**/composer.*' % (self.sourcefolder), recursive=True):
file = os.path.abspath(file)
filename = os.path.basename(file)
if 'files' not in self.resultsPkg:
self.resultsPkg['files'] = {}
if filename == "composer.lock":
if os.stat(file).st_size != 0:
with open(file) as f:
data = json.load(f)
if filename not in self.resultsPkg['files']:
self.resultsPkg['files'][filename] = {}
self.resultsPkg['files'][filename][file] = {}
if 'packages' in data:
for pkg in data['packages']:
package_name = pkg['name']
if "/" in package_name:
if package_name not in self.installPackageLists:
self.installPackageLists.append(package_name)
vendor = package_name.split("/")[0]
product = package_name.split("/")[1]
versions = pkg['version']
if package_name not in self.resultsPkg['files'][filename][file]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(package_name)] = {}
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(package_name)]["product"] = str(product)
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(package_name)]["vendor"] = str(vendor)
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(package_name)]["version"] = []
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(package_name)]["depend"] = []
if versions not in self.resultsPkg['files'][filename][file][package_name]["version"]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][package_name]["version"].append(str(versions))
if 'require' in pkg:
for d in pkg['require']:
if "/" in d:
if d not in self.installPackageLists:
self.installPackageLists.append(d)
vendor1 = d.split("/")[0]
product1 = d.split("/")[1]
versions1 = pkg['require'][d]
if d not in self.resultsPkg['files'][filename][file]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)] = {}
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["product"] = str(product1)
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["vendor"] = str(vendor1)
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["version"] = []
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["depend"] = []
if versions1 not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d]["version"]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["version"].append(str(versions1))
if "%s@%s" % (str(package_name), str(versions)) not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d]["depend"]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["depend"].append("%s@%s" % (str(package_name), str(versions)))
if 'require-dev' in pkg:
for d in pkg['require-dev']:
if "/" in d:
if d not in self.installPackageLists:
self.installPackageLists.append(d)
vendor2 = d.split("/")[0]
product2 = d.split("/")[1]
versions2 = pkg['require-dev'][d]
if d not in self.resultsPkg['files'][filename][file]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)] = {}
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["product"] = str(product2)
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["vendor"] = str(vendor2)
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["version"] = []
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["depend"] = []
if versions2 not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d]["version"]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["version"].append(str(versions2))
if "%s@%s" % (str(package_name), str(versions)) not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d]["depend"]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["depend"].append("%s@%s" % (str(package_name), str(versions)))
if filename == "composer.json":
if os.stat(file).st_size != 0:
with open(file) as f:
data = json.load(f)
if filename not in self.resultsPkg['files']:
self.resultsPkg['files'][filename] = {}
self.resultsPkg['files'][filename][file] = {}
if 'require' in data:
for d in data['require']:
if "/" in d:
if d not in self.installPackageLists:
self.installPackageLists.append(d)
vendor3 = d.split("/")[0]
product3 = d.split("/")[1]
versions3 = data['require'][d]
if d not in self.resultsPkg['files'][filename][file]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)] = {}
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["product"] = str(product3)
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["vendor"] = str(vendor3)
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["version"] = []
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["depend"] = []
if str(versions3) not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d]["version"]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["version"].append(str(versions3))
if 'require-dev' in data:
for d in data['require-dev']:
if "/" in d:
if d not in self.installPackageLists:
self.installPackageLists.append(d)
vendor4 = d.split("/")[0]
product4 = d.split("/")[1]
versions4 = data['require-dev'][d]
if d not in self.resultsPkg['files'][filename][file]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)] = {}
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["product"] = str(product4)
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["vendor"] = str(vendor4)
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["version"] = []
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["depend"] = []
if str(versions4) not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d]["version"]:
self.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)]["version"].append(str(versions4))
return self.resultsPkg
def getUnique(self, lists):
unique_list = []
for x in lists:
if x not in unique_list:
unique_list.append(x)
return unique_list
def scanComposerPackage(self):
print "[ OK ] Preparing..., It's take time to completed."
output = self.getInstallPkgList()
print "[ OK ] Database sync started"
self.syncData(self.installPackageLists)
print "[ OK ] Database sync comleted"
self.med = []
self.hig = []
self.low = []
self.cri = []
print "[ OK ] Scanning started"
self.results['Issues'] = {}
self.results['files'] = {}
for filename in output['files']:
print "[ OK ] Started %s file processing" % filename
if filename not in self.testedWith:
self.testedWith.append(filename)
if filename not in self.results['files']:
self.results['files'][filename] = {}
self.results['files'][filename]['packages'] = []
print "There are total %s %s files are processing" % (filename, len(output['files'][filename]))
for file in output['files'][filename]:
print "File %s Scanning Started" % file
for d in tqdm(output['files'][filename][file]):
vendor = output['files'][filename][file][d]['vendor']
product = output['files'][filename][file][d]['product']
version = output['files'][filename][file][d]['version']
depend = output['files'][filename][file][d]['depend']
if product not in self.dependanciesCount:
self.dependanciesCount.append(product)
self.getVulnData(product, vendor, version[0], ','.join(depend))
res = {}
res['product'] = product
res['version'] = version
res['file'] = file
res['Dependencies'] = ','.join(depend)
self.results['files'][filename]['packages'].append(res)
print "[ OK ] Scanning Completed"
self.results['header']['Tested With'] = ','.join(self.testedWith)
self.results['header']['Severity'] = {}
self.results['header']['Total Scanned Dependancies'] = len(self.dependanciesCount)
self.results['header']['Total Unique Vulnerabilities'] = len(self.vuln_found)
self.results['header']['Total Vulnerable Dependencies'] = len(self.getUnique(self.vuln_depe))
self.results['header']['Severity']['Low'] = len(self.low)
self.results['header']['Severity']['High'] = len(self.hig)
self.results['header']['Severity']['Medium'] = len(self.med)
self.results['header']['Severity']['Critical'] = len(self.cri)
with open("%s/%s.json" % (self.report_path, self.report_name), "w") as f:
json.dump(self.results, f)
print "[ OK ] Vulnerabilities Report ready - %s/%s" % (self.report_path, self.report_name)
url = "%s://%s:%s/api/report-upload/language/%s" % (self.protocol, self.server, self.port, self.tokenId)
fin = open('%s/%s.json' % (self.report_path, self.report_name), 'rb')
files = {'file': fin}
response = requests.post(url, files = files)
if response.status_code == 201:
print "[ OK ] Report Uploaded on server"
else:
print "[ ERROR ] Report Upload Error"
def syncData(self, productLists):
try:
url = "%s://%s:%s/api/scanDetailsVendor/composer" % (self.protocol, self.server, self.port)
headers = {
'Authorization': 'Basic QWRtaW5pc3RyYXRvcjpWZXJzYUAxMjM=',
'Content-Type': 'application/json'
}
payload = "{\"data\": \""+ ','.join(productLists) + "\"}"
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data = payload)
responseData = response.json()
self.responseData = responseData
except:
print "[ OK ] Database sync error! Check internet connectivity"
sys.exit(1)
def query_yes_no(self, question, default="yes"):
valid = {"yes": True, "y": True, "ye": True,
"no": False, "n": False}
if default is None:
prompt = " [y/n] "
elif default == "yes":
prompt = " [Y/n] "
elif default == "no":
prompt = " [y/N] "
else:
raise ValueError("invalid default answer: '%s'" % default)
while True:
sys.stdout.write(question + prompt)
choice = raw_input().lower()
if default is not None and choice == '':
return valid[default]
elif choice in valid:
return valid[choice]
else:
sys.stdout.write("Please respond with 'yes' or 'no' "
"(or 'y' or 'n').\n")
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-r', '--reportPath', type=str, help='Enter Report Path', required=True)
parser.add_argument('-n', '--projectname', type=str, help='Enter Project Name', required=True)
parser.add_argument('-t', '--target', type=str, help='Enter target source folder', required=True)
parser.add_argument('-o', '--owner', type=str, help='Enter project owner')
parser.add_argument('-v', '--version', action='version',
version='%(prog)s 1.0')
results = parser.parse_args()
if not results.owner:
owner = "Unknow"
else:
owner = results.owner
data = """
GNU GENERAL PUBLIC LICENSE
Version 3, 29 June 2007
Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc. <https://fsf.org/>
Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies
of this license document, but changing it is not allowed.
Preamble
The GNU General Public License is a free, copyleft license for
software and other kinds of works.
The licenses for most software and other practical works are designed
to take away your freedom to share and change the works. By contrast,
the GNU General Public License is intended to guarantee your freedom to
share and change all versions of a program--to make sure it remains free
software for all its users. We, the Free Software Foundation, use the
GNU General Public License for most of our software; it applies also to
any other work released this way by its authors. You can apply it to
your programs, too.
When we speak of free software, we are referring to freedom, not
price. Our General Public Licenses are designed to make sure that you
have the freedom to distribute copies of free software (and charge for
them if you wish), that you receive source code or can get it if you
want it, that you can change the software or use pieces of it in new
free programs, and that you know you can do these things.
To protect your rights, we need to prevent others from denying you
these rights or asking you to surrender the rights. Therefore, you have
certain responsibilities if you distribute copies of the software, or if
you modify it: responsibilities to respect the freedom of others.
For example, if you distribute copies of such a program, whether
gratis or for a fee, you must pass on to the recipients the same
freedoms that you received. You must make sure that they, too, receive
or can get the source code. And you must show them these terms so they
know their rights.
Developers that use the GNU GPL protect your rights with two steps:
(1) assert copyright on the software, and (2) offer you this License
giving you legal permission to copy, distribute and/or modify it.
For the developers' and authors' protection, the GPL clearly explains
that there is no warranty for this free software. For both users' and
authors' sake, the GPL requires that modified versions be marked as
changed, so that their problems will not be attributed erroneously to
authors of previous versions.
Some devices are designed to deny users access to install or run
modified versions of the software inside them, although the m
Do you want to accept ?
"""
res = getComposerVulnerabilities(results.reportPath, results.projectname, results.target, owner)
if res.query_yes_no(data):
res.scanComposerPackage()
else:
sys.exit(1)
|
normal
|
{
"blob_id": "c4c24c36fe0afba61f8046055690f0c36df7098c",
"index": 9799,
"step-1": "# Developed by : Jays Patel (cyberthreatinfo.ca)\n# This script is use to find the python Composer packages vulnerabilities from linux machine and python source project.\n\nimport time\nimport glob2\nimport random\nimport os.path\nfrom os import path\nimport ast\nimport sys\nimport commands\nimport re\nimport requests\nfrom pkg_resources import parse_version\nimport json\nimport argparse\nfrom tqdm import tqdm\nfrom datetime import datetime\n\n\nclass getComposerVulnerabilities():\n\tdef __init__(self, reportPath, project, targetFolder, owner):\n\t\tself.reportPath = reportPath\n self.sourcefolder = targetFolder\n self.project = project\n\n\n if not path.exists(\"server.config\"):\n print \"[ INFO ] server configuration json file not found in current directory\"\n sys.exit(1)\n\n\n with open('server.config') as f:\n configData = json.load(f)\n\n self.tokenId = configData['tokenId']\n self.server = configData['server']\n self.port = configData['port']\n self.protocol = configData['protocol']\n\n\t\ttry:\n url = \"%s://%s:%s/api/checkToken/%s\" % (self.protocol, self.server, self.port, self.tokenId)\n response = requests.request(\"GET\", url)\n tokenData = response.text\n tokenData = json.loads(tokenData)\n if tokenData['result']:\n print \"[ OK ] Token valid, start scanning....\"\n else:\n print \"[ INFO ] Token invalid or expire, please login on portal and verify the TokenId\"\n sys.exit(1)\n\t\texcept:\n print \"[ OK ] Server connection error, Please check internet connectivity\"\n sys.exit(1)\n\n\t\tself.results = {}\n self.results['header'] = {}\n now = datetime.now()\n self.report_name = now.strftime(\"%d-%m-%Y_%H:%M:%S\")\n self.report_path = reportPath\n\n self.results['header']['Date'] = self.report_name\n self.results['header']['Project'] = self.project\n self.results['header']['Owner'] = owner\n self.results['header']['Target'] = \"source\"\n\t\tself.results['header']['docker'] = \"False\"\n\n self.vuln_depe = []\n self.vuln_found = []\n self.testedWith = []\n self.dependanciesCount = []\n\n\tdef gtEq(self, vers1, mVers):\n if parse_version(mVers) >= parse_version(vers1):\n return True\n else:\n return False\n\n def gt(self, vers1, mVers):\n if parse_version(mVers) > parse_version(vers1):\n return True\n else:\n return False\n\n def ltEq(self, vers1, mVers):\n if parse_version(mVers) <= parse_version(vers1):\n return True\n else:\n return False\n\n\n def lt(self, vers1, mVers):\n if parse_version(mVers) < parse_version(vers1):\n return True\n else:\n return False\n\n def eq(self, vers1, mVers):\n if parse_version(mVers) == parse_version(vers1):\n return True\n else:\n return False\n\n\n\tdef getLatestVersion(self, product, vendor, mVers):\n\t\tresponse = requests.get('https://repo.packagist.org/p/%s/%s.json' % (vendor, product))\n\t\tdata = response.text\n\t\tdata = json.loads(data)\n\t\tkData = []\n\t\tfor k,v in data['packages']['%s/%s' % (vendor, product)].items():\n\t\t\tif re.findall(r'^v%s' % mVers, str(k)):\n\t\t\t\tvalue = re.findall(r'%s' % mVers, str(k))[0]\n\t\t\t\tkData.append(k)\n\n\t\tmax = \"0.0\"\n\t\tfor v in kData:\n\t\t\tif parse_version(v) > parse_version(max):\n\t\t\t\tmax = v\n\n\t\treturn max\n\t\t\n\tdef getMatchVersionLists(self, product, vendor, version):\n\t\tresponse = requests.get('https://semver.mwl.be/packages/%s/%s/match?constraint=%s&minimum-stability=stable' % (vendor, product, version))\n\t\tdata = response.text\n\t\tdata = json.loads(data)\n\t\treturn data\n\n def maxValue(self, mVersions):\n ver1 = '0.0'\n for ver in mVersions:\n if parse_version(ver) > parse_version(ver1):\n ver1 = ver\n\n return ver1\n\n\tdef matchVer(self, mVersions, product, vendor, cve_id, versions, reference, vuln_name, vectorString, baseScore, recommendation, pub_date, severity, dependancy, patch, cwe_text):\n\t\tmVersions = self.getMatchVersionLists(product, vendor, mVersions)\n\t\tmVer = self.maxValue(mVersions)\n\n if severity.lower() == \"medium\" or severity.lower() == \"moderate\":\n severity = \"Medium\"\n elif severity.lower() == \"high\":\n severity = \"High\"\n elif severity.lower() == \"low\":\n severity = \"Low\"\n\t\telif severity.lower() == \"critical\":\n severity = \"Critical\"\n\n\t\tif not patch:\n\t\t\tpatch = versions\n\n\t\tfor vers in versions.split(\",\"):\n if re.findall(r'\\[.*:.*\\]', str(vers)):\n vers1 = re.findall(r'\\[(.*):', str(vers))[0]\n vers2 = re.findall(r':(.*)\\]', str(vers))[0]\n\n\t\t\tif self.gtEq(vers1, mVer) and self.ltEq(vers2, mVer):\n res = {}\n if severity not in self.results['Issues']:\n self.results['Issues'][severity] = {}\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['data'] = []\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['header'] = []\n\n\t\t\t\tres1 = {}\n res1['CVEID'] = str(cve_id)\n res1['Product'] = str(product)\n res1['CWE'] = str(cwe_text)\n res1['Severity'] = str(severity)\n\n res['Product'] = str(product)\n res['Vendor'] = str(vendor)\n res['Severity'] = str(severity)\n res['CVEID'] = str(cve_id)\n res['Vector String'] = str(vectorString)\n res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)\n res['Patched Version'] = str(patch)\n res['Recommendation'] = str(recommendation)\n res['Reference'] = str(reference)\n res['Publish Date'] = str(pub_date)\n res['Introduced Through'] = str(dependancy)\n res['Installed Version'] = str(mVer)\n\t\t\t\tres['CWE'] = str(cwe_text)\n\n if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['data'].append(res)\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['header'].append(res1)\n\n if severity.lower() == \"medium\" or severity.lower() == \"moderate\":\n self.med.append(\"Medium\")\n if severity.lower() == \"high\":\n self.hig.append(\"High\")\n if severity.lower() == \"low\":\n self.low.append(\"Low\")\n\t\t\t\t\tif severity.lower() == \"critical\":\n self.cri.append(\"Critical\")\n\n self.vuln_found.append(product)\n if product not in self.vuln_depe:\n self.vuln_depe.append(product)\n\n\t\t elif re.findall(r'\\(.*:.*\\]', str(vers)):\n vers1 = re.findall(r'\\((.*):', str(vers))[0]\n vers2 = re.findall(r':(.*)\\]', str(vers))[0]\n\n if self.gt(vers1, mVer) and self.ltEq(vers2, mVer):\n res = {}\n if severity not in self.results['Issues']:\n self.results['Issues'][severity] = {}\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['data'] = []\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['header'] = []\n\n\t\t\t\tres1 = {}\n res1['CVEID'] = str(cve_id)\n res1['Product'] = str(product)\n res1['CWE'] = str(cwe_text)\n res1['Severity'] = str(severity)\n\n res['Product'] = str(product)\n res['Vendor'] = str(vendor)\n res['Severity'] = str(severity)\n res['CVEID'] = str(cve_id)\n res['Vector String'] = str(vectorString)\n res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)\n res['Patched Version'] = str(patch)\n res['Recommendation'] = str(recommendation)\n res['Reference'] = str(reference)\n res['Publish Date'] = str(pub_date)\n res['Introduced Through'] = str(dependancy)\n res['Installed Version'] = str(mVer)\n\t\t\t\tres['CWE'] = str(cwe_text)\n\n\n if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:\n self.results['Issues'][severity].append(res)\n\n if severity.lower() == \"medium\" or severity.lower() == \"moderate\":\n self.med.append(\"Medium\")\n if severity.lower() == \"high\":\n self.hig.append(\"High\")\n if severity.lower() == \"low\":\n self.low.append(\"Low\")\n\t\t\t\t\tif severity.lower() == \"critical\":\n self.cri.append(\"Critical\")\n\n self.vuln_found.append(product)\n if product not in self.vuln_depe:\n self.vuln_depe.append(product)\n\n\n\t\t elif re.findall(r'\\[.*:.*\\)', str(vers)):\n vers1 = re.findall(r'\\[(.*):', str(vers))[0]\n vers2 = re.findall(r':(.*)\\)', str(vers))[0]\n\n if self.gtEq(vers1, mVer) and self.lt(vers2, mVer):\n res = {}\n if severity not in self.results['Issues']:\n self.results['Issues'][severity] = {}\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['data'] = []\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['header'] = []\n\n\t\t\t\tres1 = {}\n res1['CVEID'] = str(cve_id)\n res1['Product'] = str(product)\n res1['CWE'] = str(cwe_text)\n res1['Severity'] = str(severity)\n\n res['Product'] = str(product)\n res['Vendor'] = str(vendor)\n res['Severity'] = str(severity)\n res['CVEID'] = str(cve_id)\n res['Vector String'] = str(vectorString)\n res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)\n res['Patched Version'] = str(patch)\n res['Recommendation'] = str(recommendation)\n res['Reference'] = str(reference)\n res['Publish Date'] = str(pub_date)\n res['Introduced Through'] = str(dependancy)\n res['Installed Version'] = str(mVer)\n\t\t\t\tres['CWE'] = str(cwe_text)\n\n\n if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['data'].append(res)\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['header'].append(res1)\n\n if severity.lower() == \"medium\" or severity.lower() == \"moderate\":\n self.med.append(\"Medium\")\n if severity.lower() == \"high\":\n self.hig.append(\"High\")\n if severity.lower() == \"low\":\n self.low.append(\"Low\")\n\t\t\t\t\tif severity.lower() == \"critical\":\n self.cri.append(\"Critical\")\n\n self.vuln_found.append(product)\n if product not in self.vuln_depe:\n self.vuln_depe.append(product)\n\n\t\t elif re.findall(r'\\(.*:.*\\)', str(vers)):\n vers1 = re.findall(r'\\((.*):', str(vers))[0]\n vers2 = re.findall(r':(.*)\\)', str(vers))[0]\n\n if self.gt(vers1, mVer) and self.lt(vers2, mVer):\n res = {}\n if severity not in self.results['Issues']:\n self.results['Issues'][severity] = {}\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['data'] = []\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['header'] = []\n\n\t\t\t\tres1 = {}\n res1['CVEID'] = str(cve_id)\n res1['Product'] = str(product)\n res1['CWE'] = str(cwe_text)\n res1['Severity'] = str(severity)\n\n res['Product'] = str(product)\n res['Vendor'] = str(vendor)\n res['Severity'] = str(severity)\n res['CVEID'] = str(cve_id)\n res['Vector String'] = str(vectorString)\n res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)\n res['Patched Version'] = str(patch)\n res['Recommendation'] = str(recommendation)\n res['Reference'] = str(reference)\n res['Publish Date'] = str(pub_date)\n res['Introduced Through'] = str(dependancy)\n res['Installed Version'] = str(mVer)\n\t\t\t\tres['CWE'] = str(cwe_text)\n if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['data'].append(res)\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['header'].append(res1)\n\n if severity.lower() == \"medium\" or severity.lower() == \"moderate\":\n self.med.append(\"Medium\")\n if severity.lower() == \"high\":\n self.hig.append(\"High\")\n if severity.lower() == \"low\":\n self.low.append(\"Low\")\n\t\t\t\t\tif severity.lower() == \"critical\":\n self.cri.append(\"Critical\")\n\n self.vuln_found.append(product)\n if product not in self.vuln_depe:\n self.vuln_depe.append(product)\n\n\t\t elif re.findall(r'\\(.*:.*\\)', str(vers)):\n vers1 = re.findall(r'\\((.*):', str(vers))[0]\n vers2 = re.findall(r':(.*)\\)', str(vers))[0]\n\n if self.gt(vers1, mVer) and self.lt(vers2, mVer):\n res = {}\n if severity not in self.results['Issues']:\n self.results['Issues'][severity] = {}\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['data'] = []\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['header'] = []\n\n\t\t\t\tres1 = {}\n res1['CVEID'] = str(cve_id)\n res1['Product'] = str(product)\n res1['CWE'] = str(cwe_text)\n res1['Severity'] = str(severity)\n\n res['Product'] = str(product)\n res['Vendor'] = str(vendor)\n res['Severity'] = str(severity)\n res['CVEID'] = str(cve_id)\n res['Vector String'] = str(vectorString)\n res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)\n res['Patched Version'] = str(patch)\n res['Recommendation'] = str(recommendation)\n res['Reference'] = str(reference)\n res['Publish Date'] = str(pub_date)\n res['Introduced Through'] = str(dependancy)\n res['Installed Version'] = str(mVer)\n\t\t\t\tres['CWE'] = str(cwe_text)\n\n\n if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['data'].append(res)\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['header'].append(res1)\n\n if severity.lower() == \"medium\" or severity.lower() == \"moderate\":\n self.med.append(\"Medium\")\n if severity.lower() == \"high\":\n self.hig.append(\"High\")\n if severity.lower() == \"low\":\n self.low.append(\"Low\")\n\t\t\t\t\tif severity.lower() == \"critical\":\n self.cri.append(\"Critical\")\n\n self.vuln_found.append(product)\n if product not in self.vuln_depe:\n self.vuln_depe.append(product)\n\n\t\t else:\n vers1 = str(vers)\n if self.eq(vers1, mVer):\n res = {}\n if severity not in self.results['Issues']:\n self.results['Issues'][severity] = {}\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['data'] = []\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['header'] = []\n\n\t\t\t\tres1 = {}\n res1['CVEID'] = str(cve_id)\n res1['Product'] = str(product)\n res1['CWE'] = str(cwe_text)\n res1['Severity'] = str(severity)\n\n res['Product'] = str(product)\n res['Vendor'] = str(vendor)\n res['Severity'] = str(severity)\n res['CVEID'] = str(cve_id)\n res['Vector String'] = str(vectorString)\n res['Vulnerability Name'] = str(vuln_name)\n res['Patched Version'] = str(patch)\n res['Recommendation'] = str(recommendation)\n res['Reference'] = str(reference)\n res['Publish Date'] = str(pub_date)\n res['Introduced Through'] = str(dependancy)\n res['Installed Version'] = str(mVer)\n\t\t\t\tres['CWE'] = str(cwe_text)\n\n\n if res not in self.results['Issues'][severity]['data']:\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['data'].append(res)\n\t\t\t\t\tself.results['Issues'][severity]['header'].append(res1)\n\n if severity.lower() == \"medium\" or severity.lower() == \"moderate\":\n self.med.append(\"Medium\")\n if severity.lower() == \"high\":\n self.hig.append(\"High\")\n if severity.lower() == \"low\":\n self.low.append(\"Low\")\n\t\t\t\t\tif severity.lower() == \"critical\":\n self.cri.append(\"Critical\")\n\n self.vuln_found.append(product)\n if product not in self.vuln_depe:\n self.vuln_depe.append(product)\n\n\n\n\tdef getVulnData(self, product, vendor, mVersions, depend):\n for row in self.responseData[\"results\"][\"%s/%s\" % (vendor, product)]:\n cve_id = row['cve_id']\n\t\t\tversions = row['versions']\n\t\t\treference = row['reference']\n\t\t\tvuln_name = row['vuln_name']\n\t\t\tvectorString = row['vectorString']\n\t\t\tbaseScore = row['baseScore']\n\t\t\trecommendation = row['recommendation']\n\t\t\tpub_date = row['pub_date']\n\t\t\tpatch = row['patch']\n\t\t\tseverity = row['severity']\n\t\t\tcwe_text = row['cwe_text']\n\t\t\tself.matchVer(mVersions, product, vendor, cve_id, versions, reference, vuln_name, vectorString, baseScore, recommendation, pub_date, severity, depend, patch, cwe_text)\n\n\n\tdef getInstallPkgList(self):\n\t\tself.installPackageLists = []\n\t\tself.resultsPkg = {}\n\n\t\tfor file in glob2.glob('%s/**/composer.*' % (self.sourcefolder), recursive=True):\n\t\t\tfile = os.path.abspath(file)\n\t\t\tfilename = os.path.basename(file)\n\n\t\t\tif 'files' not in self.resultsPkg:\n \tself.resultsPkg['files'] = {}\n\n\t\t\tif filename == \"composer.lock\":\n\t\t\t if os.stat(file).st_size != 0:\n\t\t\t \twith open(file) as f:\n\t\t\t\t data = json.load(f)\n\n\t\t\t\tif filename not in self.resultsPkg['files']:\n\t\t\t \t\tself.resultsPkg['files'][filename] = {}\n\n\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file] = {}\n\n\t\t\t\tif 'packages' in data:\n\t\t\t for pkg in data['packages']:\n\t\t\t\t package_name = pkg['name']\n\n\t\t \t\t if \"/\" in package_name:\n\t\t\t\t\t if package_name not in self.installPackageLists:\n\t\t\t\t\t\tself.installPackageLists.append(package_name)\n\n\t\t\t\t\t vendor = package_name.split(\"/\")[0]\n\t\t\t\t\t product = package_name.split(\"/\")[1]\n\t\t\t\t\t versions = pkg['version']\n\n\t\t\t\t\t if package_name not in self.resultsPkg['files'][filename][file]:\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(package_name)] = {}\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(package_name)][\"product\"] = str(product)\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(package_name)][\"vendor\"] = str(vendor)\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(package_name)][\"version\"] = []\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(package_name)][\"depend\"] = []\n\n\t\t\t\t\t if versions not in self.resultsPkg['files'][filename][file][package_name][\"version\"]:\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][package_name][\"version\"].append(str(versions))\n\n\t\t\t\t\t if 'require' in pkg:\n\t\t\t\t\t for d in pkg['require']:\n\t\t\t\t\t\t if \"/\" in d:\n\t\t\t\t\t\t\tif d not in self.installPackageLists:\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.installPackageLists.append(d)\n\n\t\t\t\t\t\t\tvendor1 = d.split(\"/\")[0]\n\t\t\t\t\t\t\tproduct1 = d.split(\"/\")[1]\n\t\t\t\t\t\t\tversions1 = pkg['require'][d]\n\n\t\t\t\t\t\t\tif d not in self.resultsPkg['files'][filename][file]:\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)] = {}\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"product\"] = str(product1)\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"vendor\"] = str(vendor1)\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"version\"] = []\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"depend\"] = []\n\n\t\t\t\t\t\t\tif versions1 not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d][\"version\"]:\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"version\"].append(str(versions1))\n\n\t\t\t\t\t\t\tif \"%s@%s\" % (str(package_name), str(versions)) not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d][\"depend\"]:\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"depend\"].append(\"%s@%s\" % (str(package_name), str(versions)))\n\n\t\t\t\t\t if 'require-dev' in pkg:\n\t\t\t\t\t for d in pkg['require-dev']:\n\t\t\t\t\t\t if \"/\" in d:\n\t\t\t\t\t\t\tif d not in self.installPackageLists:\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.installPackageLists.append(d)\n\n\t\t\t\t\t\t\tvendor2 = d.split(\"/\")[0]\n\t\t\t\t\t\t\tproduct2 = d.split(\"/\")[1]\n\t\t\t\t\t\t\tversions2 = pkg['require-dev'][d]\n\n\t\t\t\t\t\t\tif d not in self.resultsPkg['files'][filename][file]:\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)] = {}\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"product\"] = str(product2)\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"vendor\"] = str(vendor2)\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"version\"] = []\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"depend\"] = []\n\n\t\t\t\t\t\t\tif versions2 not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d][\"version\"]:\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"version\"].append(str(versions2))\n\n\t\t\t\t\t\t\tif \"%s@%s\" % (str(package_name), str(versions)) not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d][\"depend\"]:\n\t\t\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"depend\"].append(\"%s@%s\" % (str(package_name), str(versions)))\n\n\n\n\t\t\tif filename == \"composer.json\":\n\t\t\t if os.stat(file).st_size != 0:\n\t\t\t with open(file) as f:\n\t\t\t\t data = json.load(f)\n\n\t\t\t\tif filename not in self.resultsPkg['files']:\n\t\t\t \tself.resultsPkg['files'][filename] = {}\n\n\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file] = {}\n\n\n\t\t\t if 'require' in data:\n\t\t\t \t for d in data['require']:\n\t\t \t\t if \"/\" in d:\n\t\t\t\t\t if d not in self.installPackageLists:\n\t\t\t\t\t\tself.installPackageLists.append(d)\n\n\t\t\t\t\t vendor3 = d.split(\"/\")[0]\n\t\t\t\t\t product3 = d.split(\"/\")[1]\n\t\t\t\t\t versions3 = data['require'][d]\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t if d not in self.resultsPkg['files'][filename][file]:\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)] = {}\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"product\"] = str(product3)\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"vendor\"] = str(vendor3)\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"version\"] = []\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"depend\"] = []\n\n\t\t\t\t\t if str(versions3) not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d][\"version\"]:\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"version\"].append(str(versions3))\n\n\n\t\t\t if 'require-dev' in data:\n\t\t\t \t for d in data['require-dev']:\n\t\t \t\t if \"/\" in d:\n\t\t\t\t\t if d not in self.installPackageLists:\n\t\t\t\t\t\tself.installPackageLists.append(d)\n\n\t\t\t\t\t vendor4 = d.split(\"/\")[0]\n\t\t\t\t\t product4 = d.split(\"/\")[1]\n\t\t\t\t\t versions4 = data['require-dev'][d]\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t if d not in self.resultsPkg['files'][filename][file]:\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)] = {}\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"product\"] = str(product4)\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"vendor\"] = str(vendor4)\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"version\"] = []\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"depend\"] = []\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t if str(versions4) not in self.resultsPkg['files'][filename][file][d][\"version\"]:\n\t\t\t\t\t\tself.resultsPkg['files'][filename][file][str(d)][\"version\"].append(str(versions4))\n\n\n\t\treturn self.resultsPkg\n\t\t\n\t\t\t\n\n\tdef getUnique(self, lists):\n\t\tunique_list = [] \n\t\tfor x in lists:\n\t\t\tif x not in unique_list:\n\t\t\t\tunique_list.append(x)\n\t\treturn unique_list\n\n\tdef scanComposerPackage(self):\n\t\tprint \"[ OK ] Preparing..., It's take time to completed.\"\n\t\toutput = self.getInstallPkgList()\n\t\tprint \"[ OK ] Database sync started\"\n\t\tself.syncData(self.installPackageLists)\n\t\tprint \"[ OK ] Database sync comleted\"\n\t\tself.med = []\n self.hig = []\n self.low = []\n self.cri = []\n\t\tprint \"[ OK ] Scanning started\"\n\n\t\tself.results['Issues'] = {}\n\t\tself.results['files'] = {}\n\n\t\tfor filename in output['files']:\n\t\t\tprint \"[ OK ] Started %s file processing\" % filename\n\t\t\tif filename not in self.testedWith:\n\t\t\t\tself.testedWith.append(filename)\n\t\t\tif filename not in self.results['files']:\n\t\t\t\tself.results['files'][filename] = {}\n\t\t\t\tself.results['files'][filename]['packages'] = []\n\t\t\tprint \"There are total %s %s files are processing\" % (filename, len(output['files'][filename]))\n\t\t\tfor file in output['files'][filename]:\n\t\t\t\tprint \"File %s Scanning Started\" % file\n\t\t\t\tfor d in tqdm(output['files'][filename][file]):\n\t\t\t\t\tvendor = output['files'][filename][file][d]['vendor']\n\t\t\t\t\tproduct = output['files'][filename][file][d]['product']\n\t\t\t\t\tversion = output['files'][filename][file][d]['version']\n\t\t\t\t\tdepend = output['files'][filename][file][d]['depend']\n\t\t\t\t\tif product not in self.dependanciesCount:\n\t\t\t\t\t\tself.dependanciesCount.append(product)\n\t\t\t\t\tself.getVulnData(product, vendor, version[0], ','.join(depend))\n\n\t\t\t\t\tres = {}\n res['product'] = product\n res['version'] = version\n res['file'] = file\n\t\t\t\t\tres['Dependencies'] = ','.join(depend)\n self.results['files'][filename]['packages'].append(res)\n\t\n\n\t\tprint \"[ OK ] Scanning Completed\"\n\n\t\tself.results['header']['Tested With'] = ','.join(self.testedWith)\n self.results['header']['Severity'] = {}\n self.results['header']['Total Scanned Dependancies'] = len(self.dependanciesCount)\n self.results['header']['Total Unique Vulnerabilities'] = len(self.vuln_found)\n self.results['header']['Total Vulnerable Dependencies'] = len(self.getUnique(self.vuln_depe))\n self.results['header']['Severity']['Low'] = len(self.low)\n self.results['header']['Severity']['High'] = len(self.hig)\n self.results['header']['Severity']['Medium'] = len(self.med)\n self.results['header']['Severity']['Critical'] = len(self.cri)\n\n\t\twith open(\"%s/%s.json\" % (self.report_path, self.report_name), \"w\") as f:\n\t\t\tjson.dump(self.results, f)\n\t\t\n\t\tprint \"[ OK ] Vulnerabilities Report ready - %s/%s\" % (self.report_path, self.report_name)\n\n\t\turl = \"%s://%s:%s/api/report-upload/language/%s\" % (self.protocol, self.server, self.port, self.tokenId)\n fin = open('%s/%s.json' % (self.report_path, self.report_name), 'rb')\n files = {'file': fin}\n response = requests.post(url, files = files)\n\n if response.status_code == 201:\n print \"[ OK ] Report Uploaded on server\"\n else:\n print \"[ ERROR ] Report Upload Error\"\n\n\n\tdef syncData(self, productLists):\n\t try:\n url = \"%s://%s:%s/api/scanDetailsVendor/composer\" % (self.protocol, self.server, self.port)\n headers = {\n 'Authorization': 'Basic QWRtaW5pc3RyYXRvcjpWZXJzYUAxMjM=',\n 'Content-Type': 'application/json'\n }\n payload = \"{\\\"data\\\": \\\"\"+ ','.join(productLists) + \"\\\"}\"\n\n response = requests.request(\"POST\", url, headers=headers, data = payload)\n responseData = response.json()\n self.responseData = responseData\n except:\n print \"[ OK ] Database sync error! Check internet connectivity\"\n sys.exit(1)\n\n\n\tdef query_yes_no(self, question, default=\"yes\"):\n valid = {\"yes\": True, \"y\": True, \"ye\": True,\n \"no\": False, \"n\": False}\n if default is None:\n prompt = \" [y/n] \"\n elif default == \"yes\":\n prompt = \" [Y/n] \"\n elif default == \"no\":\n prompt = \" [y/N] \"\n else:\n raise ValueError(\"invalid default answer: '%s'\" % default)\n\n while True:\n sys.stdout.write(question + prompt)\n choice = raw_input().lower()\n if default is not None and choice == '':\n return valid[default]\n elif choice in valid:\n return valid[choice]\n else:\n sys.stdout.write(\"Please respond with 'yes' or 'no' \"\n \"(or 'y' or 'n').\\n\")\n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n parser = argparse.ArgumentParser()\n\n parser.add_argument('-r', '--reportPath', type=str, help='Enter Report Path', required=True)\n parser.add_argument('-n', '--projectname', type=str, help='Enter Project Name', required=True)\n parser.add_argument('-t', '--target', type=str, help='Enter target source folder', required=True)\n parser.add_argument('-o', '--owner', type=str, help='Enter project owner')\n\n parser.add_argument('-v', '--version', action='version',\n version='%(prog)s 1.0')\n\n results = parser.parse_args()\n\n if not results.owner:\n owner = \"Unknow\"\n else:\n owner = results.owner\n\n data = \"\"\"\n GNU GENERAL PUBLIC LICENSE\n Version 3, 29 June 2007\n\n Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc. <https://fsf.org/>\n Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies\n of this license document, but changing it is not allowed.\n\n Preamble\n\n The GNU General Public License is a free, copyleft license for\nsoftware and other kinds of works.\n\n The licenses for most software and other practical works are designed\nto take away your freedom to share and change the works. By contrast,\nthe GNU General Public License is intended to guarantee your freedom to\nshare and change all versions of a program--to make sure it remains free\nsoftware for all its users. We, the Free Software Foundation, use the\nGNU General Public License for most of our software; it applies also to\nany other work released this way by its authors. You can apply it to\nyour programs, too.\n\n When we speak of free software, we are referring to freedom, not\nprice. Our General Public Licenses are designed to make sure that you\nhave the freedom to distribute copies of free software (and charge for\nthem if you wish), that you receive source code or can get it if you\nwant it, that you can change the software or use pieces of it in new\nfree programs, and that you know you can do these things.\n\n To protect your rights, we need to prevent others from denying you\nthese rights or asking you to surrender the rights. Therefore, you have\ncertain responsibilities if you distribute copies of the software, or if\nyou modify it: responsibilities to respect the freedom of others.\n\n For example, if you distribute copies of such a program, whether\ngratis or for a fee, you must pass on to the recipients the same\nfreedoms that you received. You must make sure that they, too, receive\nor can get the source code. And you must show them these terms so they\nknow their rights.\n\n Developers that use the GNU GPL protect your rights with two steps:\n(1) assert copyright on the software, and (2) offer you this License\ngiving you legal permission to copy, distribute and/or modify it.\n\n For the developers' and authors' protection, the GPL clearly explains\nthat there is no warranty for this free software. For both users' and\nauthors' sake, the GPL requires that modified versions be marked as\nchanged, so that their problems will not be attributed erroneously to\nauthors of previous versions.\n\n Some devices are designed to deny users access to install or run\nmodified versions of the software inside them, although the m\n\nDo you want to accept ?\n \"\"\"\n res = getComposerVulnerabilities(results.reportPath, results.projectname, results.target, owner)\n\n if res.query_yes_no(data):\n res.scanComposerPackage()\n else:\n sys.exit(1)\n\n",
"step-2": null,
"step-3": null,
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0
]
}
|
[
0
] |
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# image data
a = np.array([0.1,0.2,0.3,
0.4,0.5,0.6,
0.7,0.8,0.9]).reshape(3,3)
plt.imshow(a,interpolation='nearest',cmap='bone',origin='upper')
plt.colorbar()
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
|
normal
|
{
"blob_id": "f01f97f8998134f5e4b11232d1c5d341349c3c79",
"index": 4074,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nplt.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='bone', origin='upper')\nplt.colorbar()\nplt.xticks(())\nplt.yticks(())\nplt.show()\n",
"step-3": "<mask token>\na = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]).reshape(3, 3)\nplt.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='bone', origin='upper')\nplt.colorbar()\nplt.xticks(())\nplt.yticks(())\nplt.show()\n",
"step-4": "import numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\na = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]).reshape(3, 3)\nplt.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='bone', origin='upper')\nplt.colorbar()\nplt.xticks(())\nplt.yticks(())\nplt.show()\n",
"step-5": "import numpy as np\r\nimport matplotlib.pyplot as plt\r\n\r\n# image data\r\na = np.array([0.1,0.2,0.3,\r\n 0.4,0.5,0.6,\r\n 0.7,0.8,0.9]).reshape(3,3)\r\n\r\nplt.imshow(a,interpolation='nearest',cmap='bone',origin='upper')\r\nplt.colorbar()\r\n\r\n\r\nplt.xticks(())\r\nplt.yticks(())\r\nplt.show()\r\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
#Creating function
def name_of_function():
'''
Docstring explains function.
'''
return "Hello" #use return instead of print since return can be stored as a variable.
#Simple example
def dog_check(mystring):
if 'dog' in mystring.lower():
return True
else:
return False
#This is a beginner move. x in y.lower() is already a boolean.
dog_check('Dog ran away')
#Expert move:
def dog_check(mystring):
return 'dog' in mystring.lower()
# *args
def myfunc(*args): #instead of myfunc(a,b,c,...) no limit of arguments and it will be treated as tuples.
return sum(args) * 0.05
myfunc(14,10,100)
# **kwargs # kwargs returns as a dictionary
def myfunc(**kwargs):
if 'fruit' in kwargs:
print('My fruit of choice is {}'.format(kwargs['fruit']))
else:
print('I did not find any fruit here')
myfunc(fruit='apple')
#Combination
def myfunc(*args, **kwargs):
print('I would like {} {}'.format(args[0], kwargs['food']))
myfunc(10,20,30,fruit='orange',food='eggs',animal='dog')
##BONUS Project
#Define a function called myfunc that takes in a string, and returns a matching string where every even letter is uppercase, n/
#and every odd letter is lowercase.
def myfunc(word):
result = ""
for index, letter in enumerate(word):
if index % 2 == 0:
result += letter.lower()
else:
result += letter.upper()
return result
myfunc('VictoriaSok')
|
normal
|
{
"blob_id": "1deb070dd91c01190b70fa678add31ecb82f34fa",
"index": 3404,
"step-1": "def name_of_function():\n \"\"\"\n Docstring explains function.\n \"\"\"\n return 'Hello'\n\n\ndef dog_check(mystring):\n if 'dog' in mystring.lower():\n return True\n else:\n return False\n\n\n<mask token>\n\n\ndef dog_check(mystring):\n return 'dog' in mystring.lower()\n\n\n<mask token>\n\n\ndef myfunc(**kwargs):\n if 'fruit' in kwargs:\n print('My fruit of choice is {}'.format(kwargs['fruit']))\n else:\n print('I did not find any fruit here')\n\n\n<mask token>\n\n\ndef myfunc(*args, **kwargs):\n print('I would like {} {}'.format(args[0], kwargs['food']))\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "def name_of_function():\n \"\"\"\n Docstring explains function.\n \"\"\"\n return 'Hello'\n\n\ndef dog_check(mystring):\n if 'dog' in mystring.lower():\n return True\n else:\n return False\n\n\n<mask token>\n\n\ndef dog_check(mystring):\n return 'dog' in mystring.lower()\n\n\n<mask token>\n\n\ndef myfunc(**kwargs):\n if 'fruit' in kwargs:\n print('My fruit of choice is {}'.format(kwargs['fruit']))\n else:\n print('I did not find any fruit here')\n\n\n<mask token>\n\n\ndef myfunc(*args, **kwargs):\n print('I would like {} {}'.format(args[0], kwargs['food']))\n\n\n<mask token>\n\n\ndef myfunc(word):\n result = ''\n for index, letter in enumerate(word):\n if index % 2 == 0:\n result += letter.lower()\n else:\n result += letter.upper()\n return result\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "def name_of_function():\n \"\"\"\n Docstring explains function.\n \"\"\"\n return 'Hello'\n\n\ndef dog_check(mystring):\n if 'dog' in mystring.lower():\n return True\n else:\n return False\n\n\n<mask token>\n\n\ndef dog_check(mystring):\n return 'dog' in mystring.lower()\n\n\ndef myfunc(*args):\n return sum(args) * 0.05\n\n\n<mask token>\n\n\ndef myfunc(**kwargs):\n if 'fruit' in kwargs:\n print('My fruit of choice is {}'.format(kwargs['fruit']))\n else:\n print('I did not find any fruit here')\n\n\n<mask token>\n\n\ndef myfunc(*args, **kwargs):\n print('I would like {} {}'.format(args[0], kwargs['food']))\n\n\n<mask token>\n\n\ndef myfunc(word):\n result = ''\n for index, letter in enumerate(word):\n if index % 2 == 0:\n result += letter.lower()\n else:\n result += letter.upper()\n return result\n\n\n<mask token>\n",
"step-4": "def name_of_function():\n \"\"\"\n Docstring explains function.\n \"\"\"\n return 'Hello'\n\n\ndef dog_check(mystring):\n if 'dog' in mystring.lower():\n return True\n else:\n return False\n\n\ndog_check('Dog ran away')\n\n\ndef dog_check(mystring):\n return 'dog' in mystring.lower()\n\n\ndef myfunc(*args):\n return sum(args) * 0.05\n\n\nmyfunc(14, 10, 100)\n\n\ndef myfunc(**kwargs):\n if 'fruit' in kwargs:\n print('My fruit of choice is {}'.format(kwargs['fruit']))\n else:\n print('I did not find any fruit here')\n\n\nmyfunc(fruit='apple')\n\n\ndef myfunc(*args, **kwargs):\n print('I would like {} {}'.format(args[0], kwargs['food']))\n\n\nmyfunc(10, 20, 30, fruit='orange', food='eggs', animal='dog')\n\n\ndef myfunc(word):\n result = ''\n for index, letter in enumerate(word):\n if index % 2 == 0:\n result += letter.lower()\n else:\n result += letter.upper()\n return result\n\n\nmyfunc('VictoriaSok')\n",
"step-5": "#Creating function\n\ndef name_of_function():\n '''\n Docstring explains function.\n '''\n return \"Hello\" #use return instead of print since return can be stored as a variable.\n \n \n#Simple example\n\ndef dog_check(mystring):\n if 'dog' in mystring.lower():\n return True\n else:\n return False\n#This is a beginner move. x in y.lower() is already a boolean.\n\ndog_check('Dog ran away')\n\n#Expert move:\ndef dog_check(mystring):\n return 'dog' in mystring.lower()\n\n\n# *args\ndef myfunc(*args): #instead of myfunc(a,b,c,...) no limit of arguments and it will be treated as tuples.\n return sum(args) * 0.05\n \nmyfunc(14,10,100)\n\n\n# **kwargs # kwargs returns as a dictionary\ndef myfunc(**kwargs):\n if 'fruit' in kwargs:\n print('My fruit of choice is {}'.format(kwargs['fruit']))\n else:\n print('I did not find any fruit here')\n \nmyfunc(fruit='apple')\n\n\n#Combination\ndef myfunc(*args, **kwargs):\n print('I would like {} {}'.format(args[0], kwargs['food']))\n \nmyfunc(10,20,30,fruit='orange',food='eggs',animal='dog')\n\n\n\n##BONUS Project\n#Define a function called myfunc that takes in a string, and returns a matching string where every even letter is uppercase, n/\n#and every odd letter is lowercase.\n\ndef myfunc(word):\n\n result = \"\"\n for index, letter in enumerate(word):\n if index % 2 == 0:\n result += letter.lower()\n else:\n result += letter.upper()\n return result\n \nmyfunc('VictoriaSok')\n",
"step-ids": [
5,
6,
7,
8,
9
]
}
|
[
5,
6,
7,
8,
9
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
__author__ = 'mvoronin'
|
flexible
|
{
"blob_id": "e5a7b0cbc82b57578f6dcbf676e8f589c6e9ac1b",
"index": 5663,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "__author__ = 'mvoronin'\n",
"step-3": null,
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1
]
}
|
[
0,
1
] |
<|reserved_special_token_0|>
def read(inp):
res = []
n, v = map(int, inp.readline().split())
for i in range(n):
x, y = map(int, inp.readline().split())
res.append((x, y))
return v, res
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def read(inp):
res = []
n, v = map(int, inp.readline().split())
for i in range(n):
x, y = map(int, inp.readline().split())
res.append((x, y))
return v, res
def solve(v, items):
res = 0
rem_v = v
for item in items:
if rem_v > item[1]:
res += item[0]
rem_v -= item[1]
else:
res += item[0] * (rem_v / item[1])
break
return res
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def read(inp):
res = []
n, v = map(int, inp.readline().split())
for i in range(n):
x, y = map(int, inp.readline().split())
res.append((x, y))
return v, res
def solve(v, items):
res = 0
rem_v = v
for item in items:
if rem_v > item[1]:
res += item[0]
rem_v -= item[1]
else:
res += item[0] * (rem_v / item[1])
break
return res
if __name__ == '__main__':
inp = open('1', 'r')
v, items = read(inp)
s_items = sorted(items, key=lambda i: i[0] / i[1], reverse=True)
res = solve(v, s_items)
print(res)
<|reserved_special_token_1|>
import sys
def read(inp):
res = []
n, v = map(int, inp.readline().split())
for i in range(n):
x, y = map(int, inp.readline().split())
res.append((x, y))
return v, res
def solve(v, items):
res = 0
rem_v = v
for item in items:
if rem_v > item[1]:
res += item[0]
rem_v -= item[1]
else:
res += item[0] * (rem_v / item[1])
break
return res
if __name__ == '__main__':
inp = open('1', 'r')
v, items = read(inp)
s_items = sorted(items, key=lambda i: i[0] / i[1], reverse=True)
res = solve(v, s_items)
print(res)
<|reserved_special_token_1|>
import sys
def read(inp):
res = []
n, v = map(int, inp.readline().split())
for i in range(n):
x, y = map(int, inp.readline().split())
res.append((x, y))
return v, res
def solve(v, items):
res = 0
rem_v = v
for item in items:
if rem_v > item[1]:
res += item[0]
rem_v -= item[1]
else:
res += item[0] * (rem_v/item[1])
break
return res
if __name__ == '__main__':
inp = open('1', 'r')
# inp = sys.stdin
v, items = read(inp)
s_items = sorted(items, key=lambda i: i[0]/i[1], reverse=True)
res = solve(v, s_items)
print(res)
|
flexible
|
{
"blob_id": "8b0e7e8f2031df217894e980758e15d7401c0981",
"index": 2750,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef read(inp):\n res = []\n n, v = map(int, inp.readline().split())\n for i in range(n):\n x, y = map(int, inp.readline().split())\n res.append((x, y))\n return v, res\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef read(inp):\n res = []\n n, v = map(int, inp.readline().split())\n for i in range(n):\n x, y = map(int, inp.readline().split())\n res.append((x, y))\n return v, res\n\n\ndef solve(v, items):\n res = 0\n rem_v = v\n for item in items:\n if rem_v > item[1]:\n res += item[0]\n rem_v -= item[1]\n else:\n res += item[0] * (rem_v / item[1])\n break\n return res\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef read(inp):\n res = []\n n, v = map(int, inp.readline().split())\n for i in range(n):\n x, y = map(int, inp.readline().split())\n res.append((x, y))\n return v, res\n\n\ndef solve(v, items):\n res = 0\n rem_v = v\n for item in items:\n if rem_v > item[1]:\n res += item[0]\n rem_v -= item[1]\n else:\n res += item[0] * (rem_v / item[1])\n break\n return res\n\n\nif __name__ == '__main__':\n inp = open('1', 'r')\n v, items = read(inp)\n s_items = sorted(items, key=lambda i: i[0] / i[1], reverse=True)\n res = solve(v, s_items)\n print(res)\n",
"step-4": "import sys\n\n\ndef read(inp):\n res = []\n n, v = map(int, inp.readline().split())\n for i in range(n):\n x, y = map(int, inp.readline().split())\n res.append((x, y))\n return v, res\n\n\ndef solve(v, items):\n res = 0\n rem_v = v\n for item in items:\n if rem_v > item[1]:\n res += item[0]\n rem_v -= item[1]\n else:\n res += item[0] * (rem_v / item[1])\n break\n return res\n\n\nif __name__ == '__main__':\n inp = open('1', 'r')\n v, items = read(inp)\n s_items = sorted(items, key=lambda i: i[0] / i[1], reverse=True)\n res = solve(v, s_items)\n print(res)\n",
"step-5": "import sys\n\n\ndef read(inp):\n res = []\n n, v = map(int, inp.readline().split())\n for i in range(n):\n x, y = map(int, inp.readline().split())\n res.append((x, y))\n\n return v, res\n\n\ndef solve(v, items):\n res = 0\n rem_v = v\n\n for item in items:\n if rem_v > item[1]:\n res += item[0]\n rem_v -= item[1]\n else:\n res += item[0] * (rem_v/item[1])\n break\n\n return res\n\n\nif __name__ == '__main__':\n inp = open('1', 'r')\n # inp = sys.stdin\n\n v, items = read(inp)\n s_items = sorted(items, key=lambda i: i[0]/i[1], reverse=True)\n res = solve(v, s_items)\n\n print(res)\n",
"step-ids": [
1,
2,
3,
4,
5
]
}
|
[
1,
2,
3,
4,
5
] |
from pathlib import Path
from typing import Union
from archinst.cmd import run
def clone(url: str, dest: Union[Path, str]):
Path(dest).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
run(
["git", "clone", url, str(dest)],
{
"GIT_SSH_COMMAND": "ssh -o UserKnownHostsFile=/dev/null -o StrictHostKeyChecking=no"
},
)
|
normal
|
{
"blob_id": "d85261268d9311862e40a4fb4139158544c654b3",
"index": 2394,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef clone(url: str, dest: Union[Path, str]):\n Path(dest).mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n run(['git', 'clone', url, str(dest)], {'GIT_SSH_COMMAND':\n 'ssh -o UserKnownHostsFile=/dev/null -o StrictHostKeyChecking=no'})\n",
"step-3": "from pathlib import Path\nfrom typing import Union\nfrom archinst.cmd import run\n\n\ndef clone(url: str, dest: Union[Path, str]):\n Path(dest).mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n run(['git', 'clone', url, str(dest)], {'GIT_SSH_COMMAND':\n 'ssh -o UserKnownHostsFile=/dev/null -o StrictHostKeyChecking=no'})\n",
"step-4": "from pathlib import Path\nfrom typing import Union\n\nfrom archinst.cmd import run\n\n\ndef clone(url: str, dest: Union[Path, str]):\n Path(dest).mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n run(\n [\"git\", \"clone\", url, str(dest)],\n {\n \"GIT_SSH_COMMAND\": \"ssh -o UserKnownHostsFile=/dev/null -o StrictHostKeyChecking=no\"\n },\n )\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
# Generated by Django 2.2.6 on 2019-12-08 22:18
import django.contrib.gis.db.models.fields
from django.db import migrations, models
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('backend', '0001_initial'),
]
operations = [
migrations.AddField(
model_name='company',
name='coordinates',
field=django.contrib.gis.db.models.fields.PointField(blank=True, null=True, srid=4326),
),
migrations.AlterField(
model_name='company',
name='founded_at',
field=models.IntegerField(),
),
]
|
normal
|
{
"blob_id": "9af71eaf8f6f4daacdc1def7b8c5b29e6bac6b46",
"index": 4897,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass Migration(migrations.Migration):\n <mask token>\n <mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass Migration(migrations.Migration):\n dependencies = [('backend', '0001_initial')]\n operations = [migrations.AddField(model_name='company', name=\n 'coordinates', field=django.contrib.gis.db.models.fields.PointField\n (blank=True, null=True, srid=4326)), migrations.AlterField(\n model_name='company', name='founded_at', field=models.IntegerField())]\n",
"step-4": "import django.contrib.gis.db.models.fields\nfrom django.db import migrations, models\n\n\nclass Migration(migrations.Migration):\n dependencies = [('backend', '0001_initial')]\n operations = [migrations.AddField(model_name='company', name=\n 'coordinates', field=django.contrib.gis.db.models.fields.PointField\n (blank=True, null=True, srid=4326)), migrations.AlterField(\n model_name='company', name='founded_at', field=models.IntegerField())]\n",
"step-5": "# Generated by Django 2.2.6 on 2019-12-08 22:18\n\nimport django.contrib.gis.db.models.fields\nfrom django.db import migrations, models\n\n\nclass Migration(migrations.Migration):\n\n dependencies = [\n ('backend', '0001_initial'),\n ]\n\n operations = [\n migrations.AddField(\n model_name='company',\n name='coordinates',\n field=django.contrib.gis.db.models.fields.PointField(blank=True, null=True, srid=4326),\n ),\n migrations.AlterField(\n model_name='company',\n name='founded_at',\n field=models.IntegerField(),\n ),\n ]\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
def test_signing_key() ->None:
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
assert isinstance(test_signing_key, SyftSigningKey)
assert str(test_signing_key) == test_signing_key_string
test_signing_key_2 = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
assert test_signing_key == test_signing_key_2
test_verify_key = test_signing_key.verify_key
assert isinstance(test_verify_key, SyftVerifyKey)
assert test_verify_key_string == test_verify_key.verify
assert test_verify_key_string == test_signing_key.verify
assert SIGNING_KEY_FOR in test_signing_key.__repr__()
assert test_verify_key_string in test_signing_key.__repr__()
test_verify_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string)
assert test_verify_key == test_verify_key_2
<|reserved_special_token_0|>
def test_worker() ->None:
worker = Worker()
assert worker
<|reserved_special_token_0|>
def test_action_object_hooks() ->None:
raw_data = np.array([1, 2, 3])
action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
def pre_add(context: Any, *args: Any, **kwargs: Any) ->Any:
new_value = args[0]
new_value.syft_action_data = new_value.syft_action_data * 2
return context, (new_value,), kwargs
def post_add(context: Any, name: str, new_result: Any) ->Any:
return sum(new_result.syft_action_data)
action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = [pre_add]
action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = [post_add]
result = action_object + action_object
x = result.syft_action_data
y = sum(raw_data * 2 + raw_data)
assert y == 18
assert x == y
action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = []
action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = []
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def test_signing_key() ->None:
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
assert isinstance(test_signing_key, SyftSigningKey)
assert str(test_signing_key) == test_signing_key_string
test_signing_key_2 = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
assert test_signing_key == test_signing_key_2
test_verify_key = test_signing_key.verify_key
assert isinstance(test_verify_key, SyftVerifyKey)
assert test_verify_key_string == test_verify_key.verify
assert test_verify_key_string == test_signing_key.verify
assert SIGNING_KEY_FOR in test_signing_key.__repr__()
assert test_verify_key_string in test_signing_key.__repr__()
test_verify_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string)
assert test_verify_key == test_verify_key_2
def test_action_store() ->None:
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
action_store = DictActionStore()
uid = UID()
raw_data = np.array([1, 2, 3])
test_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
set_result = action_store.set(uid=uid, credentials=test_signing_key,
syft_object=test_object)
assert set_result.is_ok()
test_object_result = action_store.get(uid=uid, credentials=test_signing_key
)
assert test_object_result.is_ok()
assert test_object == test_object_result.ok()
test_verift_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string_2)
test_object_result_fail = action_store.get(uid=uid, credentials=
test_verift_key_2)
assert test_object_result_fail.is_err()
assert 'denied' in test_object_result_fail.err()
def test_user_transform() ->None:
new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=
'letmein', password_verify='letmein')
assert new_user.email == 'alice@bob.com'
assert new_user.name == 'Alice'
assert new_user.password == 'letmein'
assert new_user.password_verify == 'letmein'
print('new user', new_user)
user = new_user.to(User)
print('got a user', user)
assert user.email == 'alice@bob.com'
assert user.name == 'Alice'
assert user.hashed_password is not None
assert user.salt is not None
edit_user = user.to(UserView)
assert edit_user.email == 'alice@bob.com'
assert edit_user.name == 'Alice'
assert edit_user.password is None
assert edit_user.password_verify is None
assert not hasattr(edit_user, 'signing_key')
<|reserved_special_token_0|>
def test_worker() ->None:
worker = Worker()
assert worker
def test_action_object_add() ->None:
raw_data = np.array([1, 2, 3])
action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
result = action_object + action_object
x = result.syft_action_data
y = raw_data * 2
assert (x == y).all()
def test_action_object_hooks() ->None:
raw_data = np.array([1, 2, 3])
action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
def pre_add(context: Any, *args: Any, **kwargs: Any) ->Any:
new_value = args[0]
new_value.syft_action_data = new_value.syft_action_data * 2
return context, (new_value,), kwargs
def post_add(context: Any, name: str, new_result: Any) ->Any:
return sum(new_result.syft_action_data)
action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = [pre_add]
action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = [post_add]
result = action_object + action_object
x = result.syft_action_data
y = sum(raw_data * 2 + raw_data)
assert y == 18
assert x == y
action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = []
action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = []
def test_worker_serde() ->None:
worker = Worker()
ser = sy.serialize(worker, to_bytes=True)
de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)
assert de.signing_key == worker.signing_key
assert de.id == worker.id
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
test_signing_key_string = (
'b7803e90a6f3f4330afbd943cef3451c716b338b17a9cf40a0a309bc38bc366d')
test_verify_key_string = (
'08e5bcddfd55cdff0f7f6a62d63a43585734c6e7a17b2ffb3f3efe322c3cecc5')
test_signing_key_string_2 = (
'8f4412396d3418d17c08a8f46592621a5d57e0daf1c93e2134c30f50d666801d')
test_verify_key_string_2 = (
'833035a1c408e7f2176a0b0cd4ba0bc74da466456ea84f7ba4e28236e7e303ab')
def test_signing_key() ->None:
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
assert isinstance(test_signing_key, SyftSigningKey)
assert str(test_signing_key) == test_signing_key_string
test_signing_key_2 = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
assert test_signing_key == test_signing_key_2
test_verify_key = test_signing_key.verify_key
assert isinstance(test_verify_key, SyftVerifyKey)
assert test_verify_key_string == test_verify_key.verify
assert test_verify_key_string == test_signing_key.verify
assert SIGNING_KEY_FOR in test_signing_key.__repr__()
assert test_verify_key_string in test_signing_key.__repr__()
test_verify_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string)
assert test_verify_key == test_verify_key_2
def test_action_store() ->None:
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
action_store = DictActionStore()
uid = UID()
raw_data = np.array([1, 2, 3])
test_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
set_result = action_store.set(uid=uid, credentials=test_signing_key,
syft_object=test_object)
assert set_result.is_ok()
test_object_result = action_store.get(uid=uid, credentials=test_signing_key
)
assert test_object_result.is_ok()
assert test_object == test_object_result.ok()
test_verift_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string_2)
test_object_result_fail = action_store.get(uid=uid, credentials=
test_verift_key_2)
assert test_object_result_fail.is_err()
assert 'denied' in test_object_result_fail.err()
def test_user_transform() ->None:
new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=
'letmein', password_verify='letmein')
assert new_user.email == 'alice@bob.com'
assert new_user.name == 'Alice'
assert new_user.password == 'letmein'
assert new_user.password_verify == 'letmein'
print('new user', new_user)
user = new_user.to(User)
print('got a user', user)
assert user.email == 'alice@bob.com'
assert user.name == 'Alice'
assert user.hashed_password is not None
assert user.salt is not None
edit_user = user.to(UserView)
assert edit_user.email == 'alice@bob.com'
assert edit_user.name == 'Alice'
assert edit_user.password is None
assert edit_user.password_verify is None
assert not hasattr(edit_user, 'signing_key')
def test_user_service() ->None:
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
worker = Worker()
user_service = worker.get_service(UserService)
new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=
'letmein', password_verify='letmein')
context = AuthedServiceContext(node=worker, credentials=
test_signing_key.verify_key)
user_view = user_service.create(context=context, user_create=new_user)
assert user_view is not None
assert user_view.email == new_user.email
assert user_view.name == new_user.name
assert user_view.id is not None
user_view_2 = user_service.view(context=context, uid=user_view.id)
assert user_view_2 is not None
assert user_view == user_view_2
def test_syft_object_serde() ->None:
new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=
'letmein', password_verify='letmein')
import syft as sy
ser = sy.serialize(new_user, to_bytes=True)
de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)
assert new_user == de
def test_worker() ->None:
worker = Worker()
assert worker
def test_action_object_add() ->None:
raw_data = np.array([1, 2, 3])
action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
result = action_object + action_object
x = result.syft_action_data
y = raw_data * 2
assert (x == y).all()
def test_action_object_hooks() ->None:
raw_data = np.array([1, 2, 3])
action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
def pre_add(context: Any, *args: Any, **kwargs: Any) ->Any:
new_value = args[0]
new_value.syft_action_data = new_value.syft_action_data * 2
return context, (new_value,), kwargs
def post_add(context: Any, name: str, new_result: Any) ->Any:
return sum(new_result.syft_action_data)
action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = [pre_add]
action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = [post_add]
result = action_object + action_object
x = result.syft_action_data
y = sum(raw_data * 2 + raw_data)
assert y == 18
assert x == y
action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = []
action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = []
def test_worker_serde() ->None:
worker = Worker()
ser = sy.serialize(worker, to_bytes=True)
de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)
assert de.signing_key == worker.signing_key
assert de.id == worker.id
<|reserved_special_token_1|>
from typing import Any
import numpy as np
import syft as sy
from syft.core.common.uid import UID
from syft.core.node.new.action_object import ActionObject
from syft.core.node.new.action_store import DictActionStore
from syft.core.node.new.context import AuthedServiceContext
from syft.core.node.new.credentials import SIGNING_KEY_FOR
from syft.core.node.new.credentials import SyftSigningKey
from syft.core.node.new.credentials import SyftVerifyKey
from syft.core.node.new.user import User
from syft.core.node.new.user import UserCreate
from syft.core.node.new.user import UserView
from syft.core.node.new.user_service import UserService
from syft.core.node.worker import Worker
test_signing_key_string = (
'b7803e90a6f3f4330afbd943cef3451c716b338b17a9cf40a0a309bc38bc366d')
test_verify_key_string = (
'08e5bcddfd55cdff0f7f6a62d63a43585734c6e7a17b2ffb3f3efe322c3cecc5')
test_signing_key_string_2 = (
'8f4412396d3418d17c08a8f46592621a5d57e0daf1c93e2134c30f50d666801d')
test_verify_key_string_2 = (
'833035a1c408e7f2176a0b0cd4ba0bc74da466456ea84f7ba4e28236e7e303ab')
def test_signing_key() ->None:
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
assert isinstance(test_signing_key, SyftSigningKey)
assert str(test_signing_key) == test_signing_key_string
test_signing_key_2 = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
assert test_signing_key == test_signing_key_2
test_verify_key = test_signing_key.verify_key
assert isinstance(test_verify_key, SyftVerifyKey)
assert test_verify_key_string == test_verify_key.verify
assert test_verify_key_string == test_signing_key.verify
assert SIGNING_KEY_FOR in test_signing_key.__repr__()
assert test_verify_key_string in test_signing_key.__repr__()
test_verify_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string)
assert test_verify_key == test_verify_key_2
def test_action_store() ->None:
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
action_store = DictActionStore()
uid = UID()
raw_data = np.array([1, 2, 3])
test_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
set_result = action_store.set(uid=uid, credentials=test_signing_key,
syft_object=test_object)
assert set_result.is_ok()
test_object_result = action_store.get(uid=uid, credentials=test_signing_key
)
assert test_object_result.is_ok()
assert test_object == test_object_result.ok()
test_verift_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string_2)
test_object_result_fail = action_store.get(uid=uid, credentials=
test_verift_key_2)
assert test_object_result_fail.is_err()
assert 'denied' in test_object_result_fail.err()
def test_user_transform() ->None:
new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=
'letmein', password_verify='letmein')
assert new_user.email == 'alice@bob.com'
assert new_user.name == 'Alice'
assert new_user.password == 'letmein'
assert new_user.password_verify == 'letmein'
print('new user', new_user)
user = new_user.to(User)
print('got a user', user)
assert user.email == 'alice@bob.com'
assert user.name == 'Alice'
assert user.hashed_password is not None
assert user.salt is not None
edit_user = user.to(UserView)
assert edit_user.email == 'alice@bob.com'
assert edit_user.name == 'Alice'
assert edit_user.password is None
assert edit_user.password_verify is None
assert not hasattr(edit_user, 'signing_key')
def test_user_service() ->None:
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
worker = Worker()
user_service = worker.get_service(UserService)
new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=
'letmein', password_verify='letmein')
context = AuthedServiceContext(node=worker, credentials=
test_signing_key.verify_key)
user_view = user_service.create(context=context, user_create=new_user)
assert user_view is not None
assert user_view.email == new_user.email
assert user_view.name == new_user.name
assert user_view.id is not None
user_view_2 = user_service.view(context=context, uid=user_view.id)
assert user_view_2 is not None
assert user_view == user_view_2
def test_syft_object_serde() ->None:
new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=
'letmein', password_verify='letmein')
import syft as sy
ser = sy.serialize(new_user, to_bytes=True)
de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)
assert new_user == de
def test_worker() ->None:
worker = Worker()
assert worker
def test_action_object_add() ->None:
raw_data = np.array([1, 2, 3])
action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
result = action_object + action_object
x = result.syft_action_data
y = raw_data * 2
assert (x == y).all()
def test_action_object_hooks() ->None:
raw_data = np.array([1, 2, 3])
action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
def pre_add(context: Any, *args: Any, **kwargs: Any) ->Any:
new_value = args[0]
new_value.syft_action_data = new_value.syft_action_data * 2
return context, (new_value,), kwargs
def post_add(context: Any, name: str, new_result: Any) ->Any:
return sum(new_result.syft_action_data)
action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = [pre_add]
action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = [post_add]
result = action_object + action_object
x = result.syft_action_data
y = sum(raw_data * 2 + raw_data)
assert y == 18
assert x == y
action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = []
action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = []
def test_worker_serde() ->None:
worker = Worker()
ser = sy.serialize(worker, to_bytes=True)
de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)
assert de.signing_key == worker.signing_key
assert de.id == worker.id
<|reserved_special_token_1|>
# stdlib
from typing import Any
# third party
import numpy as np
# syft absolute
import syft as sy
from syft.core.common.uid import UID
from syft.core.node.new.action_object import ActionObject
from syft.core.node.new.action_store import DictActionStore
from syft.core.node.new.context import AuthedServiceContext
from syft.core.node.new.credentials import SIGNING_KEY_FOR
from syft.core.node.new.credentials import SyftSigningKey
from syft.core.node.new.credentials import SyftVerifyKey
from syft.core.node.new.user import User
from syft.core.node.new.user import UserCreate
from syft.core.node.new.user import UserView
from syft.core.node.new.user_service import UserService
from syft.core.node.worker import Worker
test_signing_key_string = (
"b7803e90a6f3f4330afbd943cef3451c716b338b17a9cf40a0a309bc38bc366d"
)
test_verify_key_string = (
"08e5bcddfd55cdff0f7f6a62d63a43585734c6e7a17b2ffb3f3efe322c3cecc5"
)
test_signing_key_string_2 = (
"8f4412396d3418d17c08a8f46592621a5d57e0daf1c93e2134c30f50d666801d"
)
test_verify_key_string_2 = (
"833035a1c408e7f2176a0b0cd4ba0bc74da466456ea84f7ba4e28236e7e303ab"
)
def test_signing_key() -> None:
# we should keep our representation in hex ASCII
# first convert the string representation into a key
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
assert isinstance(test_signing_key, SyftSigningKey)
# make sure it converts back to the same string
assert str(test_signing_key) == test_signing_key_string
# make a second one and verify that its equal
test_signing_key_2 = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
assert test_signing_key == test_signing_key_2
# get the derived verify key
test_verify_key = test_signing_key.verify_key
assert isinstance(test_verify_key, SyftVerifyKey)
# make sure both types provide the verify key as a string
assert test_verify_key_string == test_verify_key.verify
assert test_verify_key_string == test_signing_key.verify
# make sure that we don't print signing key but instead the verify key
assert SIGNING_KEY_FOR in test_signing_key.__repr__()
assert test_verify_key_string in test_signing_key.__repr__()
# get another verify key from the same string and make sure its equal
test_verify_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string)
assert test_verify_key == test_verify_key_2
def test_action_store() -> None:
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
action_store = DictActionStore()
uid = UID()
raw_data = np.array([1, 2, 3])
test_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
set_result = action_store.set(
uid=uid, credentials=test_signing_key, syft_object=test_object
)
assert set_result.is_ok()
test_object_result = action_store.get(uid=uid, credentials=test_signing_key)
assert test_object_result.is_ok()
assert test_object == test_object_result.ok()
test_verift_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string_2)
test_object_result_fail = action_store.get(uid=uid, credentials=test_verift_key_2)
assert test_object_result_fail.is_err()
assert "denied" in test_object_result_fail.err()
def test_user_transform() -> None:
new_user = UserCreate(
email="alice@bob.com",
name="Alice",
password="letmein",
password_verify="letmein",
)
# assert new_user.id is None
assert new_user.email == "alice@bob.com"
assert new_user.name == "Alice"
assert new_user.password == "letmein"
assert new_user.password_verify == "letmein"
print("new user", new_user)
user = new_user.to(User)
print("got a user", user)
# assert user.id is not None # need to insert / update first
assert user.email == "alice@bob.com"
assert user.name == "Alice"
assert user.hashed_password is not None
assert user.salt is not None
edit_user = user.to(UserView)
# assert edit_user.id is not None # need to insert / update first
assert edit_user.email == "alice@bob.com"
assert edit_user.name == "Alice"
assert edit_user.password is None
assert edit_user.password_verify is None
assert not hasattr(edit_user, "signing_key")
def test_user_service() -> None:
test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)
worker = Worker()
user_service = worker.get_service(UserService)
# create a user
new_user = UserCreate(
email="alice@bob.com",
name="Alice",
password="letmein",
password_verify="letmein",
)
# create a context
context = AuthedServiceContext(node=worker, credentials=test_signing_key.verify_key)
# call the create function
user_view = user_service.create(context=context, user_create=new_user)
# get the result
assert user_view is not None
assert user_view.email == new_user.email
assert user_view.name == new_user.name
# we have a UID
assert user_view.id is not None
# we can query the same user again
user_view_2 = user_service.view(context=context, uid=user_view.id)
# the object matches
assert user_view_2 is not None
assert user_view == user_view_2
def test_syft_object_serde() -> None:
# create a user
new_user = UserCreate(
email="alice@bob.com",
name="Alice",
password="letmein",
password_verify="letmein",
)
# syft absolute
import syft as sy
ser = sy.serialize(new_user, to_bytes=True)
de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)
assert new_user == de
def test_worker() -> None:
worker = Worker()
assert worker
def test_action_object_add() -> None:
raw_data = np.array([1, 2, 3])
action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
result = action_object + action_object
x = result.syft_action_data
y = raw_data * 2
assert (x == y).all()
def test_action_object_hooks() -> None:
raw_data = np.array([1, 2, 3])
action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)
def pre_add(context: Any, *args: Any, **kwargs: Any) -> Any:
# double it
new_value = args[0]
new_value.syft_action_data = new_value.syft_action_data * 2
return context, (new_value,), kwargs
def post_add(context: Any, name: str, new_result: Any) -> Any:
# change return type to sum
return sum(new_result.syft_action_data)
action_object._syft_pre_hooks__["__add__"] = [pre_add]
action_object._syft_post_hooks__["__add__"] = [post_add]
result = action_object + action_object
x = result.syft_action_data
y = sum((raw_data * 2) + raw_data)
assert y == 18
assert x == y
action_object._syft_pre_hooks__["__add__"] = []
action_object._syft_post_hooks__["__add__"] = []
def test_worker_serde() -> None:
worker = Worker()
ser = sy.serialize(worker, to_bytes=True)
de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)
assert de.signing_key == worker.signing_key
assert de.id == worker.id
|
flexible
|
{
"blob_id": "b76d3b6a4c15833ee2b25fede5923e1fe1dc4dd7",
"index": 5422,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef test_signing_key() ->None:\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n assert isinstance(test_signing_key, SyftSigningKey)\n assert str(test_signing_key) == test_signing_key_string\n test_signing_key_2 = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n assert test_signing_key == test_signing_key_2\n test_verify_key = test_signing_key.verify_key\n assert isinstance(test_verify_key, SyftVerifyKey)\n assert test_verify_key_string == test_verify_key.verify\n assert test_verify_key_string == test_signing_key.verify\n assert SIGNING_KEY_FOR in test_signing_key.__repr__()\n assert test_verify_key_string in test_signing_key.__repr__()\n test_verify_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string)\n assert test_verify_key == test_verify_key_2\n\n\n<mask token>\n\n\ndef test_worker() ->None:\n worker = Worker()\n assert worker\n\n\n<mask token>\n\n\ndef test_action_object_hooks() ->None:\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n\n def pre_add(context: Any, *args: Any, **kwargs: Any) ->Any:\n new_value = args[0]\n new_value.syft_action_data = new_value.syft_action_data * 2\n return context, (new_value,), kwargs\n\n def post_add(context: Any, name: str, new_result: Any) ->Any:\n return sum(new_result.syft_action_data)\n action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = [pre_add]\n action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = [post_add]\n result = action_object + action_object\n x = result.syft_action_data\n y = sum(raw_data * 2 + raw_data)\n assert y == 18\n assert x == y\n action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = []\n action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = []\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef test_signing_key() ->None:\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n assert isinstance(test_signing_key, SyftSigningKey)\n assert str(test_signing_key) == test_signing_key_string\n test_signing_key_2 = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n assert test_signing_key == test_signing_key_2\n test_verify_key = test_signing_key.verify_key\n assert isinstance(test_verify_key, SyftVerifyKey)\n assert test_verify_key_string == test_verify_key.verify\n assert test_verify_key_string == test_signing_key.verify\n assert SIGNING_KEY_FOR in test_signing_key.__repr__()\n assert test_verify_key_string in test_signing_key.__repr__()\n test_verify_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string)\n assert test_verify_key == test_verify_key_2\n\n\ndef test_action_store() ->None:\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n action_store = DictActionStore()\n uid = UID()\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n test_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n set_result = action_store.set(uid=uid, credentials=test_signing_key,\n syft_object=test_object)\n assert set_result.is_ok()\n test_object_result = action_store.get(uid=uid, credentials=test_signing_key\n )\n assert test_object_result.is_ok()\n assert test_object == test_object_result.ok()\n test_verift_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string_2)\n test_object_result_fail = action_store.get(uid=uid, credentials=\n test_verift_key_2)\n assert test_object_result_fail.is_err()\n assert 'denied' in test_object_result_fail.err()\n\n\ndef test_user_transform() ->None:\n new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=\n 'letmein', password_verify='letmein')\n assert new_user.email == 'alice@bob.com'\n assert new_user.name == 'Alice'\n assert new_user.password == 'letmein'\n assert new_user.password_verify == 'letmein'\n print('new user', new_user)\n user = new_user.to(User)\n print('got a user', user)\n assert user.email == 'alice@bob.com'\n assert user.name == 'Alice'\n assert user.hashed_password is not None\n assert user.salt is not None\n edit_user = user.to(UserView)\n assert edit_user.email == 'alice@bob.com'\n assert edit_user.name == 'Alice'\n assert edit_user.password is None\n assert edit_user.password_verify is None\n assert not hasattr(edit_user, 'signing_key')\n\n\n<mask token>\n\n\ndef test_worker() ->None:\n worker = Worker()\n assert worker\n\n\ndef test_action_object_add() ->None:\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n result = action_object + action_object\n x = result.syft_action_data\n y = raw_data * 2\n assert (x == y).all()\n\n\ndef test_action_object_hooks() ->None:\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n\n def pre_add(context: Any, *args: Any, **kwargs: Any) ->Any:\n new_value = args[0]\n new_value.syft_action_data = new_value.syft_action_data * 2\n return context, (new_value,), kwargs\n\n def post_add(context: Any, name: str, new_result: Any) ->Any:\n return sum(new_result.syft_action_data)\n action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = [pre_add]\n action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = [post_add]\n result = action_object + action_object\n x = result.syft_action_data\n y = sum(raw_data * 2 + raw_data)\n assert y == 18\n assert x == y\n action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = []\n action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = []\n\n\ndef test_worker_serde() ->None:\n worker = Worker()\n ser = sy.serialize(worker, to_bytes=True)\n de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)\n assert de.signing_key == worker.signing_key\n assert de.id == worker.id\n",
"step-3": "<mask token>\ntest_signing_key_string = (\n 'b7803e90a6f3f4330afbd943cef3451c716b338b17a9cf40a0a309bc38bc366d')\ntest_verify_key_string = (\n '08e5bcddfd55cdff0f7f6a62d63a43585734c6e7a17b2ffb3f3efe322c3cecc5')\ntest_signing_key_string_2 = (\n '8f4412396d3418d17c08a8f46592621a5d57e0daf1c93e2134c30f50d666801d')\ntest_verify_key_string_2 = (\n '833035a1c408e7f2176a0b0cd4ba0bc74da466456ea84f7ba4e28236e7e303ab')\n\n\ndef test_signing_key() ->None:\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n assert isinstance(test_signing_key, SyftSigningKey)\n assert str(test_signing_key) == test_signing_key_string\n test_signing_key_2 = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n assert test_signing_key == test_signing_key_2\n test_verify_key = test_signing_key.verify_key\n assert isinstance(test_verify_key, SyftVerifyKey)\n assert test_verify_key_string == test_verify_key.verify\n assert test_verify_key_string == test_signing_key.verify\n assert SIGNING_KEY_FOR in test_signing_key.__repr__()\n assert test_verify_key_string in test_signing_key.__repr__()\n test_verify_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string)\n assert test_verify_key == test_verify_key_2\n\n\ndef test_action_store() ->None:\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n action_store = DictActionStore()\n uid = UID()\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n test_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n set_result = action_store.set(uid=uid, credentials=test_signing_key,\n syft_object=test_object)\n assert set_result.is_ok()\n test_object_result = action_store.get(uid=uid, credentials=test_signing_key\n )\n assert test_object_result.is_ok()\n assert test_object == test_object_result.ok()\n test_verift_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string_2)\n test_object_result_fail = action_store.get(uid=uid, credentials=\n test_verift_key_2)\n assert test_object_result_fail.is_err()\n assert 'denied' in test_object_result_fail.err()\n\n\ndef test_user_transform() ->None:\n new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=\n 'letmein', password_verify='letmein')\n assert new_user.email == 'alice@bob.com'\n assert new_user.name == 'Alice'\n assert new_user.password == 'letmein'\n assert new_user.password_verify == 'letmein'\n print('new user', new_user)\n user = new_user.to(User)\n print('got a user', user)\n assert user.email == 'alice@bob.com'\n assert user.name == 'Alice'\n assert user.hashed_password is not None\n assert user.salt is not None\n edit_user = user.to(UserView)\n assert edit_user.email == 'alice@bob.com'\n assert edit_user.name == 'Alice'\n assert edit_user.password is None\n assert edit_user.password_verify is None\n assert not hasattr(edit_user, 'signing_key')\n\n\ndef test_user_service() ->None:\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n worker = Worker()\n user_service = worker.get_service(UserService)\n new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=\n 'letmein', password_verify='letmein')\n context = AuthedServiceContext(node=worker, credentials=\n test_signing_key.verify_key)\n user_view = user_service.create(context=context, user_create=new_user)\n assert user_view is not None\n assert user_view.email == new_user.email\n assert user_view.name == new_user.name\n assert user_view.id is not None\n user_view_2 = user_service.view(context=context, uid=user_view.id)\n assert user_view_2 is not None\n assert user_view == user_view_2\n\n\ndef test_syft_object_serde() ->None:\n new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=\n 'letmein', password_verify='letmein')\n import syft as sy\n ser = sy.serialize(new_user, to_bytes=True)\n de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)\n assert new_user == de\n\n\ndef test_worker() ->None:\n worker = Worker()\n assert worker\n\n\ndef test_action_object_add() ->None:\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n result = action_object + action_object\n x = result.syft_action_data\n y = raw_data * 2\n assert (x == y).all()\n\n\ndef test_action_object_hooks() ->None:\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n\n def pre_add(context: Any, *args: Any, **kwargs: Any) ->Any:\n new_value = args[0]\n new_value.syft_action_data = new_value.syft_action_data * 2\n return context, (new_value,), kwargs\n\n def post_add(context: Any, name: str, new_result: Any) ->Any:\n return sum(new_result.syft_action_data)\n action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = [pre_add]\n action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = [post_add]\n result = action_object + action_object\n x = result.syft_action_data\n y = sum(raw_data * 2 + raw_data)\n assert y == 18\n assert x == y\n action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = []\n action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = []\n\n\ndef test_worker_serde() ->None:\n worker = Worker()\n ser = sy.serialize(worker, to_bytes=True)\n de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)\n assert de.signing_key == worker.signing_key\n assert de.id == worker.id\n",
"step-4": "from typing import Any\nimport numpy as np\nimport syft as sy\nfrom syft.core.common.uid import UID\nfrom syft.core.node.new.action_object import ActionObject\nfrom syft.core.node.new.action_store import DictActionStore\nfrom syft.core.node.new.context import AuthedServiceContext\nfrom syft.core.node.new.credentials import SIGNING_KEY_FOR\nfrom syft.core.node.new.credentials import SyftSigningKey\nfrom syft.core.node.new.credentials import SyftVerifyKey\nfrom syft.core.node.new.user import User\nfrom syft.core.node.new.user import UserCreate\nfrom syft.core.node.new.user import UserView\nfrom syft.core.node.new.user_service import UserService\nfrom syft.core.node.worker import Worker\ntest_signing_key_string = (\n 'b7803e90a6f3f4330afbd943cef3451c716b338b17a9cf40a0a309bc38bc366d')\ntest_verify_key_string = (\n '08e5bcddfd55cdff0f7f6a62d63a43585734c6e7a17b2ffb3f3efe322c3cecc5')\ntest_signing_key_string_2 = (\n '8f4412396d3418d17c08a8f46592621a5d57e0daf1c93e2134c30f50d666801d')\ntest_verify_key_string_2 = (\n '833035a1c408e7f2176a0b0cd4ba0bc74da466456ea84f7ba4e28236e7e303ab')\n\n\ndef test_signing_key() ->None:\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n assert isinstance(test_signing_key, SyftSigningKey)\n assert str(test_signing_key) == test_signing_key_string\n test_signing_key_2 = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n assert test_signing_key == test_signing_key_2\n test_verify_key = test_signing_key.verify_key\n assert isinstance(test_verify_key, SyftVerifyKey)\n assert test_verify_key_string == test_verify_key.verify\n assert test_verify_key_string == test_signing_key.verify\n assert SIGNING_KEY_FOR in test_signing_key.__repr__()\n assert test_verify_key_string in test_signing_key.__repr__()\n test_verify_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string)\n assert test_verify_key == test_verify_key_2\n\n\ndef test_action_store() ->None:\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n action_store = DictActionStore()\n uid = UID()\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n test_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n set_result = action_store.set(uid=uid, credentials=test_signing_key,\n syft_object=test_object)\n assert set_result.is_ok()\n test_object_result = action_store.get(uid=uid, credentials=test_signing_key\n )\n assert test_object_result.is_ok()\n assert test_object == test_object_result.ok()\n test_verift_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string_2)\n test_object_result_fail = action_store.get(uid=uid, credentials=\n test_verift_key_2)\n assert test_object_result_fail.is_err()\n assert 'denied' in test_object_result_fail.err()\n\n\ndef test_user_transform() ->None:\n new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=\n 'letmein', password_verify='letmein')\n assert new_user.email == 'alice@bob.com'\n assert new_user.name == 'Alice'\n assert new_user.password == 'letmein'\n assert new_user.password_verify == 'letmein'\n print('new user', new_user)\n user = new_user.to(User)\n print('got a user', user)\n assert user.email == 'alice@bob.com'\n assert user.name == 'Alice'\n assert user.hashed_password is not None\n assert user.salt is not None\n edit_user = user.to(UserView)\n assert edit_user.email == 'alice@bob.com'\n assert edit_user.name == 'Alice'\n assert edit_user.password is None\n assert edit_user.password_verify is None\n assert not hasattr(edit_user, 'signing_key')\n\n\ndef test_user_service() ->None:\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n worker = Worker()\n user_service = worker.get_service(UserService)\n new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=\n 'letmein', password_verify='letmein')\n context = AuthedServiceContext(node=worker, credentials=\n test_signing_key.verify_key)\n user_view = user_service.create(context=context, user_create=new_user)\n assert user_view is not None\n assert user_view.email == new_user.email\n assert user_view.name == new_user.name\n assert user_view.id is not None\n user_view_2 = user_service.view(context=context, uid=user_view.id)\n assert user_view_2 is not None\n assert user_view == user_view_2\n\n\ndef test_syft_object_serde() ->None:\n new_user = UserCreate(email='alice@bob.com', name='Alice', password=\n 'letmein', password_verify='letmein')\n import syft as sy\n ser = sy.serialize(new_user, to_bytes=True)\n de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)\n assert new_user == de\n\n\ndef test_worker() ->None:\n worker = Worker()\n assert worker\n\n\ndef test_action_object_add() ->None:\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n result = action_object + action_object\n x = result.syft_action_data\n y = raw_data * 2\n assert (x == y).all()\n\n\ndef test_action_object_hooks() ->None:\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n\n def pre_add(context: Any, *args: Any, **kwargs: Any) ->Any:\n new_value = args[0]\n new_value.syft_action_data = new_value.syft_action_data * 2\n return context, (new_value,), kwargs\n\n def post_add(context: Any, name: str, new_result: Any) ->Any:\n return sum(new_result.syft_action_data)\n action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = [pre_add]\n action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = [post_add]\n result = action_object + action_object\n x = result.syft_action_data\n y = sum(raw_data * 2 + raw_data)\n assert y == 18\n assert x == y\n action_object._syft_pre_hooks__['__add__'] = []\n action_object._syft_post_hooks__['__add__'] = []\n\n\ndef test_worker_serde() ->None:\n worker = Worker()\n ser = sy.serialize(worker, to_bytes=True)\n de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)\n assert de.signing_key == worker.signing_key\n assert de.id == worker.id\n",
"step-5": "# stdlib\nfrom typing import Any\n\n# third party\nimport numpy as np\n\n# syft absolute\nimport syft as sy\nfrom syft.core.common.uid import UID\nfrom syft.core.node.new.action_object import ActionObject\nfrom syft.core.node.new.action_store import DictActionStore\nfrom syft.core.node.new.context import AuthedServiceContext\nfrom syft.core.node.new.credentials import SIGNING_KEY_FOR\nfrom syft.core.node.new.credentials import SyftSigningKey\nfrom syft.core.node.new.credentials import SyftVerifyKey\nfrom syft.core.node.new.user import User\nfrom syft.core.node.new.user import UserCreate\nfrom syft.core.node.new.user import UserView\nfrom syft.core.node.new.user_service import UserService\nfrom syft.core.node.worker import Worker\n\ntest_signing_key_string = (\n \"b7803e90a6f3f4330afbd943cef3451c716b338b17a9cf40a0a309bc38bc366d\"\n)\n\ntest_verify_key_string = (\n \"08e5bcddfd55cdff0f7f6a62d63a43585734c6e7a17b2ffb3f3efe322c3cecc5\"\n)\n\ntest_signing_key_string_2 = (\n \"8f4412396d3418d17c08a8f46592621a5d57e0daf1c93e2134c30f50d666801d\"\n)\n\ntest_verify_key_string_2 = (\n \"833035a1c408e7f2176a0b0cd4ba0bc74da466456ea84f7ba4e28236e7e303ab\"\n)\n\n\ndef test_signing_key() -> None:\n # we should keep our representation in hex ASCII\n\n # first convert the string representation into a key\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n assert isinstance(test_signing_key, SyftSigningKey)\n\n # make sure it converts back to the same string\n assert str(test_signing_key) == test_signing_key_string\n\n # make a second one and verify that its equal\n test_signing_key_2 = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n assert test_signing_key == test_signing_key_2\n\n # get the derived verify key\n test_verify_key = test_signing_key.verify_key\n assert isinstance(test_verify_key, SyftVerifyKey)\n\n # make sure both types provide the verify key as a string\n assert test_verify_key_string == test_verify_key.verify\n assert test_verify_key_string == test_signing_key.verify\n\n # make sure that we don't print signing key but instead the verify key\n assert SIGNING_KEY_FOR in test_signing_key.__repr__()\n assert test_verify_key_string in test_signing_key.__repr__()\n\n # get another verify key from the same string and make sure its equal\n test_verify_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string)\n assert test_verify_key == test_verify_key_2\n\n\ndef test_action_store() -> None:\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n action_store = DictActionStore()\n uid = UID()\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n test_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n\n set_result = action_store.set(\n uid=uid, credentials=test_signing_key, syft_object=test_object\n )\n assert set_result.is_ok()\n test_object_result = action_store.get(uid=uid, credentials=test_signing_key)\n assert test_object_result.is_ok()\n assert test_object == test_object_result.ok()\n\n test_verift_key_2 = SyftVerifyKey.from_string(test_verify_key_string_2)\n test_object_result_fail = action_store.get(uid=uid, credentials=test_verift_key_2)\n assert test_object_result_fail.is_err()\n assert \"denied\" in test_object_result_fail.err()\n\n\ndef test_user_transform() -> None:\n new_user = UserCreate(\n email=\"alice@bob.com\",\n name=\"Alice\",\n password=\"letmein\",\n password_verify=\"letmein\",\n )\n\n # assert new_user.id is None\n assert new_user.email == \"alice@bob.com\"\n assert new_user.name == \"Alice\"\n assert new_user.password == \"letmein\"\n assert new_user.password_verify == \"letmein\"\n print(\"new user\", new_user)\n\n user = new_user.to(User)\n print(\"got a user\", user)\n # assert user.id is not None # need to insert / update first\n assert user.email == \"alice@bob.com\"\n assert user.name == \"Alice\"\n assert user.hashed_password is not None\n assert user.salt is not None\n\n edit_user = user.to(UserView)\n # assert edit_user.id is not None # need to insert / update first\n assert edit_user.email == \"alice@bob.com\"\n assert edit_user.name == \"Alice\"\n assert edit_user.password is None\n assert edit_user.password_verify is None\n\n assert not hasattr(edit_user, \"signing_key\")\n\n\ndef test_user_service() -> None:\n test_signing_key = SyftSigningKey.from_string(test_signing_key_string)\n worker = Worker()\n user_service = worker.get_service(UserService)\n\n # create a user\n new_user = UserCreate(\n email=\"alice@bob.com\",\n name=\"Alice\",\n password=\"letmein\",\n password_verify=\"letmein\",\n )\n\n # create a context\n context = AuthedServiceContext(node=worker, credentials=test_signing_key.verify_key)\n\n # call the create function\n user_view = user_service.create(context=context, user_create=new_user)\n\n # get the result\n assert user_view is not None\n\n assert user_view.email == new_user.email\n assert user_view.name == new_user.name\n\n # we have a UID\n assert user_view.id is not None\n\n # we can query the same user again\n user_view_2 = user_service.view(context=context, uid=user_view.id)\n\n # the object matches\n assert user_view_2 is not None\n assert user_view == user_view_2\n\n\ndef test_syft_object_serde() -> None:\n # create a user\n new_user = UserCreate(\n email=\"alice@bob.com\",\n name=\"Alice\",\n password=\"letmein\",\n password_verify=\"letmein\",\n )\n # syft absolute\n import syft as sy\n\n ser = sy.serialize(new_user, to_bytes=True)\n de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)\n\n assert new_user == de\n\n\ndef test_worker() -> None:\n worker = Worker()\n assert worker\n\n\ndef test_action_object_add() -> None:\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n result = action_object + action_object\n x = result.syft_action_data\n y = raw_data * 2\n assert (x == y).all()\n\n\ndef test_action_object_hooks() -> None:\n raw_data = np.array([1, 2, 3])\n action_object = ActionObject.from_obj(raw_data)\n\n def pre_add(context: Any, *args: Any, **kwargs: Any) -> Any:\n # double it\n new_value = args[0]\n new_value.syft_action_data = new_value.syft_action_data * 2\n return context, (new_value,), kwargs\n\n def post_add(context: Any, name: str, new_result: Any) -> Any:\n # change return type to sum\n return sum(new_result.syft_action_data)\n\n action_object._syft_pre_hooks__[\"__add__\"] = [pre_add]\n action_object._syft_post_hooks__[\"__add__\"] = [post_add]\n\n result = action_object + action_object\n x = result.syft_action_data\n y = sum((raw_data * 2) + raw_data)\n assert y == 18\n assert x == y\n\n action_object._syft_pre_hooks__[\"__add__\"] = []\n action_object._syft_post_hooks__[\"__add__\"] = []\n\n\ndef test_worker_serde() -> None:\n worker = Worker()\n ser = sy.serialize(worker, to_bytes=True)\n de = sy.deserialize(ser, from_bytes=True)\n\n assert de.signing_key == worker.signing_key\n assert de.id == worker.id\n",
"step-ids": [
3,
7,
10,
11,
12
]
}
|
[
3,
7,
10,
11,
12
] |
<|reserved_special_token_0|>
def gauss_jacobi(entrada, *valores_iniciais):
tamanho = len(entrada[0])
variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]
variaveism1 = [None] * (tamanho - 1)
for _ in range(0, MAX_ITER):
print(variaveis)
for linha in range(tamanho - 1):
soma = 0
for coluna in range(tamanho - 1):
if linha != coluna:
soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]
variaveism1[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /
entrada[linha][linha], PRECISAO)
if all([(variaveism1[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):
break
variaveis = [*variaveism1]
return variaveis
def gauss_seidel(entrada, *valores_iniciais):
tamanho = len(entrada[0])
variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]
antigo = [None] * (tamanho - 1)
for _ in range(0, MAX_ITER):
print(variaveis)
for linha in range(tamanho - 1):
soma = 0
for coluna in range(tamanho - 1):
if linha != coluna:
soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]
variaveis[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /
entrada[linha][linha], PRECISAO)
if all([(antigo[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):
break
antigo = [*variaveis]
return variaveis
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def gauss_jacobi(entrada, *valores_iniciais):
tamanho = len(entrada[0])
variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]
variaveism1 = [None] * (tamanho - 1)
for _ in range(0, MAX_ITER):
print(variaveis)
for linha in range(tamanho - 1):
soma = 0
for coluna in range(tamanho - 1):
if linha != coluna:
soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]
variaveism1[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /
entrada[linha][linha], PRECISAO)
if all([(variaveism1[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):
break
variaveis = [*variaveism1]
return variaveis
def gauss_seidel(entrada, *valores_iniciais):
tamanho = len(entrada[0])
variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]
antigo = [None] * (tamanho - 1)
for _ in range(0, MAX_ITER):
print(variaveis)
for linha in range(tamanho - 1):
soma = 0
for coluna in range(tamanho - 1):
if linha != coluna:
soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]
variaveis[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /
entrada[linha][linha], PRECISAO)
if all([(antigo[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):
break
antigo = [*variaveis]
return variaveis
def main():
print()
entrada = [[10, 2, 1, 7], [1, 5, 1, -8], [2, 3, 10, 6]]
saida = gauss_jacobi(entrada, 0, 0, 0)
print(saida)
print()
saida = gauss_seidel(entrada, 0, 0, 0)
print(saida)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def gauss_jacobi(entrada, *valores_iniciais):
tamanho = len(entrada[0])
variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]
variaveism1 = [None] * (tamanho - 1)
for _ in range(0, MAX_ITER):
print(variaveis)
for linha in range(tamanho - 1):
soma = 0
for coluna in range(tamanho - 1):
if linha != coluna:
soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]
variaveism1[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /
entrada[linha][linha], PRECISAO)
if all([(variaveism1[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):
break
variaveis = [*variaveism1]
return variaveis
def gauss_seidel(entrada, *valores_iniciais):
tamanho = len(entrada[0])
variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]
antigo = [None] * (tamanho - 1)
for _ in range(0, MAX_ITER):
print(variaveis)
for linha in range(tamanho - 1):
soma = 0
for coluna in range(tamanho - 1):
if linha != coluna:
soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]
variaveis[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /
entrada[linha][linha], PRECISAO)
if all([(antigo[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):
break
antigo = [*variaveis]
return variaveis
def main():
print()
entrada = [[10, 2, 1, 7], [1, 5, 1, -8], [2, 3, 10, 6]]
saida = gauss_jacobi(entrada, 0, 0, 0)
print(saida)
print()
saida = gauss_seidel(entrada, 0, 0, 0)
print(saida)
if __name__ == '__main__':
main()
<|reserved_special_token_1|>
PRECISAO = 3
MAX_ITER = 20
def gauss_jacobi(entrada, *valores_iniciais):
tamanho = len(entrada[0])
variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]
variaveism1 = [None] * (tamanho - 1)
for _ in range(0, MAX_ITER):
print(variaveis)
for linha in range(tamanho - 1):
soma = 0
for coluna in range(tamanho - 1):
if linha != coluna:
soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]
variaveism1[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /
entrada[linha][linha], PRECISAO)
if all([(variaveism1[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):
break
variaveis = [*variaveism1]
return variaveis
def gauss_seidel(entrada, *valores_iniciais):
tamanho = len(entrada[0])
variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]
antigo = [None] * (tamanho - 1)
for _ in range(0, MAX_ITER):
print(variaveis)
for linha in range(tamanho - 1):
soma = 0
for coluna in range(tamanho - 1):
if linha != coluna:
soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]
variaveis[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /
entrada[linha][linha], PRECISAO)
if all([(antigo[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):
break
antigo = [*variaveis]
return variaveis
def main():
print()
entrada = [[10, 2, 1, 7], [1, 5, 1, -8], [2, 3, 10, 6]]
saida = gauss_jacobi(entrada, 0, 0, 0)
print(saida)
print()
saida = gauss_seidel(entrada, 0, 0, 0)
print(saida)
if __name__ == '__main__':
main()
<|reserved_special_token_1|>
PRECISAO = 3
MAX_ITER = 20
def gauss_jacobi(entrada,*valores_iniciais):
tamanho = len(entrada[0])
variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]
variaveism1 = [None] * (tamanho-1)
for _ in range(0,MAX_ITER):
print(variaveis)
for linha in range(tamanho-1):
soma = 0
for coluna in range(tamanho-1):
if(linha!=coluna):
soma += -entrada[linha][coluna]*variaveis[coluna]
variaveism1[linha] = round((entrada[linha][tamanho-1]+soma)/entrada[linha][linha],PRECISAO)
if(all([variaveism1[i]==variaveis[i] for i in range(tamanho-1)])):
break
variaveis = [*variaveism1]
return variaveis
def gauss_seidel(entrada,*valores_iniciais):
tamanho = len(entrada[0])
variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]
antigo = [None] * (tamanho-1)
for _ in range(0,MAX_ITER):
print(variaveis)
for linha in range(tamanho-1):
soma = 0
for coluna in range(tamanho-1):
if(linha!=coluna):
soma += -entrada[linha][coluna]*variaveis[coluna]
variaveis[linha] = round((entrada[linha][tamanho-1]+soma)/entrada[linha][linha],PRECISAO)
if(all([antigo[i]==variaveis[i] for i in range(tamanho-1)])):
break
antigo = [*variaveis]
return variaveis
def main():
print()
entrada = [
[10,2,1,7],
[1,5,1,-8],
[2,3,10,6]
]
saida = gauss_jacobi(entrada,0,0,0)
print(saida)
print()
saida = gauss_seidel(entrada,0,0,0)
print(saida)
if __name__=="__main__":
main()
|
flexible
|
{
"blob_id": "842f8b4de0378a2c83d22f3fd54ba4857d249597",
"index": 9323,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef gauss_jacobi(entrada, *valores_iniciais):\n tamanho = len(entrada[0])\n variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]\n variaveism1 = [None] * (tamanho - 1)\n for _ in range(0, MAX_ITER):\n print(variaveis)\n for linha in range(tamanho - 1):\n soma = 0\n for coluna in range(tamanho - 1):\n if linha != coluna:\n soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]\n variaveism1[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /\n entrada[linha][linha], PRECISAO)\n if all([(variaveism1[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):\n break\n variaveis = [*variaveism1]\n return variaveis\n\n\ndef gauss_seidel(entrada, *valores_iniciais):\n tamanho = len(entrada[0])\n variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]\n antigo = [None] * (tamanho - 1)\n for _ in range(0, MAX_ITER):\n print(variaveis)\n for linha in range(tamanho - 1):\n soma = 0\n for coluna in range(tamanho - 1):\n if linha != coluna:\n soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]\n variaveis[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /\n entrada[linha][linha], PRECISAO)\n if all([(antigo[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):\n break\n antigo = [*variaveis]\n return variaveis\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef gauss_jacobi(entrada, *valores_iniciais):\n tamanho = len(entrada[0])\n variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]\n variaveism1 = [None] * (tamanho - 1)\n for _ in range(0, MAX_ITER):\n print(variaveis)\n for linha in range(tamanho - 1):\n soma = 0\n for coluna in range(tamanho - 1):\n if linha != coluna:\n soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]\n variaveism1[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /\n entrada[linha][linha], PRECISAO)\n if all([(variaveism1[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):\n break\n variaveis = [*variaveism1]\n return variaveis\n\n\ndef gauss_seidel(entrada, *valores_iniciais):\n tamanho = len(entrada[0])\n variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]\n antigo = [None] * (tamanho - 1)\n for _ in range(0, MAX_ITER):\n print(variaveis)\n for linha in range(tamanho - 1):\n soma = 0\n for coluna in range(tamanho - 1):\n if linha != coluna:\n soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]\n variaveis[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /\n entrada[linha][linha], PRECISAO)\n if all([(antigo[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):\n break\n antigo = [*variaveis]\n return variaveis\n\n\ndef main():\n print()\n entrada = [[10, 2, 1, 7], [1, 5, 1, -8], [2, 3, 10, 6]]\n saida = gauss_jacobi(entrada, 0, 0, 0)\n print(saida)\n print()\n saida = gauss_seidel(entrada, 0, 0, 0)\n print(saida)\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef gauss_jacobi(entrada, *valores_iniciais):\n tamanho = len(entrada[0])\n variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]\n variaveism1 = [None] * (tamanho - 1)\n for _ in range(0, MAX_ITER):\n print(variaveis)\n for linha in range(tamanho - 1):\n soma = 0\n for coluna in range(tamanho - 1):\n if linha != coluna:\n soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]\n variaveism1[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /\n entrada[linha][linha], PRECISAO)\n if all([(variaveism1[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):\n break\n variaveis = [*variaveism1]\n return variaveis\n\n\ndef gauss_seidel(entrada, *valores_iniciais):\n tamanho = len(entrada[0])\n variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]\n antigo = [None] * (tamanho - 1)\n for _ in range(0, MAX_ITER):\n print(variaveis)\n for linha in range(tamanho - 1):\n soma = 0\n for coluna in range(tamanho - 1):\n if linha != coluna:\n soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]\n variaveis[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /\n entrada[linha][linha], PRECISAO)\n if all([(antigo[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):\n break\n antigo = [*variaveis]\n return variaveis\n\n\ndef main():\n print()\n entrada = [[10, 2, 1, 7], [1, 5, 1, -8], [2, 3, 10, 6]]\n saida = gauss_jacobi(entrada, 0, 0, 0)\n print(saida)\n print()\n saida = gauss_seidel(entrada, 0, 0, 0)\n print(saida)\n\n\nif __name__ == '__main__':\n main()\n",
"step-4": "PRECISAO = 3\nMAX_ITER = 20\n\n\ndef gauss_jacobi(entrada, *valores_iniciais):\n tamanho = len(entrada[0])\n variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]\n variaveism1 = [None] * (tamanho - 1)\n for _ in range(0, MAX_ITER):\n print(variaveis)\n for linha in range(tamanho - 1):\n soma = 0\n for coluna in range(tamanho - 1):\n if linha != coluna:\n soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]\n variaveism1[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /\n entrada[linha][linha], PRECISAO)\n if all([(variaveism1[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):\n break\n variaveis = [*variaveism1]\n return variaveis\n\n\ndef gauss_seidel(entrada, *valores_iniciais):\n tamanho = len(entrada[0])\n variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]\n antigo = [None] * (tamanho - 1)\n for _ in range(0, MAX_ITER):\n print(variaveis)\n for linha in range(tamanho - 1):\n soma = 0\n for coluna in range(tamanho - 1):\n if linha != coluna:\n soma += -entrada[linha][coluna] * variaveis[coluna]\n variaveis[linha] = round((entrada[linha][tamanho - 1] + soma) /\n entrada[linha][linha], PRECISAO)\n if all([(antigo[i] == variaveis[i]) for i in range(tamanho - 1)]):\n break\n antigo = [*variaveis]\n return variaveis\n\n\ndef main():\n print()\n entrada = [[10, 2, 1, 7], [1, 5, 1, -8], [2, 3, 10, 6]]\n saida = gauss_jacobi(entrada, 0, 0, 0)\n print(saida)\n print()\n saida = gauss_seidel(entrada, 0, 0, 0)\n print(saida)\n\n\nif __name__ == '__main__':\n main()\n",
"step-5": "PRECISAO = 3\r\nMAX_ITER = 20\r\n\r\ndef gauss_jacobi(entrada,*valores_iniciais):\r\n tamanho = len(entrada[0])\r\n variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]\r\n variaveism1 = [None] * (tamanho-1)\r\n for _ in range(0,MAX_ITER):\r\n print(variaveis)\r\n for linha in range(tamanho-1):\r\n soma = 0\r\n for coluna in range(tamanho-1):\r\n if(linha!=coluna):\r\n soma += -entrada[linha][coluna]*variaveis[coluna]\r\n variaveism1[linha] = round((entrada[linha][tamanho-1]+soma)/entrada[linha][linha],PRECISAO)\r\n if(all([variaveism1[i]==variaveis[i] for i in range(tamanho-1)])):\r\n break\r\n variaveis = [*variaveism1]\r\n return variaveis\r\n\r\ndef gauss_seidel(entrada,*valores_iniciais):\r\n tamanho = len(entrada[0])\r\n variaveis = [*valores_iniciais[:tamanho]]\r\n antigo = [None] * (tamanho-1)\r\n for _ in range(0,MAX_ITER):\r\n print(variaveis)\r\n for linha in range(tamanho-1):\r\n soma = 0\r\n for coluna in range(tamanho-1):\r\n if(linha!=coluna):\r\n soma += -entrada[linha][coluna]*variaveis[coluna]\r\n variaveis[linha] = round((entrada[linha][tamanho-1]+soma)/entrada[linha][linha],PRECISAO)\r\n if(all([antigo[i]==variaveis[i] for i in range(tamanho-1)])):\r\n break\r\n antigo = [*variaveis]\r\n return variaveis\r\n\r\n\r\ndef main():\r\n print()\r\n entrada = [\r\n [10,2,1,7],\r\n [1,5,1,-8],\r\n [2,3,10,6]\r\n ]\r\n saida = gauss_jacobi(entrada,0,0,0)\r\n print(saida)\r\n print()\r\n saida = gauss_seidel(entrada,0,0,0)\r\n print(saida)\r\n\r\nif __name__==\"__main__\":\r\n main()",
"step-ids": [
2,
3,
4,
5,
6
]
}
|
[
2,
3,
4,
5,
6
] |
<|reserved_special_token_0|>
class CodeBlock:
<|reserved_special_token_0|>
def __init__(self, raw_diff):
self.body = os.linesep.join(raw_diff.splitlines()[1:])
self.header = raw_diff.splitlines()[0]
tmp = re.search('^@@ -\\d+', self.header)
self.old_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][4:]
tmp = re.search('\\+\\d+', self.header)
self.new_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:]
in_modif = False
self.children = []
tmp = []
for line in self.body.splitlines():
if line:
if line.startswith('+') or line.startswith('-'):
if in_modif:
tmp.append(line)
else:
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp))
)
tmp = [line]
in_modif = True
elif in_modif:
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
tmp = [line]
in_modif = False
else:
tmp.append(line)
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
<|reserved_special_token_0|>
def getNewCodeList(self):
""" Return code after modification
"""
tmp = []
for child in self.children:
tmp.extend(child.getNewCodeList())
return tmp
class SubCodeBlock:
""" a SubCodeBlock contain 0 or 1 modification (not more)
"""
def __init__(self, code):
self.body = code
self.modification = self._getModif()
self.old_code_length = self._getOldCodeLength()
self.new_code_length = self._getNewCodeLength()
if self.modification == 'none':
self.color = NO_DIFF_COLOR
elif self.modification == 'change':
self.color = MODIFIED_DIFF_COLOR
elif self.modification == 'deletion':
self.color = DELETED_DIFF_COLOR
else:
self.color = ADDITION_DIFF_COLOR
def _getModif(self):
""" Return type of modification :
addition, deletion, none
"""
nb_plus = 0
nb_minus = 0
for line in self.body.splitlines():
if line.startswith('-'):
nb_minus -= 1
elif line.startswith('+'):
nb_plus += 1
if nb_plus == 0 and nb_minus == 0:
return 'none'
if nb_minus == 0:
return 'addition'
if nb_plus == 0:
return 'deletion'
return 'change'
def _getOldCodeLength(self):
""" Private function to return old code length
"""
nb_lines = 0
for line in self.body.splitlines():
if not line.startswith('+'):
nb_lines += 1
return nb_lines
def _getNewCodeLength(self):
""" Private function to return new code length
"""
nb_lines = 0
for line in self.body.splitlines():
if not line.startswith('-'):
nb_lines += 1
return nb_lines
def getOldCodeList(self):
""" Return code before modification
"""
if self.modification == 'none':
old_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]
elif self.modification == 'change':
old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.
splitlines() if self._getOldCodeList(x)[0]]
if self.old_code_length < self.new_code_length:
filling = [(None, self.color)] * (self.new_code_length -
self.old_code_length)
old_code.extend(filling)
else:
old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines()
]
return old_code
def _getOldCodeList(self, line):
""" Private function to return code before modification
"""
if line.startswith('+'):
return None, self.color
if line.startswith('-'):
return ' ' + line[1:], self.color
return line, self.color
def getNewCodeList(self):
""" Return code after modification
"""
if self.modification == 'none':
new_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]
elif self.modification == 'change':
new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.
splitlines() if self._getNewCodeList(x)[0]]
if self.new_code_length < self.old_code_length:
filling = [(None, self.color)] * (self.old_code_length -
self.new_code_length)
new_code.extend(filling)
else:
new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines()
]
return new_code
def _getNewCodeList(self, line):
""" Private function to return code after modification
"""
if line.startswith('-'):
return None, self.color
if line.startswith('+'):
return ' ' + line[1:], self.color
return line, self.color
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class DiffFile(object):
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
def __len__(self):
return len(self.children)
<|reserved_special_token_0|>
def toHTML(self):
""" return HTML diff
"""
if self.binary:
return (
'<b>Folder or binary file or just no changes!</b><br/><br/><br/>'
)
if not self:
return ''
html_list = []
html_list.append(
"""
<table style="text-align: left; width: 100%%; border: 0;" cellpadding="0" cellspacing="0">
<tbody>
<tr>
<td style="background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;">%s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;">%s</td>
</tr>"""
% (self.old_revision, self.new_revision))
header_color = 'grey'
child_html_text = """<tr><td style="background-color: %(headcolor)s">
</td><td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: %(headcolor)s"> </td></tr><tr>
<td style="background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;">Line %(oldline)s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;">Line %(newline)s</td>
</tr>"""
for child in self.children:
html_list.append(child_html_text % {'headcolor': header_color,
'oldline': child.old_line, 'newline': child.new_line})
header_color = 'white'
old_code_list = child.getOldCodeList()
new_code_list = child.getNewCodeList()
i = 0
for old_line_tuple in old_code_list:
new_line_tuple = new_code_list[i]
new_line = new_line_tuple[0] or ' '
old_line = old_line_tuple[0] or ' '
i += 1
html_list.append(
"""<tr style="font-family: monospace">
<td style="background-color: %s">%s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: %s">%s</td>
</tr>"""
% (old_line_tuple[1], escape(old_line).replace(' ',
NBSP).replace('\t', NBSP_TAB), new_line_tuple[1],
escape(new_line).replace(' ', NBSP).replace('\t',
NBSP_TAB)))
html_list.append('</tbody></table><br/>')
return '\n'.join(html_list)
def getModifiedBlockList(self):
"""
Return a list of modified blocks
List contains tuples (block object : (old_modified_code, new_modified_code))
"""
if self.binary:
return []
block_list = []
for child in self.children:
old_line_list = [line.strip() for line, color in child.
getOldCodeList() if line is not None and color in (
MODIFIED_DIFF_COLOR, DELETED_DIFF_COLOR)]
new_line_list = [line.strip() for line, color in child.
getNewCodeList() if line is not None and color in (
MODIFIED_DIFF_COLOR, ADDITION_DIFF_COLOR)]
if old_line_list or new_line_list:
block_list.append((child, (old_line_list, new_line_list)))
return block_list
class CodeBlock:
"""
A code block contains several SubCodeBlocks
Members :
- old_line : line in old code (before modif)
- new line : line in new code (after modif)
Methods :
- getOldCodeList() : return code before modif
- getNewCodeList() : return code after modif
Note: the code returned is a list of tuples (code line, background color)
"""
def __init__(self, raw_diff):
self.body = os.linesep.join(raw_diff.splitlines()[1:])
self.header = raw_diff.splitlines()[0]
tmp = re.search('^@@ -\\d+', self.header)
self.old_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][4:]
tmp = re.search('\\+\\d+', self.header)
self.new_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:]
in_modif = False
self.children = []
tmp = []
for line in self.body.splitlines():
if line:
if line.startswith('+') or line.startswith('-'):
if in_modif:
tmp.append(line)
else:
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp))
)
tmp = [line]
in_modif = True
elif in_modif:
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
tmp = [line]
in_modif = False
else:
tmp.append(line)
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
def getOldCodeList(self):
""" Return code before modification
"""
tmp = []
for child in self.children:
tmp.extend(child.getOldCodeList())
return tmp
def getNewCodeList(self):
""" Return code after modification
"""
tmp = []
for child in self.children:
tmp.extend(child.getNewCodeList())
return tmp
class SubCodeBlock:
""" a SubCodeBlock contain 0 or 1 modification (not more)
"""
def __init__(self, code):
self.body = code
self.modification = self._getModif()
self.old_code_length = self._getOldCodeLength()
self.new_code_length = self._getNewCodeLength()
if self.modification == 'none':
self.color = NO_DIFF_COLOR
elif self.modification == 'change':
self.color = MODIFIED_DIFF_COLOR
elif self.modification == 'deletion':
self.color = DELETED_DIFF_COLOR
else:
self.color = ADDITION_DIFF_COLOR
def _getModif(self):
""" Return type of modification :
addition, deletion, none
"""
nb_plus = 0
nb_minus = 0
for line in self.body.splitlines():
if line.startswith('-'):
nb_minus -= 1
elif line.startswith('+'):
nb_plus += 1
if nb_plus == 0 and nb_minus == 0:
return 'none'
if nb_minus == 0:
return 'addition'
if nb_plus == 0:
return 'deletion'
return 'change'
def _getOldCodeLength(self):
""" Private function to return old code length
"""
nb_lines = 0
for line in self.body.splitlines():
if not line.startswith('+'):
nb_lines += 1
return nb_lines
def _getNewCodeLength(self):
""" Private function to return new code length
"""
nb_lines = 0
for line in self.body.splitlines():
if not line.startswith('-'):
nb_lines += 1
return nb_lines
def getOldCodeList(self):
""" Return code before modification
"""
if self.modification == 'none':
old_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]
elif self.modification == 'change':
old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.
splitlines() if self._getOldCodeList(x)[0]]
if self.old_code_length < self.new_code_length:
filling = [(None, self.color)] * (self.new_code_length -
self.old_code_length)
old_code.extend(filling)
else:
old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines()
]
return old_code
def _getOldCodeList(self, line):
""" Private function to return code before modification
"""
if line.startswith('+'):
return None, self.color
if line.startswith('-'):
return ' ' + line[1:], self.color
return line, self.color
def getNewCodeList(self):
""" Return code after modification
"""
if self.modification == 'none':
new_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]
elif self.modification == 'change':
new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.
splitlines() if self._getNewCodeList(x)[0]]
if self.new_code_length < self.old_code_length:
filling = [(None, self.color)] * (self.old_code_length -
self.new_code_length)
new_code.extend(filling)
else:
new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines()
]
return new_code
def _getNewCodeList(self, line):
""" Private function to return code after modification
"""
if line.startswith('-'):
return None, self.color
if line.startswith('+'):
return ' ' + line[1:], self.color
return line, self.color
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class DiffFile(object):
<|reserved_special_token_0|>
def __init__(self, raw_diff):
self.children = []
self.binary = raw_diff and '@@' not in raw_diff
if self.binary or not raw_diff:
return
self.header = raw_diff.split('@@')[0][:-1]
self.path = self.header.split('====')[0][:-1].strip()
for line in self.header.splitlines():
if line.startswith('--- '):
tmp = re.search('\\([^)]+\\)$', line)
if tmp is not None:
self.old_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1
].strip()
else:
self.old_revision = line.replace('--- ', '')
if line.startswith('+++ '):
tmp = re.search('\\([^)]+\\)$', line)
if tmp is not None:
self.new_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1
].strip()
else:
self.new_revision = line.replace('+++ ', '')
self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[3:])
if not self.body.startswith('@@'):
self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[4:])
first = True
tmp = []
for line in self.body.splitlines():
if line:
if line.startswith('@@') and not first:
self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
tmp = [line]
else:
first = False
tmp.append(line)
self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
def __nonzero__(self):
return self.binary or bool(self.children)
def __len__(self):
return len(self.children)
toHTML__roles__ = None
def toHTML(self):
""" return HTML diff
"""
if self.binary:
return (
'<b>Folder or binary file or just no changes!</b><br/><br/><br/>'
)
if not self:
return ''
html_list = []
html_list.append(
"""
<table style="text-align: left; width: 100%%; border: 0;" cellpadding="0" cellspacing="0">
<tbody>
<tr>
<td style="background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;">%s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;">%s</td>
</tr>"""
% (self.old_revision, self.new_revision))
header_color = 'grey'
child_html_text = """<tr><td style="background-color: %(headcolor)s">
</td><td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: %(headcolor)s"> </td></tr><tr>
<td style="background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;">Line %(oldline)s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;">Line %(newline)s</td>
</tr>"""
for child in self.children:
html_list.append(child_html_text % {'headcolor': header_color,
'oldline': child.old_line, 'newline': child.new_line})
header_color = 'white'
old_code_list = child.getOldCodeList()
new_code_list = child.getNewCodeList()
i = 0
for old_line_tuple in old_code_list:
new_line_tuple = new_code_list[i]
new_line = new_line_tuple[0] or ' '
old_line = old_line_tuple[0] or ' '
i += 1
html_list.append(
"""<tr style="font-family: monospace">
<td style="background-color: %s">%s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: %s">%s</td>
</tr>"""
% (old_line_tuple[1], escape(old_line).replace(' ',
NBSP).replace('\t', NBSP_TAB), new_line_tuple[1],
escape(new_line).replace(' ', NBSP).replace('\t',
NBSP_TAB)))
html_list.append('</tbody></table><br/>')
return '\n'.join(html_list)
def getModifiedBlockList(self):
"""
Return a list of modified blocks
List contains tuples (block object : (old_modified_code, new_modified_code))
"""
if self.binary:
return []
block_list = []
for child in self.children:
old_line_list = [line.strip() for line, color in child.
getOldCodeList() if line is not None and color in (
MODIFIED_DIFF_COLOR, DELETED_DIFF_COLOR)]
new_line_list = [line.strip() for line, color in child.
getNewCodeList() if line is not None and color in (
MODIFIED_DIFF_COLOR, ADDITION_DIFF_COLOR)]
if old_line_list or new_line_list:
block_list.append((child, (old_line_list, new_line_list)))
return block_list
class CodeBlock:
"""
A code block contains several SubCodeBlocks
Members :
- old_line : line in old code (before modif)
- new line : line in new code (after modif)
Methods :
- getOldCodeList() : return code before modif
- getNewCodeList() : return code after modif
Note: the code returned is a list of tuples (code line, background color)
"""
def __init__(self, raw_diff):
self.body = os.linesep.join(raw_diff.splitlines()[1:])
self.header = raw_diff.splitlines()[0]
tmp = re.search('^@@ -\\d+', self.header)
self.old_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][4:]
tmp = re.search('\\+\\d+', self.header)
self.new_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:]
in_modif = False
self.children = []
tmp = []
for line in self.body.splitlines():
if line:
if line.startswith('+') or line.startswith('-'):
if in_modif:
tmp.append(line)
else:
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp))
)
tmp = [line]
in_modif = True
elif in_modif:
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
tmp = [line]
in_modif = False
else:
tmp.append(line)
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
def getOldCodeList(self):
""" Return code before modification
"""
tmp = []
for child in self.children:
tmp.extend(child.getOldCodeList())
return tmp
def getNewCodeList(self):
""" Return code after modification
"""
tmp = []
for child in self.children:
tmp.extend(child.getNewCodeList())
return tmp
class SubCodeBlock:
""" a SubCodeBlock contain 0 or 1 modification (not more)
"""
def __init__(self, code):
self.body = code
self.modification = self._getModif()
self.old_code_length = self._getOldCodeLength()
self.new_code_length = self._getNewCodeLength()
if self.modification == 'none':
self.color = NO_DIFF_COLOR
elif self.modification == 'change':
self.color = MODIFIED_DIFF_COLOR
elif self.modification == 'deletion':
self.color = DELETED_DIFF_COLOR
else:
self.color = ADDITION_DIFF_COLOR
def _getModif(self):
""" Return type of modification :
addition, deletion, none
"""
nb_plus = 0
nb_minus = 0
for line in self.body.splitlines():
if line.startswith('-'):
nb_minus -= 1
elif line.startswith('+'):
nb_plus += 1
if nb_plus == 0 and nb_minus == 0:
return 'none'
if nb_minus == 0:
return 'addition'
if nb_plus == 0:
return 'deletion'
return 'change'
def _getOldCodeLength(self):
""" Private function to return old code length
"""
nb_lines = 0
for line in self.body.splitlines():
if not line.startswith('+'):
nb_lines += 1
return nb_lines
def _getNewCodeLength(self):
""" Private function to return new code length
"""
nb_lines = 0
for line in self.body.splitlines():
if not line.startswith('-'):
nb_lines += 1
return nb_lines
def getOldCodeList(self):
""" Return code before modification
"""
if self.modification == 'none':
old_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]
elif self.modification == 'change':
old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.
splitlines() if self._getOldCodeList(x)[0]]
if self.old_code_length < self.new_code_length:
filling = [(None, self.color)] * (self.new_code_length -
self.old_code_length)
old_code.extend(filling)
else:
old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines()
]
return old_code
def _getOldCodeList(self, line):
""" Private function to return code before modification
"""
if line.startswith('+'):
return None, self.color
if line.startswith('-'):
return ' ' + line[1:], self.color
return line, self.color
def getNewCodeList(self):
""" Return code after modification
"""
if self.modification == 'none':
new_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]
elif self.modification == 'change':
new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.
splitlines() if self._getNewCodeList(x)[0]]
if self.new_code_length < self.old_code_length:
filling = [(None, self.color)] * (self.old_code_length -
self.new_code_length)
new_code.extend(filling)
else:
new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines()
]
return new_code
def _getNewCodeList(self, line):
""" Private function to return code after modification
"""
if line.startswith('-'):
return None, self.color
if line.startswith('+'):
return ' ' + line[1:], self.color
return line, self.color
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
NBSP = ' '
NBSP_TAB = NBSP * 8
NO_DIFF_COLOR = 'white'
MODIFIED_DIFF_COLOR = 'rgb(253, 228, 6);'
DELETED_DIFF_COLOR = 'rgb(253, 117, 74);'
ADDITION_DIFF_COLOR = 'rgb(83, 253, 74);'
class DiffFile(object):
"""
# Members :
- path : path of the modified file
- children : sub codes modified
- old_revision
- new_revision
"""
def __init__(self, raw_diff):
self.children = []
self.binary = raw_diff and '@@' not in raw_diff
if self.binary or not raw_diff:
return
self.header = raw_diff.split('@@')[0][:-1]
self.path = self.header.split('====')[0][:-1].strip()
for line in self.header.splitlines():
if line.startswith('--- '):
tmp = re.search('\\([^)]+\\)$', line)
if tmp is not None:
self.old_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1
].strip()
else:
self.old_revision = line.replace('--- ', '')
if line.startswith('+++ '):
tmp = re.search('\\([^)]+\\)$', line)
if tmp is not None:
self.new_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1
].strip()
else:
self.new_revision = line.replace('+++ ', '')
self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[3:])
if not self.body.startswith('@@'):
self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[4:])
first = True
tmp = []
for line in self.body.splitlines():
if line:
if line.startswith('@@') and not first:
self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
tmp = [line]
else:
first = False
tmp.append(line)
self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
def __nonzero__(self):
return self.binary or bool(self.children)
def __len__(self):
return len(self.children)
toHTML__roles__ = None
def toHTML(self):
""" return HTML diff
"""
if self.binary:
return (
'<b>Folder or binary file or just no changes!</b><br/><br/><br/>'
)
if not self:
return ''
html_list = []
html_list.append(
"""
<table style="text-align: left; width: 100%%; border: 0;" cellpadding="0" cellspacing="0">
<tbody>
<tr>
<td style="background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;">%s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;">%s</td>
</tr>"""
% (self.old_revision, self.new_revision))
header_color = 'grey'
child_html_text = """<tr><td style="background-color: %(headcolor)s">
</td><td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: %(headcolor)s"> </td></tr><tr>
<td style="background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;">Line %(oldline)s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;">Line %(newline)s</td>
</tr>"""
for child in self.children:
html_list.append(child_html_text % {'headcolor': header_color,
'oldline': child.old_line, 'newline': child.new_line})
header_color = 'white'
old_code_list = child.getOldCodeList()
new_code_list = child.getNewCodeList()
i = 0
for old_line_tuple in old_code_list:
new_line_tuple = new_code_list[i]
new_line = new_line_tuple[0] or ' '
old_line = old_line_tuple[0] or ' '
i += 1
html_list.append(
"""<tr style="font-family: monospace">
<td style="background-color: %s">%s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: %s">%s</td>
</tr>"""
% (old_line_tuple[1], escape(old_line).replace(' ',
NBSP).replace('\t', NBSP_TAB), new_line_tuple[1],
escape(new_line).replace(' ', NBSP).replace('\t',
NBSP_TAB)))
html_list.append('</tbody></table><br/>')
return '\n'.join(html_list)
def getModifiedBlockList(self):
"""
Return a list of modified blocks
List contains tuples (block object : (old_modified_code, new_modified_code))
"""
if self.binary:
return []
block_list = []
for child in self.children:
old_line_list = [line.strip() for line, color in child.
getOldCodeList() if line is not None and color in (
MODIFIED_DIFF_COLOR, DELETED_DIFF_COLOR)]
new_line_list = [line.strip() for line, color in child.
getNewCodeList() if line is not None and color in (
MODIFIED_DIFF_COLOR, ADDITION_DIFF_COLOR)]
if old_line_list or new_line_list:
block_list.append((child, (old_line_list, new_line_list)))
return block_list
class CodeBlock:
"""
A code block contains several SubCodeBlocks
Members :
- old_line : line in old code (before modif)
- new line : line in new code (after modif)
Methods :
- getOldCodeList() : return code before modif
- getNewCodeList() : return code after modif
Note: the code returned is a list of tuples (code line, background color)
"""
def __init__(self, raw_diff):
self.body = os.linesep.join(raw_diff.splitlines()[1:])
self.header = raw_diff.splitlines()[0]
tmp = re.search('^@@ -\\d+', self.header)
self.old_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][4:]
tmp = re.search('\\+\\d+', self.header)
self.new_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:]
in_modif = False
self.children = []
tmp = []
for line in self.body.splitlines():
if line:
if line.startswith('+') or line.startswith('-'):
if in_modif:
tmp.append(line)
else:
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp))
)
tmp = [line]
in_modif = True
elif in_modif:
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
tmp = [line]
in_modif = False
else:
tmp.append(line)
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
def getOldCodeList(self):
""" Return code before modification
"""
tmp = []
for child in self.children:
tmp.extend(child.getOldCodeList())
return tmp
def getNewCodeList(self):
""" Return code after modification
"""
tmp = []
for child in self.children:
tmp.extend(child.getNewCodeList())
return tmp
class SubCodeBlock:
""" a SubCodeBlock contain 0 or 1 modification (not more)
"""
def __init__(self, code):
self.body = code
self.modification = self._getModif()
self.old_code_length = self._getOldCodeLength()
self.new_code_length = self._getNewCodeLength()
if self.modification == 'none':
self.color = NO_DIFF_COLOR
elif self.modification == 'change':
self.color = MODIFIED_DIFF_COLOR
elif self.modification == 'deletion':
self.color = DELETED_DIFF_COLOR
else:
self.color = ADDITION_DIFF_COLOR
def _getModif(self):
""" Return type of modification :
addition, deletion, none
"""
nb_plus = 0
nb_minus = 0
for line in self.body.splitlines():
if line.startswith('-'):
nb_minus -= 1
elif line.startswith('+'):
nb_plus += 1
if nb_plus == 0 and nb_minus == 0:
return 'none'
if nb_minus == 0:
return 'addition'
if nb_plus == 0:
return 'deletion'
return 'change'
def _getOldCodeLength(self):
""" Private function to return old code length
"""
nb_lines = 0
for line in self.body.splitlines():
if not line.startswith('+'):
nb_lines += 1
return nb_lines
def _getNewCodeLength(self):
""" Private function to return new code length
"""
nb_lines = 0
for line in self.body.splitlines():
if not line.startswith('-'):
nb_lines += 1
return nb_lines
def getOldCodeList(self):
""" Return code before modification
"""
if self.modification == 'none':
old_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]
elif self.modification == 'change':
old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.
splitlines() if self._getOldCodeList(x)[0]]
if self.old_code_length < self.new_code_length:
filling = [(None, self.color)] * (self.new_code_length -
self.old_code_length)
old_code.extend(filling)
else:
old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines()
]
return old_code
def _getOldCodeList(self, line):
""" Private function to return code before modification
"""
if line.startswith('+'):
return None, self.color
if line.startswith('-'):
return ' ' + line[1:], self.color
return line, self.color
def getNewCodeList(self):
""" Return code after modification
"""
if self.modification == 'none':
new_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]
elif self.modification == 'change':
new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.
splitlines() if self._getNewCodeList(x)[0]]
if self.new_code_length < self.old_code_length:
filling = [(None, self.color)] * (self.old_code_length -
self.new_code_length)
new_code.extend(filling)
else:
new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines()
]
return new_code
def _getNewCodeList(self, line):
""" Private function to return code after modification
"""
if line.startswith('-'):
return None, self.color
if line.startswith('+'):
return ' ' + line[1:], self.color
return line, self.color
<|reserved_special_token_1|>
##############################################################################
#
# Copyright (c) 2005 Nexedi SARL and Contributors. All Rights Reserved.
# Yoshinori Okuji <yo@nexedi.com>
# Christophe Dumez <christophe@nexedi.com>
#
# WARNING: This program as such is intended to be used by professional
# programmers who take the whole responsability of assessing all potential
# consequences resulting from its eventual inadequacies and bugs
# End users who are looking for a ready-to-use solution with commercial
# garantees and support are strongly adviced to contract a Free Software
# Service Company
#
# This program is Free Software; you can redistribute it and/or
# modify it under the terms of the GNU General Public License
# as published by the Free Software Foundation; either version 2
# of the License, or (at your option) any later version.
#
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with this program; if not, write to the Free Software
# Foundation, Inc., 59 Temple Place - Suite 330, Boston, MA 02111-1307, USA.
#
##############################################################################
"""
Provide a feature not present into difflib, which is generate a colored diff
from a diff file/string.
This code is original form ERP5VCS and was moved to here for be used in
general ERP5.
XXX The organisation of DiffUtils should be reviewed and reorganised in a tool
if a general tool want to be provided.
"""
import os, re
from xml.sax.saxutils import escape
NBSP = ' '
NBSP_TAB = NBSP*8
NO_DIFF_COLOR = 'white'
MODIFIED_DIFF_COLOR = 'rgb(253, 228, 6);'#light orange
DELETED_DIFF_COLOR = 'rgb(253, 117, 74);'#light red
ADDITION_DIFF_COLOR = 'rgb(83, 253, 74);'#light green
class DiffFile(object):
"""
# Members :
- path : path of the modified file
- children : sub codes modified
- old_revision
- new_revision
"""
def __init__(self, raw_diff):
self.children = []
self.binary = raw_diff and '@@' not in raw_diff
if self.binary or not raw_diff:
return
self.header = raw_diff.split('@@')[0][:-1]
# Getting file path in header
self.path = self.header.split('====')[0][:-1].strip()
# Getting revisions in header
for line in self.header.splitlines():
if line.startswith('--- '):
tmp = re.search('\\([^)]+\\)$', line)
if tmp is not None:
self.old_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1].strip()
else:
self.old_revision = line.replace("--- ", "")
if line.startswith('+++ '):
tmp = re.search('\\([^)]+\\)$', line)
if tmp is not None:
self.new_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1].strip()
else:
self.new_revision = line.replace("+++ ", "")
# Splitting the body from the header
self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[3:])
if not self.body.startswith('@@'):
self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[4:])
# Now splitting modifications
first = True
tmp = []
for line in self.body.splitlines():
if line:
if line.startswith('@@') and not first:
self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
tmp = [line, ]
else:
first = False
tmp.append(line)
self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
def __nonzero__(self):
return self.binary or bool(self.children)
def __len__(self):
return len(self.children)
toHTML__roles__ = None # public
def toHTML(self):
""" return HTML diff
"""
# Adding header of the table
if self.binary:
return '<b>Folder or binary file or just no changes!</b><br/><br/><br/>'
if not self:
return ''
html_list = []
html_list.append('''
<table style="text-align: left; width: 100%%; border: 0;" cellpadding="0" cellspacing="0">
<tbody>
<tr>
<td style="background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;">%s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;">%s</td>
</tr>''' % (self.old_revision, self.new_revision))
header_color = 'grey'
child_html_text = '''<tr><td style="background-color: %(headcolor)s">
</td><td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: %(headcolor)s"> </td></tr><tr>
<td style="background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;">Line %(oldline)s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;">Line %(newline)s</td>
</tr>'''
for child in self.children:
# Adding line number of the modification
html_list.append( child_html_text % {'headcolor':header_color, 'oldline':child.old_line, 'newline':child.new_line} )
header_color = 'white'
# Adding diff of the modification
old_code_list = child.getOldCodeList()
new_code_list = child.getNewCodeList()
i = 0
for old_line_tuple in old_code_list:
new_line_tuple = new_code_list[i]
new_line = new_line_tuple[0] or ' '
old_line = old_line_tuple[0] or ' '
i += 1
html_list.append( '''<tr style="font-family: monospace">
<td style="background-color: %s">%s</td>
<td style="background-color: black; width: 2px;"></td>
<td style="background-color: %s">%s</td>
</tr>'''%(old_line_tuple[1],
escape(old_line).replace(' ', NBSP).replace('\t', NBSP_TAB),
new_line_tuple[1],
escape(new_line).replace(' ', NBSP).replace('\t', NBSP_TAB))
)
html_list.append('''</tbody></table><br/>''')
return '\n'.join(html_list)
def getModifiedBlockList(self):
"""
Return a list of modified blocks
List contains tuples (block object : (old_modified_code, new_modified_code))
"""
if self.binary:
return []
block_list = []
for child in self.children:
old_line_list = [line.strip() for line, color in child.getOldCodeList()
if line is not None and color in (MODIFIED_DIFF_COLOR,
DELETED_DIFF_COLOR)]
new_line_list = [line.strip() for line, color in child.getNewCodeList()
if line is not None and color in (MODIFIED_DIFF_COLOR,
ADDITION_DIFF_COLOR)]
if old_line_list or new_line_list:
block_list.append((child,(old_line_list, new_line_list)))
return block_list
class CodeBlock:
"""
A code block contains several SubCodeBlocks
Members :
- old_line : line in old code (before modif)
- new line : line in new code (after modif)
Methods :
- getOldCodeList() : return code before modif
- getNewCodeList() : return code after modif
Note: the code returned is a list of tuples (code line, background color)
"""
def __init__(self, raw_diff):
# Splitting body and header
self.body = os.linesep.join(raw_diff.splitlines()[1:])
self.header = raw_diff.splitlines()[0]
# Getting modifications lines
tmp = re.search('^@@ -\d+', self.header)
self.old_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][4:]
tmp = re.search('\+\d+', self.header)
self.new_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:]
# Splitting modifications in SubCodeBlocks
in_modif = False
self.children = []
tmp = []
for line in self.body.splitlines():
if line:
if (line.startswith('+') or line.startswith('-')):
if in_modif:
tmp.append(line)
else:
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
tmp = [line, ]
in_modif = True
else:
if in_modif:
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
tmp = [line, ]
in_modif = False
else:
tmp.append(line)
self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))
def getOldCodeList(self):
""" Return code before modification
"""
tmp = []
for child in self.children:
tmp.extend(child.getOldCodeList())
return tmp
def getNewCodeList(self):
""" Return code after modification
"""
tmp = []
for child in self.children:
tmp.extend(child.getNewCodeList())
return tmp
class SubCodeBlock:
""" a SubCodeBlock contain 0 or 1 modification (not more)
"""
def __init__(self, code):
self.body = code
self.modification = self._getModif()
self.old_code_length = self._getOldCodeLength()
self.new_code_length = self._getNewCodeLength()
# Choosing background color
if self.modification == 'none':
self.color = NO_DIFF_COLOR
elif self.modification == 'change':
self.color = MODIFIED_DIFF_COLOR
elif self.modification == 'deletion':
self.color = DELETED_DIFF_COLOR
else: # addition
self.color = ADDITION_DIFF_COLOR
def _getModif(self):
""" Return type of modification :
addition, deletion, none
"""
nb_plus = 0
nb_minus = 0
for line in self.body.splitlines():
if line.startswith("-"):
nb_minus -= 1
elif line.startswith("+"):
nb_plus += 1
if (nb_plus == 0 and nb_minus == 0):
return 'none'
if (nb_minus == 0):
return 'addition'
if (nb_plus == 0):
return 'deletion'
return 'change'
def _getOldCodeLength(self):
""" Private function to return old code length
"""
nb_lines = 0
for line in self.body.splitlines():
if not line.startswith("+"):
nb_lines += 1
return nb_lines
def _getNewCodeLength(self):
""" Private function to return new code length
"""
nb_lines = 0
for line in self.body.splitlines():
if not line.startswith("-"):
nb_lines += 1
return nb_lines
def getOldCodeList(self):
""" Return code before modification
"""
if self.modification == 'none':
old_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]
elif self.modification == 'change':
old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines() \
if self._getOldCodeList(x)[0]]
# we want old_code_list and new_code_list to have the same length
if(self.old_code_length < self.new_code_length):
filling = [(None, self.color)] * (self.new_code_length - \
self.old_code_length)
old_code.extend(filling)
else: # deletion or addition
old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines()]
return old_code
def _getOldCodeList(self, line):
""" Private function to return code before modification
"""
if line.startswith('+'):
return (None, self.color)
if line.startswith('-'):
return (' ' + line[1:], self.color)
return (line, self.color)
def getNewCodeList(self):
""" Return code after modification
"""
if self.modification == 'none':
new_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]
elif self.modification == 'change':
new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines() \
if self._getNewCodeList(x)[0]]
# we want old_code_list and new_code_list to have the same length
if(self.new_code_length < self.old_code_length):
filling = [(None, self.color)] * (self.old_code_length - \
self.new_code_length)
new_code.extend(filling)
else: # deletion or addition
new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines()]
return new_code
def _getNewCodeList(self, line):
""" Private function to return code after modification
"""
if line.startswith('-'):
return (None, self.color)
if line.startswith('+'):
return (' ' + line[1:], self.color)
return (line, self.color)
|
flexible
|
{
"blob_id": "ffb6379f2f2611fd8aa73f3a3c15fed4550d348f",
"index": 5920,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass CodeBlock:\n <mask token>\n\n def __init__(self, raw_diff):\n self.body = os.linesep.join(raw_diff.splitlines()[1:])\n self.header = raw_diff.splitlines()[0]\n tmp = re.search('^@@ -\\\\d+', self.header)\n self.old_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][4:]\n tmp = re.search('\\\\+\\\\d+', self.header)\n self.new_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:]\n in_modif = False\n self.children = []\n tmp = []\n for line in self.body.splitlines():\n if line:\n if line.startswith('+') or line.startswith('-'):\n if in_modif:\n tmp.append(line)\n else:\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp))\n )\n tmp = [line]\n in_modif = True\n elif in_modif:\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n tmp = [line]\n in_modif = False\n else:\n tmp.append(line)\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n <mask token>\n\n def getNewCodeList(self):\n \"\"\" Return code after modification\n \"\"\"\n tmp = []\n for child in self.children:\n tmp.extend(child.getNewCodeList())\n return tmp\n\n\nclass SubCodeBlock:\n \"\"\" a SubCodeBlock contain 0 or 1 modification (not more)\n \"\"\"\n\n def __init__(self, code):\n self.body = code\n self.modification = self._getModif()\n self.old_code_length = self._getOldCodeLength()\n self.new_code_length = self._getNewCodeLength()\n if self.modification == 'none':\n self.color = NO_DIFF_COLOR\n elif self.modification == 'change':\n self.color = MODIFIED_DIFF_COLOR\n elif self.modification == 'deletion':\n self.color = DELETED_DIFF_COLOR\n else:\n self.color = ADDITION_DIFF_COLOR\n\n def _getModif(self):\n \"\"\" Return type of modification :\n addition, deletion, none\n \"\"\"\n nb_plus = 0\n nb_minus = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if line.startswith('-'):\n nb_minus -= 1\n elif line.startswith('+'):\n nb_plus += 1\n if nb_plus == 0 and nb_minus == 0:\n return 'none'\n if nb_minus == 0:\n return 'addition'\n if nb_plus == 0:\n return 'deletion'\n return 'change'\n\n def _getOldCodeLength(self):\n \"\"\" Private function to return old code length\n \"\"\"\n nb_lines = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if not line.startswith('+'):\n nb_lines += 1\n return nb_lines\n\n def _getNewCodeLength(self):\n \"\"\" Private function to return new code length\n \"\"\"\n nb_lines = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if not line.startswith('-'):\n nb_lines += 1\n return nb_lines\n\n def getOldCodeList(self):\n \"\"\" Return code before modification\n \"\"\"\n if self.modification == 'none':\n old_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]\n elif self.modification == 'change':\n old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.\n splitlines() if self._getOldCodeList(x)[0]]\n if self.old_code_length < self.new_code_length:\n filling = [(None, self.color)] * (self.new_code_length -\n self.old_code_length)\n old_code.extend(filling)\n else:\n old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines()\n ]\n return old_code\n\n def _getOldCodeList(self, line):\n \"\"\" Private function to return code before modification\n \"\"\"\n if line.startswith('+'):\n return None, self.color\n if line.startswith('-'):\n return ' ' + line[1:], self.color\n return line, self.color\n\n def getNewCodeList(self):\n \"\"\" Return code after modification\n \"\"\"\n if self.modification == 'none':\n new_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]\n elif self.modification == 'change':\n new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.\n splitlines() if self._getNewCodeList(x)[0]]\n if self.new_code_length < self.old_code_length:\n filling = [(None, self.color)] * (self.old_code_length -\n self.new_code_length)\n new_code.extend(filling)\n else:\n new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines()\n ]\n return new_code\n\n def _getNewCodeList(self, line):\n \"\"\" Private function to return code after modification\n \"\"\"\n if line.startswith('-'):\n return None, self.color\n if line.startswith('+'):\n return ' ' + line[1:], self.color\n return line, self.color\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass DiffFile(object):\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n\n def __len__(self):\n return len(self.children)\n <mask token>\n\n def toHTML(self):\n \"\"\" return HTML diff\n \"\"\"\n if self.binary:\n return (\n '<b>Folder or binary file or just no changes!</b><br/><br/><br/>'\n )\n if not self:\n return ''\n html_list = []\n html_list.append(\n \"\"\"\n <table style=\"text-align: left; width: 100%%; border: 0;\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\">\n <tbody>\n <tr>\n <td style=\"background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;\">%s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;\">%s</td>\n </tr>\"\"\"\n % (self.old_revision, self.new_revision))\n header_color = 'grey'\n child_html_text = \"\"\"<tr><td style=\"background-color: %(headcolor)s\">\n </td><td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: %(headcolor)s\"> </td></tr><tr>\n <td style=\"background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;\">Line %(oldline)s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;\">Line %(newline)s</td>\n </tr>\"\"\"\n for child in self.children:\n html_list.append(child_html_text % {'headcolor': header_color,\n 'oldline': child.old_line, 'newline': child.new_line})\n header_color = 'white'\n old_code_list = child.getOldCodeList()\n new_code_list = child.getNewCodeList()\n i = 0\n for old_line_tuple in old_code_list:\n new_line_tuple = new_code_list[i]\n new_line = new_line_tuple[0] or ' '\n old_line = old_line_tuple[0] or ' '\n i += 1\n html_list.append(\n \"\"\"<tr style=\"font-family: monospace\">\n <td style=\"background-color: %s\">%s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: %s\">%s</td>\n </tr>\"\"\"\n % (old_line_tuple[1], escape(old_line).replace(' ',\n NBSP).replace('\\t', NBSP_TAB), new_line_tuple[1],\n escape(new_line).replace(' ', NBSP).replace('\\t',\n NBSP_TAB)))\n html_list.append('</tbody></table><br/>')\n return '\\n'.join(html_list)\n\n def getModifiedBlockList(self):\n \"\"\"\n Return a list of modified blocks\n List contains tuples (block object : (old_modified_code, new_modified_code))\n \"\"\"\n if self.binary:\n return []\n block_list = []\n for child in self.children:\n old_line_list = [line.strip() for line, color in child.\n getOldCodeList() if line is not None and color in (\n MODIFIED_DIFF_COLOR, DELETED_DIFF_COLOR)]\n new_line_list = [line.strip() for line, color in child.\n getNewCodeList() if line is not None and color in (\n MODIFIED_DIFF_COLOR, ADDITION_DIFF_COLOR)]\n if old_line_list or new_line_list:\n block_list.append((child, (old_line_list, new_line_list)))\n return block_list\n\n\nclass CodeBlock:\n \"\"\"\n A code block contains several SubCodeBlocks\n Members :\n - old_line : line in old code (before modif)\n - new line : line in new code (after modif)\n\n Methods :\n - getOldCodeList() : return code before modif\n - getNewCodeList() : return code after modif\n Note: the code returned is a list of tuples (code line, background color)\n \"\"\"\n\n def __init__(self, raw_diff):\n self.body = os.linesep.join(raw_diff.splitlines()[1:])\n self.header = raw_diff.splitlines()[0]\n tmp = re.search('^@@ -\\\\d+', self.header)\n self.old_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][4:]\n tmp = re.search('\\\\+\\\\d+', self.header)\n self.new_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:]\n in_modif = False\n self.children = []\n tmp = []\n for line in self.body.splitlines():\n if line:\n if line.startswith('+') or line.startswith('-'):\n if in_modif:\n tmp.append(line)\n else:\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp))\n )\n tmp = [line]\n in_modif = True\n elif in_modif:\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n tmp = [line]\n in_modif = False\n else:\n tmp.append(line)\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n\n def getOldCodeList(self):\n \"\"\" Return code before modification\n \"\"\"\n tmp = []\n for child in self.children:\n tmp.extend(child.getOldCodeList())\n return tmp\n\n def getNewCodeList(self):\n \"\"\" Return code after modification\n \"\"\"\n tmp = []\n for child in self.children:\n tmp.extend(child.getNewCodeList())\n return tmp\n\n\nclass SubCodeBlock:\n \"\"\" a SubCodeBlock contain 0 or 1 modification (not more)\n \"\"\"\n\n def __init__(self, code):\n self.body = code\n self.modification = self._getModif()\n self.old_code_length = self._getOldCodeLength()\n self.new_code_length = self._getNewCodeLength()\n if self.modification == 'none':\n self.color = NO_DIFF_COLOR\n elif self.modification == 'change':\n self.color = MODIFIED_DIFF_COLOR\n elif self.modification == 'deletion':\n self.color = DELETED_DIFF_COLOR\n else:\n self.color = ADDITION_DIFF_COLOR\n\n def _getModif(self):\n \"\"\" Return type of modification :\n addition, deletion, none\n \"\"\"\n nb_plus = 0\n nb_minus = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if line.startswith('-'):\n nb_minus -= 1\n elif line.startswith('+'):\n nb_plus += 1\n if nb_plus == 0 and nb_minus == 0:\n return 'none'\n if nb_minus == 0:\n return 'addition'\n if nb_plus == 0:\n return 'deletion'\n return 'change'\n\n def _getOldCodeLength(self):\n \"\"\" Private function to return old code length\n \"\"\"\n nb_lines = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if not line.startswith('+'):\n nb_lines += 1\n return nb_lines\n\n def _getNewCodeLength(self):\n \"\"\" Private function to return new code length\n \"\"\"\n nb_lines = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if not line.startswith('-'):\n nb_lines += 1\n return nb_lines\n\n def getOldCodeList(self):\n \"\"\" Return code before modification\n \"\"\"\n if self.modification == 'none':\n old_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]\n elif self.modification == 'change':\n old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.\n splitlines() if self._getOldCodeList(x)[0]]\n if self.old_code_length < self.new_code_length:\n filling = [(None, self.color)] * (self.new_code_length -\n self.old_code_length)\n old_code.extend(filling)\n else:\n old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines()\n ]\n return old_code\n\n def _getOldCodeList(self, line):\n \"\"\" Private function to return code before modification\n \"\"\"\n if line.startswith('+'):\n return None, self.color\n if line.startswith('-'):\n return ' ' + line[1:], self.color\n return line, self.color\n\n def getNewCodeList(self):\n \"\"\" Return code after modification\n \"\"\"\n if self.modification == 'none':\n new_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]\n elif self.modification == 'change':\n new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.\n splitlines() if self._getNewCodeList(x)[0]]\n if self.new_code_length < self.old_code_length:\n filling = [(None, self.color)] * (self.old_code_length -\n self.new_code_length)\n new_code.extend(filling)\n else:\n new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines()\n ]\n return new_code\n\n def _getNewCodeList(self, line):\n \"\"\" Private function to return code after modification\n \"\"\"\n if line.startswith('-'):\n return None, self.color\n if line.startswith('+'):\n return ' ' + line[1:], self.color\n return line, self.color\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass DiffFile(object):\n <mask token>\n\n def __init__(self, raw_diff):\n self.children = []\n self.binary = raw_diff and '@@' not in raw_diff\n if self.binary or not raw_diff:\n return\n self.header = raw_diff.split('@@')[0][:-1]\n self.path = self.header.split('====')[0][:-1].strip()\n for line in self.header.splitlines():\n if line.startswith('--- '):\n tmp = re.search('\\\\([^)]+\\\\)$', line)\n if tmp is not None:\n self.old_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1\n ].strip()\n else:\n self.old_revision = line.replace('--- ', '')\n if line.startswith('+++ '):\n tmp = re.search('\\\\([^)]+\\\\)$', line)\n if tmp is not None:\n self.new_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1\n ].strip()\n else:\n self.new_revision = line.replace('+++ ', '')\n self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[3:])\n if not self.body.startswith('@@'):\n self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[4:])\n first = True\n tmp = []\n for line in self.body.splitlines():\n if line:\n if line.startswith('@@') and not first:\n self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n tmp = [line]\n else:\n first = False\n tmp.append(line)\n self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n\n def __nonzero__(self):\n return self.binary or bool(self.children)\n\n def __len__(self):\n return len(self.children)\n toHTML__roles__ = None\n\n def toHTML(self):\n \"\"\" return HTML diff\n \"\"\"\n if self.binary:\n return (\n '<b>Folder or binary file or just no changes!</b><br/><br/><br/>'\n )\n if not self:\n return ''\n html_list = []\n html_list.append(\n \"\"\"\n <table style=\"text-align: left; width: 100%%; border: 0;\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\">\n <tbody>\n <tr>\n <td style=\"background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;\">%s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;\">%s</td>\n </tr>\"\"\"\n % (self.old_revision, self.new_revision))\n header_color = 'grey'\n child_html_text = \"\"\"<tr><td style=\"background-color: %(headcolor)s\">\n </td><td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: %(headcolor)s\"> </td></tr><tr>\n <td style=\"background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;\">Line %(oldline)s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;\">Line %(newline)s</td>\n </tr>\"\"\"\n for child in self.children:\n html_list.append(child_html_text % {'headcolor': header_color,\n 'oldline': child.old_line, 'newline': child.new_line})\n header_color = 'white'\n old_code_list = child.getOldCodeList()\n new_code_list = child.getNewCodeList()\n i = 0\n for old_line_tuple in old_code_list:\n new_line_tuple = new_code_list[i]\n new_line = new_line_tuple[0] or ' '\n old_line = old_line_tuple[0] or ' '\n i += 1\n html_list.append(\n \"\"\"<tr style=\"font-family: monospace\">\n <td style=\"background-color: %s\">%s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: %s\">%s</td>\n </tr>\"\"\"\n % (old_line_tuple[1], escape(old_line).replace(' ',\n NBSP).replace('\\t', NBSP_TAB), new_line_tuple[1],\n escape(new_line).replace(' ', NBSP).replace('\\t',\n NBSP_TAB)))\n html_list.append('</tbody></table><br/>')\n return '\\n'.join(html_list)\n\n def getModifiedBlockList(self):\n \"\"\"\n Return a list of modified blocks\n List contains tuples (block object : (old_modified_code, new_modified_code))\n \"\"\"\n if self.binary:\n return []\n block_list = []\n for child in self.children:\n old_line_list = [line.strip() for line, color in child.\n getOldCodeList() if line is not None and color in (\n MODIFIED_DIFF_COLOR, DELETED_DIFF_COLOR)]\n new_line_list = [line.strip() for line, color in child.\n getNewCodeList() if line is not None and color in (\n MODIFIED_DIFF_COLOR, ADDITION_DIFF_COLOR)]\n if old_line_list or new_line_list:\n block_list.append((child, (old_line_list, new_line_list)))\n return block_list\n\n\nclass CodeBlock:\n \"\"\"\n A code block contains several SubCodeBlocks\n Members :\n - old_line : line in old code (before modif)\n - new line : line in new code (after modif)\n\n Methods :\n - getOldCodeList() : return code before modif\n - getNewCodeList() : return code after modif\n Note: the code returned is a list of tuples (code line, background color)\n \"\"\"\n\n def __init__(self, raw_diff):\n self.body = os.linesep.join(raw_diff.splitlines()[1:])\n self.header = raw_diff.splitlines()[0]\n tmp = re.search('^@@ -\\\\d+', self.header)\n self.old_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][4:]\n tmp = re.search('\\\\+\\\\d+', self.header)\n self.new_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:]\n in_modif = False\n self.children = []\n tmp = []\n for line in self.body.splitlines():\n if line:\n if line.startswith('+') or line.startswith('-'):\n if in_modif:\n tmp.append(line)\n else:\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp))\n )\n tmp = [line]\n in_modif = True\n elif in_modif:\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n tmp = [line]\n in_modif = False\n else:\n tmp.append(line)\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n\n def getOldCodeList(self):\n \"\"\" Return code before modification\n \"\"\"\n tmp = []\n for child in self.children:\n tmp.extend(child.getOldCodeList())\n return tmp\n\n def getNewCodeList(self):\n \"\"\" Return code after modification\n \"\"\"\n tmp = []\n for child in self.children:\n tmp.extend(child.getNewCodeList())\n return tmp\n\n\nclass SubCodeBlock:\n \"\"\" a SubCodeBlock contain 0 or 1 modification (not more)\n \"\"\"\n\n def __init__(self, code):\n self.body = code\n self.modification = self._getModif()\n self.old_code_length = self._getOldCodeLength()\n self.new_code_length = self._getNewCodeLength()\n if self.modification == 'none':\n self.color = NO_DIFF_COLOR\n elif self.modification == 'change':\n self.color = MODIFIED_DIFF_COLOR\n elif self.modification == 'deletion':\n self.color = DELETED_DIFF_COLOR\n else:\n self.color = ADDITION_DIFF_COLOR\n\n def _getModif(self):\n \"\"\" Return type of modification :\n addition, deletion, none\n \"\"\"\n nb_plus = 0\n nb_minus = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if line.startswith('-'):\n nb_minus -= 1\n elif line.startswith('+'):\n nb_plus += 1\n if nb_plus == 0 and nb_minus == 0:\n return 'none'\n if nb_minus == 0:\n return 'addition'\n if nb_plus == 0:\n return 'deletion'\n return 'change'\n\n def _getOldCodeLength(self):\n \"\"\" Private function to return old code length\n \"\"\"\n nb_lines = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if not line.startswith('+'):\n nb_lines += 1\n return nb_lines\n\n def _getNewCodeLength(self):\n \"\"\" Private function to return new code length\n \"\"\"\n nb_lines = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if not line.startswith('-'):\n nb_lines += 1\n return nb_lines\n\n def getOldCodeList(self):\n \"\"\" Return code before modification\n \"\"\"\n if self.modification == 'none':\n old_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]\n elif self.modification == 'change':\n old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.\n splitlines() if self._getOldCodeList(x)[0]]\n if self.old_code_length < self.new_code_length:\n filling = [(None, self.color)] * (self.new_code_length -\n self.old_code_length)\n old_code.extend(filling)\n else:\n old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines()\n ]\n return old_code\n\n def _getOldCodeList(self, line):\n \"\"\" Private function to return code before modification\n \"\"\"\n if line.startswith('+'):\n return None, self.color\n if line.startswith('-'):\n return ' ' + line[1:], self.color\n return line, self.color\n\n def getNewCodeList(self):\n \"\"\" Return code after modification\n \"\"\"\n if self.modification == 'none':\n new_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]\n elif self.modification == 'change':\n new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.\n splitlines() if self._getNewCodeList(x)[0]]\n if self.new_code_length < self.old_code_length:\n filling = [(None, self.color)] * (self.old_code_length -\n self.new_code_length)\n new_code.extend(filling)\n else:\n new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines()\n ]\n return new_code\n\n def _getNewCodeList(self, line):\n \"\"\" Private function to return code after modification\n \"\"\"\n if line.startswith('-'):\n return None, self.color\n if line.startswith('+'):\n return ' ' + line[1:], self.color\n return line, self.color\n",
"step-4": "<mask token>\nNBSP = ' '\nNBSP_TAB = NBSP * 8\nNO_DIFF_COLOR = 'white'\nMODIFIED_DIFF_COLOR = 'rgb(253, 228, 6);'\nDELETED_DIFF_COLOR = 'rgb(253, 117, 74);'\nADDITION_DIFF_COLOR = 'rgb(83, 253, 74);'\n\n\nclass DiffFile(object):\n \"\"\"\n # Members :\n - path : path of the modified file\n - children : sub codes modified\n - old_revision\n - new_revision\n \"\"\"\n\n def __init__(self, raw_diff):\n self.children = []\n self.binary = raw_diff and '@@' not in raw_diff\n if self.binary or not raw_diff:\n return\n self.header = raw_diff.split('@@')[0][:-1]\n self.path = self.header.split('====')[0][:-1].strip()\n for line in self.header.splitlines():\n if line.startswith('--- '):\n tmp = re.search('\\\\([^)]+\\\\)$', line)\n if tmp is not None:\n self.old_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1\n ].strip()\n else:\n self.old_revision = line.replace('--- ', '')\n if line.startswith('+++ '):\n tmp = re.search('\\\\([^)]+\\\\)$', line)\n if tmp is not None:\n self.new_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1\n ].strip()\n else:\n self.new_revision = line.replace('+++ ', '')\n self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[3:])\n if not self.body.startswith('@@'):\n self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[4:])\n first = True\n tmp = []\n for line in self.body.splitlines():\n if line:\n if line.startswith('@@') and not first:\n self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n tmp = [line]\n else:\n first = False\n tmp.append(line)\n self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n\n def __nonzero__(self):\n return self.binary or bool(self.children)\n\n def __len__(self):\n return len(self.children)\n toHTML__roles__ = None\n\n def toHTML(self):\n \"\"\" return HTML diff\n \"\"\"\n if self.binary:\n return (\n '<b>Folder or binary file or just no changes!</b><br/><br/><br/>'\n )\n if not self:\n return ''\n html_list = []\n html_list.append(\n \"\"\"\n <table style=\"text-align: left; width: 100%%; border: 0;\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\">\n <tbody>\n <tr>\n <td style=\"background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;\">%s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;\">%s</td>\n </tr>\"\"\"\n % (self.old_revision, self.new_revision))\n header_color = 'grey'\n child_html_text = \"\"\"<tr><td style=\"background-color: %(headcolor)s\">\n </td><td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: %(headcolor)s\"> </td></tr><tr>\n <td style=\"background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;\">Line %(oldline)s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;\">Line %(newline)s</td>\n </tr>\"\"\"\n for child in self.children:\n html_list.append(child_html_text % {'headcolor': header_color,\n 'oldline': child.old_line, 'newline': child.new_line})\n header_color = 'white'\n old_code_list = child.getOldCodeList()\n new_code_list = child.getNewCodeList()\n i = 0\n for old_line_tuple in old_code_list:\n new_line_tuple = new_code_list[i]\n new_line = new_line_tuple[0] or ' '\n old_line = old_line_tuple[0] or ' '\n i += 1\n html_list.append(\n \"\"\"<tr style=\"font-family: monospace\">\n <td style=\"background-color: %s\">%s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: %s\">%s</td>\n </tr>\"\"\"\n % (old_line_tuple[1], escape(old_line).replace(' ',\n NBSP).replace('\\t', NBSP_TAB), new_line_tuple[1],\n escape(new_line).replace(' ', NBSP).replace('\\t',\n NBSP_TAB)))\n html_list.append('</tbody></table><br/>')\n return '\\n'.join(html_list)\n\n def getModifiedBlockList(self):\n \"\"\"\n Return a list of modified blocks\n List contains tuples (block object : (old_modified_code, new_modified_code))\n \"\"\"\n if self.binary:\n return []\n block_list = []\n for child in self.children:\n old_line_list = [line.strip() for line, color in child.\n getOldCodeList() if line is not None and color in (\n MODIFIED_DIFF_COLOR, DELETED_DIFF_COLOR)]\n new_line_list = [line.strip() for line, color in child.\n getNewCodeList() if line is not None and color in (\n MODIFIED_DIFF_COLOR, ADDITION_DIFF_COLOR)]\n if old_line_list or new_line_list:\n block_list.append((child, (old_line_list, new_line_list)))\n return block_list\n\n\nclass CodeBlock:\n \"\"\"\n A code block contains several SubCodeBlocks\n Members :\n - old_line : line in old code (before modif)\n - new line : line in new code (after modif)\n\n Methods :\n - getOldCodeList() : return code before modif\n - getNewCodeList() : return code after modif\n Note: the code returned is a list of tuples (code line, background color)\n \"\"\"\n\n def __init__(self, raw_diff):\n self.body = os.linesep.join(raw_diff.splitlines()[1:])\n self.header = raw_diff.splitlines()[0]\n tmp = re.search('^@@ -\\\\d+', self.header)\n self.old_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][4:]\n tmp = re.search('\\\\+\\\\d+', self.header)\n self.new_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:]\n in_modif = False\n self.children = []\n tmp = []\n for line in self.body.splitlines():\n if line:\n if line.startswith('+') or line.startswith('-'):\n if in_modif:\n tmp.append(line)\n else:\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp))\n )\n tmp = [line]\n in_modif = True\n elif in_modif:\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n tmp = [line]\n in_modif = False\n else:\n tmp.append(line)\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n\n def getOldCodeList(self):\n \"\"\" Return code before modification\n \"\"\"\n tmp = []\n for child in self.children:\n tmp.extend(child.getOldCodeList())\n return tmp\n\n def getNewCodeList(self):\n \"\"\" Return code after modification\n \"\"\"\n tmp = []\n for child in self.children:\n tmp.extend(child.getNewCodeList())\n return tmp\n\n\nclass SubCodeBlock:\n \"\"\" a SubCodeBlock contain 0 or 1 modification (not more)\n \"\"\"\n\n def __init__(self, code):\n self.body = code\n self.modification = self._getModif()\n self.old_code_length = self._getOldCodeLength()\n self.new_code_length = self._getNewCodeLength()\n if self.modification == 'none':\n self.color = NO_DIFF_COLOR\n elif self.modification == 'change':\n self.color = MODIFIED_DIFF_COLOR\n elif self.modification == 'deletion':\n self.color = DELETED_DIFF_COLOR\n else:\n self.color = ADDITION_DIFF_COLOR\n\n def _getModif(self):\n \"\"\" Return type of modification :\n addition, deletion, none\n \"\"\"\n nb_plus = 0\n nb_minus = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if line.startswith('-'):\n nb_minus -= 1\n elif line.startswith('+'):\n nb_plus += 1\n if nb_plus == 0 and nb_minus == 0:\n return 'none'\n if nb_minus == 0:\n return 'addition'\n if nb_plus == 0:\n return 'deletion'\n return 'change'\n\n def _getOldCodeLength(self):\n \"\"\" Private function to return old code length\n \"\"\"\n nb_lines = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if not line.startswith('+'):\n nb_lines += 1\n return nb_lines\n\n def _getNewCodeLength(self):\n \"\"\" Private function to return new code length\n \"\"\"\n nb_lines = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if not line.startswith('-'):\n nb_lines += 1\n return nb_lines\n\n def getOldCodeList(self):\n \"\"\" Return code before modification\n \"\"\"\n if self.modification == 'none':\n old_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]\n elif self.modification == 'change':\n old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.\n splitlines() if self._getOldCodeList(x)[0]]\n if self.old_code_length < self.new_code_length:\n filling = [(None, self.color)] * (self.new_code_length -\n self.old_code_length)\n old_code.extend(filling)\n else:\n old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines()\n ]\n return old_code\n\n def _getOldCodeList(self, line):\n \"\"\" Private function to return code before modification\n \"\"\"\n if line.startswith('+'):\n return None, self.color\n if line.startswith('-'):\n return ' ' + line[1:], self.color\n return line, self.color\n\n def getNewCodeList(self):\n \"\"\" Return code after modification\n \"\"\"\n if self.modification == 'none':\n new_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]\n elif self.modification == 'change':\n new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.\n splitlines() if self._getNewCodeList(x)[0]]\n if self.new_code_length < self.old_code_length:\n filling = [(None, self.color)] * (self.old_code_length -\n self.new_code_length)\n new_code.extend(filling)\n else:\n new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines()\n ]\n return new_code\n\n def _getNewCodeList(self, line):\n \"\"\" Private function to return code after modification\n \"\"\"\n if line.startswith('-'):\n return None, self.color\n if line.startswith('+'):\n return ' ' + line[1:], self.color\n return line, self.color\n",
"step-5": "##############################################################################\n#\n# Copyright (c) 2005 Nexedi SARL and Contributors. All Rights Reserved.\n# Yoshinori Okuji <yo@nexedi.com>\n# Christophe Dumez <christophe@nexedi.com>\n#\n# WARNING: This program as such is intended to be used by professional\n# programmers who take the whole responsability of assessing all potential\n# consequences resulting from its eventual inadequacies and bugs\n# End users who are looking for a ready-to-use solution with commercial\n# garantees and support are strongly adviced to contract a Free Software\n# Service Company\n#\n# This program is Free Software; you can redistribute it and/or\n# modify it under the terms of the GNU General Public License\n# as published by the Free Software Foundation; either version 2\n# of the License, or (at your option) any later version.\n#\n# This program is distributed in the hope that it will be useful,\n# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n# GNU General Public License for more details.\n#\n# You should have received a copy of the GNU General Public License\n# along with this program; if not, write to the Free Software\n# Foundation, Inc., 59 Temple Place - Suite 330, Boston, MA 02111-1307, USA.\n#\n##############################################################################\n\n\"\"\"\n Provide a feature not present into difflib, which is generate a colored diff\n from a diff file/string.\n\n This code is original form ERP5VCS and was moved to here for be used in\n general ERP5.\n\n XXX The organisation of DiffUtils should be reviewed and reorganised in a tool\n if a general tool want to be provided.\n\"\"\"\nimport os, re\nfrom xml.sax.saxutils import escape\n\nNBSP = ' '\nNBSP_TAB = NBSP*8\nNO_DIFF_COLOR = 'white'\nMODIFIED_DIFF_COLOR = 'rgb(253, 228, 6);'#light orange\nDELETED_DIFF_COLOR = 'rgb(253, 117, 74);'#light red\nADDITION_DIFF_COLOR = 'rgb(83, 253, 74);'#light green\n\nclass DiffFile(object):\n \"\"\"\n # Members :\n - path : path of the modified file\n - children : sub codes modified\n - old_revision\n - new_revision\n \"\"\"\n\n def __init__(self, raw_diff):\n self.children = []\n self.binary = raw_diff and '@@' not in raw_diff\n if self.binary or not raw_diff:\n return\n self.header = raw_diff.split('@@')[0][:-1]\n # Getting file path in header\n self.path = self.header.split('====')[0][:-1].strip()\n # Getting revisions in header\n for line in self.header.splitlines():\n if line.startswith('--- '):\n tmp = re.search('\\\\([^)]+\\\\)$', line)\n if tmp is not None:\n self.old_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1].strip()\n else:\n self.old_revision = line.replace(\"--- \", \"\")\n if line.startswith('+++ '):\n tmp = re.search('\\\\([^)]+\\\\)$', line)\n if tmp is not None:\n self.new_revision = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:-1].strip()\n else:\n self.new_revision = line.replace(\"+++ \", \"\")\n # Splitting the body from the header\n self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[3:])\n if not self.body.startswith('@@'):\n self.body = os.linesep.join(raw_diff.strip().splitlines()[4:])\n # Now splitting modifications\n first = True\n tmp = []\n for line in self.body.splitlines():\n if line:\n if line.startswith('@@') and not first:\n self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n tmp = [line, ]\n else:\n first = False\n tmp.append(line)\n self.children.append(CodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n\n def __nonzero__(self):\n return self.binary or bool(self.children)\n\n def __len__(self):\n return len(self.children)\n\n toHTML__roles__ = None # public\n def toHTML(self):\n \"\"\" return HTML diff\n \"\"\"\n # Adding header of the table\n if self.binary:\n return '<b>Folder or binary file or just no changes!</b><br/><br/><br/>'\n\n if not self:\n return ''\n\n html_list = []\n html_list.append('''\n <table style=\"text-align: left; width: 100%%; border: 0;\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\">\n <tbody>\n <tr>\n <td style=\"background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;\">%s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: grey; text-align: center; font-weight: bold;\">%s</td>\n </tr>''' % (self.old_revision, self.new_revision))\n header_color = 'grey'\n child_html_text = '''<tr><td style=\"background-color: %(headcolor)s\">\n </td><td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: %(headcolor)s\"> </td></tr><tr>\n <td style=\"background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;\">Line %(oldline)s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: rgb(68, 132, 255);font-weight: bold;\">Line %(newline)s</td>\n </tr>'''\n for child in self.children:\n # Adding line number of the modification\n html_list.append( child_html_text % {'headcolor':header_color, 'oldline':child.old_line, 'newline':child.new_line} )\n header_color = 'white'\n # Adding diff of the modification\n old_code_list = child.getOldCodeList()\n new_code_list = child.getNewCodeList()\n i = 0\n for old_line_tuple in old_code_list:\n new_line_tuple = new_code_list[i]\n new_line = new_line_tuple[0] or ' '\n old_line = old_line_tuple[0] or ' '\n i += 1\n html_list.append( '''<tr style=\"font-family: monospace\">\n <td style=\"background-color: %s\">%s</td>\n <td style=\"background-color: black; width: 2px;\"></td>\n <td style=\"background-color: %s\">%s</td>\n </tr>'''%(old_line_tuple[1],\n escape(old_line).replace(' ', NBSP).replace('\\t', NBSP_TAB),\n new_line_tuple[1],\n escape(new_line).replace(' ', NBSP).replace('\\t', NBSP_TAB))\n )\n html_list.append('''</tbody></table><br/>''')\n return '\\n'.join(html_list)\n\n def getModifiedBlockList(self):\n \"\"\"\n Return a list of modified blocks\n List contains tuples (block object : (old_modified_code, new_modified_code))\n \"\"\"\n if self.binary:\n return []\n block_list = []\n for child in self.children:\n old_line_list = [line.strip() for line, color in child.getOldCodeList()\n if line is not None and color in (MODIFIED_DIFF_COLOR,\n DELETED_DIFF_COLOR)]\n new_line_list = [line.strip() for line, color in child.getNewCodeList()\n if line is not None and color in (MODIFIED_DIFF_COLOR,\n ADDITION_DIFF_COLOR)]\n if old_line_list or new_line_list:\n block_list.append((child,(old_line_list, new_line_list)))\n return block_list\n\n\nclass CodeBlock:\n \"\"\"\n A code block contains several SubCodeBlocks\n Members :\n - old_line : line in old code (before modif)\n - new line : line in new code (after modif)\n\n Methods :\n - getOldCodeList() : return code before modif\n - getNewCodeList() : return code after modif\n Note: the code returned is a list of tuples (code line, background color)\n \"\"\"\n\n def __init__(self, raw_diff):\n # Splitting body and header\n self.body = os.linesep.join(raw_diff.splitlines()[1:])\n self.header = raw_diff.splitlines()[0]\n # Getting modifications lines\n tmp = re.search('^@@ -\\d+', self.header)\n self.old_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][4:]\n tmp = re.search('\\+\\d+', self.header)\n self.new_line = tmp.string[tmp.start():tmp.end()][1:]\n # Splitting modifications in SubCodeBlocks\n in_modif = False\n self.children = []\n tmp = []\n for line in self.body.splitlines():\n if line:\n if (line.startswith('+') or line.startswith('-')):\n if in_modif:\n tmp.append(line)\n else:\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n tmp = [line, ]\n in_modif = True\n else:\n if in_modif:\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n tmp = [line, ]\n in_modif = False\n else:\n tmp.append(line)\n self.children.append(SubCodeBlock(os.linesep.join(tmp)))\n\n def getOldCodeList(self):\n \"\"\" Return code before modification\n \"\"\"\n tmp = []\n for child in self.children:\n tmp.extend(child.getOldCodeList())\n return tmp\n\n def getNewCodeList(self):\n \"\"\" Return code after modification\n \"\"\"\n tmp = []\n for child in self.children:\n tmp.extend(child.getNewCodeList())\n return tmp\n\nclass SubCodeBlock:\n \"\"\" a SubCodeBlock contain 0 or 1 modification (not more)\n \"\"\"\n def __init__(self, code):\n self.body = code\n self.modification = self._getModif()\n self.old_code_length = self._getOldCodeLength()\n self.new_code_length = self._getNewCodeLength()\n # Choosing background color\n if self.modification == 'none':\n self.color = NO_DIFF_COLOR\n elif self.modification == 'change':\n self.color = MODIFIED_DIFF_COLOR\n elif self.modification == 'deletion':\n self.color = DELETED_DIFF_COLOR\n else: # addition\n self.color = ADDITION_DIFF_COLOR\n\n def _getModif(self):\n \"\"\" Return type of modification :\n addition, deletion, none\n \"\"\"\n nb_plus = 0\n nb_minus = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if line.startswith(\"-\"):\n nb_minus -= 1\n elif line.startswith(\"+\"):\n nb_plus += 1\n if (nb_plus == 0 and nb_minus == 0):\n return 'none'\n if (nb_minus == 0):\n return 'addition'\n if (nb_plus == 0):\n return 'deletion'\n return 'change'\n\n def _getOldCodeLength(self):\n \"\"\" Private function to return old code length\n \"\"\"\n nb_lines = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if not line.startswith(\"+\"):\n nb_lines += 1\n return nb_lines\n\n def _getNewCodeLength(self):\n \"\"\" Private function to return new code length\n \"\"\"\n nb_lines = 0\n for line in self.body.splitlines():\n if not line.startswith(\"-\"):\n nb_lines += 1\n return nb_lines\n\n def getOldCodeList(self):\n \"\"\" Return code before modification\n \"\"\"\n if self.modification == 'none':\n old_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]\n elif self.modification == 'change':\n old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines() \\\n if self._getOldCodeList(x)[0]]\n # we want old_code_list and new_code_list to have the same length\n if(self.old_code_length < self.new_code_length):\n filling = [(None, self.color)] * (self.new_code_length - \\\n self.old_code_length)\n old_code.extend(filling)\n else: # deletion or addition\n old_code = [self._getOldCodeList(x) for x in self.body.splitlines()]\n return old_code\n\n def _getOldCodeList(self, line):\n \"\"\" Private function to return code before modification\n \"\"\"\n if line.startswith('+'):\n return (None, self.color)\n if line.startswith('-'):\n return (' ' + line[1:], self.color)\n return (line, self.color)\n\n def getNewCodeList(self):\n \"\"\" Return code after modification\n \"\"\"\n if self.modification == 'none':\n new_code = [(x, 'white') for x in self.body.splitlines()]\n elif self.modification == 'change':\n new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines() \\\n if self._getNewCodeList(x)[0]]\n # we want old_code_list and new_code_list to have the same length\n if(self.new_code_length < self.old_code_length):\n filling = [(None, self.color)] * (self.old_code_length - \\\n self.new_code_length)\n new_code.extend(filling)\n else: # deletion or addition\n new_code = [self._getNewCodeList(x) for x in self.body.splitlines()]\n return new_code\n\n def _getNewCodeList(self, line):\n \"\"\" Private function to return code after modification\n \"\"\"\n if line.startswith('-'):\n return (None, self.color)\n if line.startswith('+'):\n return (' ' + line[1:], self.color)\n return (line, self.color)\n",
"step-ids": [
13,
19,
22,
24,
26
]
}
|
[
13,
19,
22,
24,
26
] |
import unittest
from game_of_life.board import Board
from game_of_life.cell import Cell, ALIVE, DEAD
def create_test_board(size):
board = Board(size)
board[0, 0].state = ALIVE
board[0, 1].state = ALIVE
board[2, 1].state = ALIVE
return board
class BoardTests(unittest.TestCase):
def test_get_neighbours(self):
board = create_test_board(3)
self.assertListEqual(board.get_neighbour_states(1, 0), [
None, None, ALIVE,
ALIVE, DEAD,
ALIVE, DEAD, None
])
def test_simple_update(self):
alive_cells = [(0, 0), (1, 1), (0, 1)]
board = Board(3)
board.set_alive_cells(alive_cells)
board.update()
states = board.list_of_values
self.assertListEqual(states, [
[1, 1, 0],
[1, 1, 0],
[0, 0, 0]
])
def test_simple_update2(self):
init_config = [(0, 0), (0, 1), (0, 2)]
board = Board(3)
board.set_alive_cells(init_config)
board.update()
states = board.list_of_values
self.assertListEqual(states, [
[0, 1, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 0]
])
def test_overpopulation(self):
init_config = [(0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 1)]
board = Board(3)
board.set_alive_cells(init_config)
board.update()
states = board.list_of_values
self.assertListEqual(states, [
[1, 1, 1],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1]
])
class CellTest(unittest.TestCase):
def test_is_alive(self):
alive_cell = Cell(ALIVE)
self.assertTrue(alive_cell.is_alive)
dead_cell = Cell(DEAD)
self.assertFalse(dead_cell.is_alive)
def test_create_life(self):
cell = Cell(DEAD)
neighbours = [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]
self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours))
def test_will_not_be_born(self):
cell = Cell(DEAD)
neighbours = [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0,]
self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))
neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]
self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))
def test_stay_alive(self):
cell = Cell(ALIVE)
neighbours2 = [1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]
self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours2))
neighbours3 = [1, 1, 1, 0, 0, 0, None, None]
self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours3))
def test_will_not_survive_overpopulation(self):
cell = Cell(ALIVE)
neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))
def test_will_not_survive_underpopulation(self):
cell = Cell(ALIVE)
neighbours = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
|
normal
|
{
"blob_id": "f644ff322d1268092dbdcbfc1a3c76006424184b",
"index": 1482,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass BoardTests(unittest.TestCase):\n\n def test_get_neighbours(self):\n board = create_test_board(3)\n self.assertListEqual(board.get_neighbour_states(1, 0), [None, None,\n ALIVE, ALIVE, DEAD, ALIVE, DEAD, None])\n\n def test_simple_update(self):\n alive_cells = [(0, 0), (1, 1), (0, 1)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(alive_cells)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [[1, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 0]])\n <mask token>\n <mask token>\n\n\nclass CellTest(unittest.TestCase):\n\n def test_is_alive(self):\n alive_cell = Cell(ALIVE)\n self.assertTrue(alive_cell.is_alive)\n dead_cell = Cell(DEAD)\n self.assertFalse(dead_cell.is_alive)\n\n def test_create_life(self):\n cell = Cell(DEAD)\n neighbours = [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_will_not_be_born(self):\n cell = Cell(DEAD)\n neighbours = [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_stay_alive(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours2 = [1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours2))\n neighbours3 = [1, 1, 1, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours3))\n\n def test_will_not_survive_overpopulation(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_will_not_survive_underpopulation(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass BoardTests(unittest.TestCase):\n\n def test_get_neighbours(self):\n board = create_test_board(3)\n self.assertListEqual(board.get_neighbour_states(1, 0), [None, None,\n ALIVE, ALIVE, DEAD, ALIVE, DEAD, None])\n\n def test_simple_update(self):\n alive_cells = [(0, 0), (1, 1), (0, 1)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(alive_cells)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [[1, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 0]])\n\n def test_simple_update2(self):\n init_config = [(0, 0), (0, 1), (0, 2)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(init_config)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [[0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]])\n <mask token>\n\n\nclass CellTest(unittest.TestCase):\n\n def test_is_alive(self):\n alive_cell = Cell(ALIVE)\n self.assertTrue(alive_cell.is_alive)\n dead_cell = Cell(DEAD)\n self.assertFalse(dead_cell.is_alive)\n\n def test_create_life(self):\n cell = Cell(DEAD)\n neighbours = [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_will_not_be_born(self):\n cell = Cell(DEAD)\n neighbours = [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_stay_alive(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours2 = [1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours2))\n neighbours3 = [1, 1, 1, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours3))\n\n def test_will_not_survive_overpopulation(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_will_not_survive_underpopulation(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef create_test_board(size):\n board = Board(size)\n board[0, 0].state = ALIVE\n board[0, 1].state = ALIVE\n board[2, 1].state = ALIVE\n return board\n\n\nclass BoardTests(unittest.TestCase):\n\n def test_get_neighbours(self):\n board = create_test_board(3)\n self.assertListEqual(board.get_neighbour_states(1, 0), [None, None,\n ALIVE, ALIVE, DEAD, ALIVE, DEAD, None])\n\n def test_simple_update(self):\n alive_cells = [(0, 0), (1, 1), (0, 1)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(alive_cells)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [[1, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 0]])\n\n def test_simple_update2(self):\n init_config = [(0, 0), (0, 1), (0, 2)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(init_config)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [[0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]])\n\n def test_overpopulation(self):\n init_config = [(0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 1)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(init_config)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [[1, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])\n\n\nclass CellTest(unittest.TestCase):\n\n def test_is_alive(self):\n alive_cell = Cell(ALIVE)\n self.assertTrue(alive_cell.is_alive)\n dead_cell = Cell(DEAD)\n self.assertFalse(dead_cell.is_alive)\n\n def test_create_life(self):\n cell = Cell(DEAD)\n neighbours = [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_will_not_be_born(self):\n cell = Cell(DEAD)\n neighbours = [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_stay_alive(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours2 = [1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours2))\n neighbours3 = [1, 1, 1, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours3))\n\n def test_will_not_survive_overpopulation(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_will_not_survive_underpopulation(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n\nif __name__ == '__main__':\n unittest.main()\n",
"step-4": "import unittest\nfrom game_of_life.board import Board\nfrom game_of_life.cell import Cell, ALIVE, DEAD\n\n\ndef create_test_board(size):\n board = Board(size)\n board[0, 0].state = ALIVE\n board[0, 1].state = ALIVE\n board[2, 1].state = ALIVE\n return board\n\n\nclass BoardTests(unittest.TestCase):\n\n def test_get_neighbours(self):\n board = create_test_board(3)\n self.assertListEqual(board.get_neighbour_states(1, 0), [None, None,\n ALIVE, ALIVE, DEAD, ALIVE, DEAD, None])\n\n def test_simple_update(self):\n alive_cells = [(0, 0), (1, 1), (0, 1)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(alive_cells)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [[1, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 0]])\n\n def test_simple_update2(self):\n init_config = [(0, 0), (0, 1), (0, 2)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(init_config)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [[0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]])\n\n def test_overpopulation(self):\n init_config = [(0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 1)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(init_config)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [[1, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])\n\n\nclass CellTest(unittest.TestCase):\n\n def test_is_alive(self):\n alive_cell = Cell(ALIVE)\n self.assertTrue(alive_cell.is_alive)\n dead_cell = Cell(DEAD)\n self.assertFalse(dead_cell.is_alive)\n\n def test_create_life(self):\n cell = Cell(DEAD)\n neighbours = [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_will_not_be_born(self):\n cell = Cell(DEAD)\n neighbours = [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_stay_alive(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours2 = [1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours2))\n neighbours3 = [1, 1, 1, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours3))\n\n def test_will_not_survive_overpopulation(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_will_not_survive_underpopulation(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n\nif __name__ == '__main__':\n unittest.main()\n",
"step-5": "import unittest\nfrom game_of_life.board import Board\nfrom game_of_life.cell import Cell, ALIVE, DEAD\n\n\ndef create_test_board(size):\n board = Board(size)\n board[0, 0].state = ALIVE\n board[0, 1].state = ALIVE\n board[2, 1].state = ALIVE\n return board\n\n\nclass BoardTests(unittest.TestCase):\n def test_get_neighbours(self):\n board = create_test_board(3)\n self.assertListEqual(board.get_neighbour_states(1, 0), [\n None, None, ALIVE,\n ALIVE, DEAD,\n ALIVE, DEAD, None\n ])\n\n def test_simple_update(self):\n alive_cells = [(0, 0), (1, 1), (0, 1)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(alive_cells)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [\n [1, 1, 0],\n [1, 1, 0],\n [0, 0, 0]\n ])\n\n def test_simple_update2(self):\n init_config = [(0, 0), (0, 1), (0, 2)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(init_config)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [\n [0, 1, 0],\n [0, 1, 0],\n [0, 0, 0]\n ])\n\n def test_overpopulation(self):\n init_config = [(0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 1)]\n board = Board(3)\n board.set_alive_cells(init_config)\n board.update()\n states = board.list_of_values\n self.assertListEqual(states, [\n [1, 1, 1],\n [1, 0, 1],\n [1, 1, 1]\n ])\n\n\nclass CellTest(unittest.TestCase):\n def test_is_alive(self):\n alive_cell = Cell(ALIVE)\n self.assertTrue(alive_cell.is_alive)\n\n dead_cell = Cell(DEAD)\n self.assertFalse(dead_cell.is_alive)\n\n def test_create_life(self):\n cell = Cell(DEAD)\n neighbours = [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_will_not_be_born(self):\n cell = Cell(DEAD)\n neighbours = [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0,]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_stay_alive(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours2 = [1, 1, 0, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours2))\n neighbours3 = [1, 1, 1, 0, 0, 0, None, None]\n self.assertTrue(cell.will_survive(neighbours3))\n\n def test_will_not_survive_overpopulation(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n def test_will_not_survive_underpopulation(self):\n cell = Cell(ALIVE)\n neighbours = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n self.assertFalse(cell.will_survive(neighbours))\n\n\nif __name__ == '__main__':\n unittest.main()\n",
"step-ids": [
10,
11,
14,
15,
16
]
}
|
[
10,
11,
14,
15,
16
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
print(r)
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
a = 'Python|Java|C#|C++|Kotlin|JavaScript'
r = re.findall('Java', a)
print(r)
<|reserved_special_token_1|>
import re
a = 'Python|Java|C#|C++|Kotlin|JavaScript'
r = re.findall('Java', a)
print(r)
<|reserved_special_token_1|>
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/7/10 14:26
# @Author : MengHe
# @File : c1.py
# @Software: PyCharm
import re
a = 'Python|Java|C#|C++|Kotlin|JavaScript'
r = re.findall('Java', a)
print(r)
# print(a.index('Python') > -1)
# print('Kotlin' in a)
|
flexible
|
{
"blob_id": "e05f545ca969e0c2330779ed54a33a594d6ebb25",
"index": 2501,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nprint(r)\n",
"step-3": "<mask token>\na = 'Python|Java|C#|C++|Kotlin|JavaScript'\nr = re.findall('Java', a)\nprint(r)\n",
"step-4": "import re\na = 'Python|Java|C#|C++|Kotlin|JavaScript'\nr = re.findall('Java', a)\nprint(r)\n",
"step-5": "#!/usr/bin/env python\n# -*- coding: utf-8 -*-\n# @Time : 2018/7/10 14:26\n# @Author : MengHe\n# @File : c1.py\n# @Software: PyCharm\nimport re\n\na = 'Python|Java|C#|C++|Kotlin|JavaScript'\nr = re.findall('Java', a)\nprint(r)\n\n# print(a.index('Python') > -1)\n# print('Kotlin' in a)",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
mibBuilder.exportSymbols('ADTRAN-ATLAS-HSSI-V35-MIB', adtran=adtran, adMgmt
=adMgmt, adATLASHSSIV35IfceReact=adATLASHSSIV35IfceReact, adGenATLASmg=
adGenATLASmg, adATLASmg=adATLASmg, adATLASHSSIV35IfceDeact=
adATLASHSSIV35IfceDeact, adATLASHSSIV35mg=adATLASHSSIV35mg)
<|reserved_special_token_1|>
adATLASModuleInfoFPStatus, = mibBuilder.importSymbols('ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB'
, 'adATLASModuleInfoFPStatus')
adATLASUnitSlotAddress, adATLASUnitFPStatus, adATLASUnitPortAddress = (
mibBuilder.importSymbols('ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB',
'adATLASUnitSlotAddress', 'adATLASUnitFPStatus', 'adATLASUnitPortAddress'))
ObjectIdentifier, Integer, OctetString = mibBuilder.importSymbols('ASN1',
'ObjectIdentifier', 'Integer', 'OctetString')
NamedValues, = mibBuilder.importSymbols('ASN1-ENUMERATION', 'NamedValues')
(SingleValueConstraint, ValueRangeConstraint, ConstraintsUnion,
ConstraintsIntersection, ValueSizeConstraint) = (mibBuilder.
importSymbols('ASN1-REFINEMENT', 'SingleValueConstraint',
'ValueRangeConstraint', 'ConstraintsUnion', 'ConstraintsIntersection',
'ValueSizeConstraint'))
ifIndex, = mibBuilder.importSymbols('IF-MIB', 'ifIndex')
ModuleCompliance, NotificationGroup = mibBuilder.importSymbols('SNMPv2-CONF',
'ModuleCompliance', 'NotificationGroup')
(MibScalar, MibTable, MibTableRow, MibTableColumn, Bits, Gauge32, Integer32,
Counter64, IpAddress, ModuleIdentity, ObjectIdentity, iso, Unsigned32,
Counter32, MibIdentifier, NotificationType, NotificationType,
enterprises, TimeTicks) = (mibBuilder.importSymbols('SNMPv2-SMI',
'MibScalar', 'MibTable', 'MibTableRow', 'MibTableColumn', 'Bits',
'Gauge32', 'Integer32', 'Counter64', 'IpAddress', 'ModuleIdentity',
'ObjectIdentity', 'iso', 'Unsigned32', 'Counter32', 'MibIdentifier',
'NotificationType', 'NotificationType', 'enterprises', 'TimeTicks'))
DisplayString, TextualConvention = mibBuilder.importSymbols('SNMPv2-TC',
'DisplayString', 'TextualConvention')
adtran = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664))
adMgmt = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2))
adATLASmg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154))
adGenATLASmg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154, 1))
adATLASHSSIV35mg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154, 1, 11))
adATLASHSSIV35IfceDeact = NotificationType((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154) +
(0, 15401100)).setObjects(('IF-MIB', 'ifIndex'), (
'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitSlotAddress'), (
'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitPortAddress'), (
'ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB', 'adATLASModuleInfoFPStatus'), (
'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitFPStatus'))
adATLASHSSIV35IfceReact = NotificationType((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154) +
(0, 15401101)).setObjects(('IF-MIB', 'ifIndex'), (
'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitSlotAddress'), (
'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitPortAddress'), (
'ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB', 'adATLASModuleInfoFPStatus'), (
'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitFPStatus'))
mibBuilder.exportSymbols('ADTRAN-ATLAS-HSSI-V35-MIB', adtran=adtran, adMgmt
=adMgmt, adATLASHSSIV35IfceReact=adATLASHSSIV35IfceReact, adGenATLASmg=
adGenATLASmg, adATLASmg=adATLASmg, adATLASHSSIV35IfceDeact=
adATLASHSSIV35IfceDeact, adATLASHSSIV35mg=adATLASHSSIV35mg)
<|reserved_special_token_1|>
#
# PySNMP MIB module ADTRAN-ATLAS-HSSI-V35-MIB (http://snmplabs.com/pysmi)
# ASN.1 source file:///Users/davwang4/Dev/mibs.snmplabs.com/asn1/ADTRAN-ATLAS-HSSI-V35-MIB
# Produced by pysmi-0.3.4 at Mon Apr 29 16:59:09 2019
# On host DAVWANG4-M-1475 platform Darwin version 18.5.0 by user davwang4
# Using Python version 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 09:23:15)
#
adATLASModuleInfoFPStatus, = mibBuilder.importSymbols("ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB", "adATLASModuleInfoFPStatus")
adATLASUnitSlotAddress, adATLASUnitFPStatus, adATLASUnitPortAddress = mibBuilder.importSymbols("ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB", "adATLASUnitSlotAddress", "adATLASUnitFPStatus", "adATLASUnitPortAddress")
ObjectIdentifier, Integer, OctetString = mibBuilder.importSymbols("ASN1", "ObjectIdentifier", "Integer", "OctetString")
NamedValues, = mibBuilder.importSymbols("ASN1-ENUMERATION", "NamedValues")
SingleValueConstraint, ValueRangeConstraint, ConstraintsUnion, ConstraintsIntersection, ValueSizeConstraint = mibBuilder.importSymbols("ASN1-REFINEMENT", "SingleValueConstraint", "ValueRangeConstraint", "ConstraintsUnion", "ConstraintsIntersection", "ValueSizeConstraint")
ifIndex, = mibBuilder.importSymbols("IF-MIB", "ifIndex")
ModuleCompliance, NotificationGroup = mibBuilder.importSymbols("SNMPv2-CONF", "ModuleCompliance", "NotificationGroup")
MibScalar, MibTable, MibTableRow, MibTableColumn, Bits, Gauge32, Integer32, Counter64, IpAddress, ModuleIdentity, ObjectIdentity, iso, Unsigned32, Counter32, MibIdentifier, NotificationType, NotificationType, enterprises, TimeTicks = mibBuilder.importSymbols("SNMPv2-SMI", "MibScalar", "MibTable", "MibTableRow", "MibTableColumn", "Bits", "Gauge32", "Integer32", "Counter64", "IpAddress", "ModuleIdentity", "ObjectIdentity", "iso", "Unsigned32", "Counter32", "MibIdentifier", "NotificationType", "NotificationType", "enterprises", "TimeTicks")
DisplayString, TextualConvention = mibBuilder.importSymbols("SNMPv2-TC", "DisplayString", "TextualConvention")
adtran = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664))
adMgmt = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2))
adATLASmg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154))
adGenATLASmg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154, 1))
adATLASHSSIV35mg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154, 1, 11))
adATLASHSSIV35IfceDeact = NotificationType((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154) + (0,15401100)).setObjects(("IF-MIB", "ifIndex"), ("ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB", "adATLASUnitSlotAddress"), ("ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB", "adATLASUnitPortAddress"), ("ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB", "adATLASModuleInfoFPStatus"), ("ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB", "adATLASUnitFPStatus"))
adATLASHSSIV35IfceReact = NotificationType((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154) + (0,15401101)).setObjects(("IF-MIB", "ifIndex"), ("ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB", "adATLASUnitSlotAddress"), ("ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB", "adATLASUnitPortAddress"), ("ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB", "adATLASModuleInfoFPStatus"), ("ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB", "adATLASUnitFPStatus"))
mibBuilder.exportSymbols("ADTRAN-ATLAS-HSSI-V35-MIB", adtran=adtran, adMgmt=adMgmt, adATLASHSSIV35IfceReact=adATLASHSSIV35IfceReact, adGenATLASmg=adGenATLASmg, adATLASmg=adATLASmg, adATLASHSSIV35IfceDeact=adATLASHSSIV35IfceDeact, adATLASHSSIV35mg=adATLASHSSIV35mg)
|
flexible
|
{
"blob_id": "309807e04bfbf6c32b7105fe87d6ad1247ae411a",
"index": 3192,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nmibBuilder.exportSymbols('ADTRAN-ATLAS-HSSI-V35-MIB', adtran=adtran, adMgmt\n =adMgmt, adATLASHSSIV35IfceReact=adATLASHSSIV35IfceReact, adGenATLASmg=\n adGenATLASmg, adATLASmg=adATLASmg, adATLASHSSIV35IfceDeact=\n adATLASHSSIV35IfceDeact, adATLASHSSIV35mg=adATLASHSSIV35mg)\n",
"step-3": "adATLASModuleInfoFPStatus, = mibBuilder.importSymbols('ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB'\n , 'adATLASModuleInfoFPStatus')\nadATLASUnitSlotAddress, adATLASUnitFPStatus, adATLASUnitPortAddress = (\n mibBuilder.importSymbols('ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB',\n 'adATLASUnitSlotAddress', 'adATLASUnitFPStatus', 'adATLASUnitPortAddress'))\nObjectIdentifier, Integer, OctetString = mibBuilder.importSymbols('ASN1',\n 'ObjectIdentifier', 'Integer', 'OctetString')\nNamedValues, = mibBuilder.importSymbols('ASN1-ENUMERATION', 'NamedValues')\n(SingleValueConstraint, ValueRangeConstraint, ConstraintsUnion,\n ConstraintsIntersection, ValueSizeConstraint) = (mibBuilder.\n importSymbols('ASN1-REFINEMENT', 'SingleValueConstraint',\n 'ValueRangeConstraint', 'ConstraintsUnion', 'ConstraintsIntersection',\n 'ValueSizeConstraint'))\nifIndex, = mibBuilder.importSymbols('IF-MIB', 'ifIndex')\nModuleCompliance, NotificationGroup = mibBuilder.importSymbols('SNMPv2-CONF',\n 'ModuleCompliance', 'NotificationGroup')\n(MibScalar, MibTable, MibTableRow, MibTableColumn, Bits, Gauge32, Integer32,\n Counter64, IpAddress, ModuleIdentity, ObjectIdentity, iso, Unsigned32,\n Counter32, MibIdentifier, NotificationType, NotificationType,\n enterprises, TimeTicks) = (mibBuilder.importSymbols('SNMPv2-SMI',\n 'MibScalar', 'MibTable', 'MibTableRow', 'MibTableColumn', 'Bits',\n 'Gauge32', 'Integer32', 'Counter64', 'IpAddress', 'ModuleIdentity',\n 'ObjectIdentity', 'iso', 'Unsigned32', 'Counter32', 'MibIdentifier',\n 'NotificationType', 'NotificationType', 'enterprises', 'TimeTicks'))\nDisplayString, TextualConvention = mibBuilder.importSymbols('SNMPv2-TC',\n 'DisplayString', 'TextualConvention')\nadtran = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664))\nadMgmt = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2))\nadATLASmg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154))\nadGenATLASmg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154, 1))\nadATLASHSSIV35mg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154, 1, 11))\nadATLASHSSIV35IfceDeact = NotificationType((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154) +\n (0, 15401100)).setObjects(('IF-MIB', 'ifIndex'), (\n 'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitSlotAddress'), (\n 'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitPortAddress'), (\n 'ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB', 'adATLASModuleInfoFPStatus'), (\n 'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitFPStatus'))\nadATLASHSSIV35IfceReact = NotificationType((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154) +\n (0, 15401101)).setObjects(('IF-MIB', 'ifIndex'), (\n 'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitSlotAddress'), (\n 'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitPortAddress'), (\n 'ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB', 'adATLASModuleInfoFPStatus'), (\n 'ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB', 'adATLASUnitFPStatus'))\nmibBuilder.exportSymbols('ADTRAN-ATLAS-HSSI-V35-MIB', adtran=adtran, adMgmt\n =adMgmt, adATLASHSSIV35IfceReact=adATLASHSSIV35IfceReact, adGenATLASmg=\n adGenATLASmg, adATLASmg=adATLASmg, adATLASHSSIV35IfceDeact=\n adATLASHSSIV35IfceDeact, adATLASHSSIV35mg=adATLASHSSIV35mg)\n",
"step-4": "#\n# PySNMP MIB module ADTRAN-ATLAS-HSSI-V35-MIB (http://snmplabs.com/pysmi)\n# ASN.1 source file:///Users/davwang4/Dev/mibs.snmplabs.com/asn1/ADTRAN-ATLAS-HSSI-V35-MIB\n# Produced by pysmi-0.3.4 at Mon Apr 29 16:59:09 2019\n# On host DAVWANG4-M-1475 platform Darwin version 18.5.0 by user davwang4\n# Using Python version 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 09:23:15) \n#\nadATLASModuleInfoFPStatus, = mibBuilder.importSymbols(\"ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB\", \"adATLASModuleInfoFPStatus\")\nadATLASUnitSlotAddress, adATLASUnitFPStatus, adATLASUnitPortAddress = mibBuilder.importSymbols(\"ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB\", \"adATLASUnitSlotAddress\", \"adATLASUnitFPStatus\", \"adATLASUnitPortAddress\")\nObjectIdentifier, Integer, OctetString = mibBuilder.importSymbols(\"ASN1\", \"ObjectIdentifier\", \"Integer\", \"OctetString\")\nNamedValues, = mibBuilder.importSymbols(\"ASN1-ENUMERATION\", \"NamedValues\")\nSingleValueConstraint, ValueRangeConstraint, ConstraintsUnion, ConstraintsIntersection, ValueSizeConstraint = mibBuilder.importSymbols(\"ASN1-REFINEMENT\", \"SingleValueConstraint\", \"ValueRangeConstraint\", \"ConstraintsUnion\", \"ConstraintsIntersection\", \"ValueSizeConstraint\")\nifIndex, = mibBuilder.importSymbols(\"IF-MIB\", \"ifIndex\")\nModuleCompliance, NotificationGroup = mibBuilder.importSymbols(\"SNMPv2-CONF\", \"ModuleCompliance\", \"NotificationGroup\")\nMibScalar, MibTable, MibTableRow, MibTableColumn, Bits, Gauge32, Integer32, Counter64, IpAddress, ModuleIdentity, ObjectIdentity, iso, Unsigned32, Counter32, MibIdentifier, NotificationType, NotificationType, enterprises, TimeTicks = mibBuilder.importSymbols(\"SNMPv2-SMI\", \"MibScalar\", \"MibTable\", \"MibTableRow\", \"MibTableColumn\", \"Bits\", \"Gauge32\", \"Integer32\", \"Counter64\", \"IpAddress\", \"ModuleIdentity\", \"ObjectIdentity\", \"iso\", \"Unsigned32\", \"Counter32\", \"MibIdentifier\", \"NotificationType\", \"NotificationType\", \"enterprises\", \"TimeTicks\")\nDisplayString, TextualConvention = mibBuilder.importSymbols(\"SNMPv2-TC\", \"DisplayString\", \"TextualConvention\")\nadtran = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664))\nadMgmt = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2))\nadATLASmg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154))\nadGenATLASmg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154, 1))\nadATLASHSSIV35mg = MibIdentifier((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154, 1, 11))\nadATLASHSSIV35IfceDeact = NotificationType((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154) + (0,15401100)).setObjects((\"IF-MIB\", \"ifIndex\"), (\"ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB\", \"adATLASUnitSlotAddress\"), (\"ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB\", \"adATLASUnitPortAddress\"), (\"ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB\", \"adATLASModuleInfoFPStatus\"), (\"ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB\", \"adATLASUnitFPStatus\"))\nadATLASHSSIV35IfceReact = NotificationType((1, 3, 6, 1, 4, 1, 664, 2, 154) + (0,15401101)).setObjects((\"IF-MIB\", \"ifIndex\"), (\"ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB\", \"adATLASUnitSlotAddress\"), (\"ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB\", \"adATLASUnitPortAddress\"), (\"ADTRAN-ATLAS-MODULE-MIB\", \"adATLASModuleInfoFPStatus\"), (\"ADTRAN-ATLAS-UNIT-MIB\", \"adATLASUnitFPStatus\"))\nmibBuilder.exportSymbols(\"ADTRAN-ATLAS-HSSI-V35-MIB\", adtran=adtran, adMgmt=adMgmt, adATLASHSSIV35IfceReact=adATLASHSSIV35IfceReact, adGenATLASmg=adGenATLASmg, adATLASmg=adATLASmg, adATLASHSSIV35IfceDeact=adATLASHSSIV35IfceDeact, adATLASHSSIV35mg=adATLASHSSIV35mg)\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
from collections import defaultdict, deque
import numpy as np
import gym
from chula_rl.policy.base_policy import BasePolicy
from chula_rl.exception import *
from .base_explorer import BaseExplorer
class OneStepExplorerWithTrace(BaseExplorer):
"""one-step explorer but with n-step trace"""
def __init__(self, n_step: int, n_max_interaction: int, env: gym.Env):
super().__init__(env)
self.n_step = n_step
self.n_max_interaction = n_max_interaction
self.last_s = self.env.reset()
self.trace = defaultdict(lambda: deque(maxlen=n_step))
self.n_interaction = 0
self.n_ep = 0
def step(self, policy: BasePolicy):
if self.n_interaction > self.n_max_interaction:
raise InteractionExceeded()
# explore
a = policy.step(self.last_s)
s, r, done, info = self.env.step(a)
self.n_interaction += 1
# collect data
self.trace['s'].append(self.last_s)
self.trace['a'].append(a)
self.trace['r'].append(r)
self.trace['done'].append(done)
self.trace['final_s'] = s # for bootstrapping
self.trace['final_a'] = policy.step(s) # for SARSA
self.last_s = s
# if done reset
if done:
self.last_s = self.env.reset()
self.n_ep += 1
self._update_stats(self.n_interaction, info['episode']['reward'])
return self.trace
|
normal
|
{
"blob_id": "958d7ec966179d63c6ba0a651e99fff70f0db31a",
"index": 5410,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass OneStepExplorerWithTrace(BaseExplorer):\n <mask token>\n <mask token>\n\n def step(self, policy: BasePolicy):\n if self.n_interaction > self.n_max_interaction:\n raise InteractionExceeded()\n a = policy.step(self.last_s)\n s, r, done, info = self.env.step(a)\n self.n_interaction += 1\n self.trace['s'].append(self.last_s)\n self.trace['a'].append(a)\n self.trace['r'].append(r)\n self.trace['done'].append(done)\n self.trace['final_s'] = s\n self.trace['final_a'] = policy.step(s)\n self.last_s = s\n if done:\n self.last_s = self.env.reset()\n self.n_ep += 1\n self._update_stats(self.n_interaction, info['episode']['reward'])\n return self.trace\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass OneStepExplorerWithTrace(BaseExplorer):\n <mask token>\n\n def __init__(self, n_step: int, n_max_interaction: int, env: gym.Env):\n super().__init__(env)\n self.n_step = n_step\n self.n_max_interaction = n_max_interaction\n self.last_s = self.env.reset()\n self.trace = defaultdict(lambda : deque(maxlen=n_step))\n self.n_interaction = 0\n self.n_ep = 0\n\n def step(self, policy: BasePolicy):\n if self.n_interaction > self.n_max_interaction:\n raise InteractionExceeded()\n a = policy.step(self.last_s)\n s, r, done, info = self.env.step(a)\n self.n_interaction += 1\n self.trace['s'].append(self.last_s)\n self.trace['a'].append(a)\n self.trace['r'].append(r)\n self.trace['done'].append(done)\n self.trace['final_s'] = s\n self.trace['final_a'] = policy.step(s)\n self.last_s = s\n if done:\n self.last_s = self.env.reset()\n self.n_ep += 1\n self._update_stats(self.n_interaction, info['episode']['reward'])\n return self.trace\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass OneStepExplorerWithTrace(BaseExplorer):\n \"\"\"one-step explorer but with n-step trace\"\"\"\n\n def __init__(self, n_step: int, n_max_interaction: int, env: gym.Env):\n super().__init__(env)\n self.n_step = n_step\n self.n_max_interaction = n_max_interaction\n self.last_s = self.env.reset()\n self.trace = defaultdict(lambda : deque(maxlen=n_step))\n self.n_interaction = 0\n self.n_ep = 0\n\n def step(self, policy: BasePolicy):\n if self.n_interaction > self.n_max_interaction:\n raise InteractionExceeded()\n a = policy.step(self.last_s)\n s, r, done, info = self.env.step(a)\n self.n_interaction += 1\n self.trace['s'].append(self.last_s)\n self.trace['a'].append(a)\n self.trace['r'].append(r)\n self.trace['done'].append(done)\n self.trace['final_s'] = s\n self.trace['final_a'] = policy.step(s)\n self.last_s = s\n if done:\n self.last_s = self.env.reset()\n self.n_ep += 1\n self._update_stats(self.n_interaction, info['episode']['reward'])\n return self.trace\n",
"step-4": "from collections import defaultdict, deque\nimport numpy as np\nimport gym\nfrom chula_rl.policy.base_policy import BasePolicy\nfrom chula_rl.exception import *\nfrom .base_explorer import BaseExplorer\n\n\nclass OneStepExplorerWithTrace(BaseExplorer):\n \"\"\"one-step explorer but with n-step trace\"\"\"\n\n def __init__(self, n_step: int, n_max_interaction: int, env: gym.Env):\n super().__init__(env)\n self.n_step = n_step\n self.n_max_interaction = n_max_interaction\n self.last_s = self.env.reset()\n self.trace = defaultdict(lambda : deque(maxlen=n_step))\n self.n_interaction = 0\n self.n_ep = 0\n\n def step(self, policy: BasePolicy):\n if self.n_interaction > self.n_max_interaction:\n raise InteractionExceeded()\n a = policy.step(self.last_s)\n s, r, done, info = self.env.step(a)\n self.n_interaction += 1\n self.trace['s'].append(self.last_s)\n self.trace['a'].append(a)\n self.trace['r'].append(r)\n self.trace['done'].append(done)\n self.trace['final_s'] = s\n self.trace['final_a'] = policy.step(s)\n self.last_s = s\n if done:\n self.last_s = self.env.reset()\n self.n_ep += 1\n self._update_stats(self.n_interaction, info['episode']['reward'])\n return self.trace\n",
"step-5": "from collections import defaultdict, deque\n\nimport numpy as np\n\nimport gym\nfrom chula_rl.policy.base_policy import BasePolicy\nfrom chula_rl.exception import *\n\nfrom .base_explorer import BaseExplorer\n\n\nclass OneStepExplorerWithTrace(BaseExplorer):\n \"\"\"one-step explorer but with n-step trace\"\"\"\n\n def __init__(self, n_step: int, n_max_interaction: int, env: gym.Env):\n super().__init__(env)\n self.n_step = n_step\n self.n_max_interaction = n_max_interaction\n\n self.last_s = self.env.reset()\n self.trace = defaultdict(lambda: deque(maxlen=n_step))\n\n self.n_interaction = 0\n self.n_ep = 0\n\n def step(self, policy: BasePolicy):\n if self.n_interaction > self.n_max_interaction:\n raise InteractionExceeded()\n\n # explore\n a = policy.step(self.last_s)\n s, r, done, info = self.env.step(a)\n self.n_interaction += 1\n\n # collect data\n self.trace['s'].append(self.last_s)\n self.trace['a'].append(a)\n self.trace['r'].append(r)\n self.trace['done'].append(done)\n self.trace['final_s'] = s # for bootstrapping\n self.trace['final_a'] = policy.step(s) # for SARSA\n\n self.last_s = s\n\n # if done reset\n if done:\n self.last_s = self.env.reset()\n self.n_ep += 1\n self._update_stats(self.n_interaction, info['episode']['reward'])\n\n return self.trace\n",
"step-ids": [
2,
3,
4,
5,
6
]
}
|
[
2,
3,
4,
5,
6
] |
# Copyright (c) 2012, GPy authors (see AUTHORS.txt).
# Licensed under the BSD 3-clause license (see LICENSE.txt)
import numpy as np
import pylab as pb
from .. import kern
from ..core import model
from ..util.linalg import pdinv,mdot
from ..util.plot import gpplot,x_frame1D,x_frame2D, Tango
from ..likelihoods import EP
class GP(model):
"""
Gaussian Process model for regression and EP
:param X: input observations
:param kernel: a GPy kernel, defaults to rbf+white
:parm likelihood: a GPy likelihood
:param normalize_X: whether to normalize the input data before computing (predictions will be in original scales)
:type normalize_X: False|True
:param normalize_Y: whether to normalize the input data before computing (predictions will be in original scales)
:type normalize_Y: False|True
:param Xslices: how the X,Y data co-vary in the kernel (i.e. which "outputs" they correspond to). See (link:slicing)
:rtype: model object
:param epsilon_ep: convergence criterion for the Expectation Propagation algorithm, defaults to 0.1
:param powerep: power-EP parameters [$\eta$,$\delta$], defaults to [1.,1.]
:type powerep: list
.. Note:: Multiple independent outputs are allowed using columns of Y
"""
def __init__(self, X, likelihood, kernel, normalize_X=False, Xslices=None):
# parse arguments
self.Xslices = Xslices
self.X = X
assert len(self.X.shape)==2
self.N, self.Q = self.X.shape
assert isinstance(kernel, kern.kern)
self.kern = kernel
#here's some simple normalization for the inputs
if normalize_X:
self._Xmean = X.mean(0)[None,:]
self._Xstd = X.std(0)[None,:]
self.X = (X.copy() - self._Xmean) / self._Xstd
if hasattr(self,'Z'):
self.Z = (self.Z - self._Xmean) / self._Xstd
else:
self._Xmean = np.zeros((1,self.X.shape[1]))
self._Xstd = np.ones((1,self.X.shape[1]))
self.likelihood = likelihood
#assert self.X.shape[0] == self.likelihood.Y.shape[0]
#self.N, self.D = self.likelihood.Y.shape
assert self.X.shape[0] == self.likelihood.data.shape[0]
self.N, self.D = self.likelihood.data.shape
model.__init__(self)
def dL_dZ(self):
"""
TODO: one day we might like to learn Z by gradient methods?
"""
return np.zeros_like(self.Z)
def _set_params(self,p):
self.kern._set_params_transformed(p[:self.kern.Nparam])
#self.likelihood._set_params(p[self.kern.Nparam:]) # test by Nicolas
self.likelihood._set_params(p[self.kern.Nparam_transformed():]) # test by Nicolas
self.K = self.kern.K(self.X,slices1=self.Xslices,slices2=self.Xslices)
self.K += self.likelihood.covariance_matrix
self.Ki, self.L, self.Li, self.K_logdet = pdinv(self.K)
#the gradient of the likelihood wrt the covariance matrix
if self.likelihood.YYT is None:
alpha = np.dot(self.Ki,self.likelihood.Y)
self.dL_dK = 0.5*(np.dot(alpha,alpha.T)-self.D*self.Ki)
else:
tmp = mdot(self.Ki, self.likelihood.YYT, self.Ki)
self.dL_dK = 0.5*(tmp - self.D*self.Ki)
def _get_params(self):
return np.hstack((self.kern._get_params_transformed(), self.likelihood._get_params()))
def _get_param_names(self):
return self.kern._get_param_names_transformed() + self.likelihood._get_param_names()
def update_likelihood_approximation(self):
"""
Approximates a non-gaussian likelihood using Expectation Propagation
For a Gaussian (or direct: TODO) likelihood, no iteration is required:
this function does nothing
"""
self.likelihood.fit_full(self.kern.K(self.X))
self._set_params(self._get_params()) # update the GP
def _model_fit_term(self):
"""
Computes the model fit using YYT if it's available
"""
if self.likelihood.YYT is None:
return -0.5*np.sum(np.square(np.dot(self.Li,self.likelihood.Y)))
else:
return -0.5*np.sum(np.multiply(self.Ki, self.likelihood.YYT))
def log_likelihood(self):
"""
The log marginal likelihood of the GP.
For an EP model, can be written as the log likelihood of a regression
model for a new variable Y* = v_tilde/tau_tilde, with a covariance
matrix K* = K + diag(1./tau_tilde) plus a normalization term.
"""
return -0.5*self.D*self.K_logdet + self._model_fit_term() + self.likelihood.Z
def _log_likelihood_gradients(self):
"""
The gradient of all parameters.
For the kernel parameters, use the chain rule via dL_dK
For the likelihood parameters, pass in alpha = K^-1 y
"""
return np.hstack((self.kern.dK_dtheta(dL_dK=self.dL_dK,X=self.X,slices1=self.Xslices,slices2=self.Xslices), self.likelihood._gradients(partial=np.diag(self.dL_dK))))
def _raw_predict(self,_Xnew,slices=None, full_cov=False):
"""
Internal helper function for making predictions, does not account
for normalization or likelihood
"""
Kx = self.kern.K(self.X,_Xnew, slices1=self.Xslices,slices2=slices)
mu = np.dot(np.dot(Kx.T,self.Ki),self.likelihood.Y)
KiKx = np.dot(self.Ki,Kx)
if full_cov:
Kxx = self.kern.K(_Xnew, slices1=slices,slices2=slices)
var = Kxx - np.dot(KiKx.T,Kx)
else:
Kxx = self.kern.Kdiag(_Xnew, slices=slices)
var = Kxx - np.sum(np.multiply(KiKx,Kx),0)
var = var[:,None]
return mu, var
def predict(self,Xnew, slices=None, full_cov=False):
"""
Predict the function(s) at the new point(s) Xnew.
Arguments
---------
:param Xnew: The points at which to make a prediction
:type Xnew: np.ndarray, Nnew x self.Q
:param slices: specifies which outputs kernel(s) the Xnew correspond to (see below)
:type slices: (None, list of slice objects, list of ints)
:param full_cov: whether to return the folll covariance matrix, or just the diagonal
:type full_cov: bool
:rtype: posterior mean, a Numpy array, Nnew x self.D
:rtype: posterior variance, a Numpy array, Nnew x 1 if full_cov=False, Nnew x Nnew otherwise
:rtype: lower and upper boundaries of the 95% confidence intervals, Numpy arrays, Nnew x self.D
.. Note:: "slices" specifies how the the points X_new co-vary wich the training points.
- If None, the new points covary throigh every kernel part (default)
- If a list of slices, the i^th slice specifies which data are affected by the i^th kernel part
- If a list of booleans, specifying which kernel parts are active
If full_cov and self.D > 1, the return shape of var is Nnew x Nnew x self.D. If self.D == 1, the return shape is Nnew x Nnew.
This is to allow for different normalizations of the output dimensions.
"""
#normalize X values
Xnew = (Xnew.copy() - self._Xmean) / self._Xstd
mu, var = self._raw_predict(Xnew, slices, full_cov)
#now push through likelihood TODO
mean, var, _025pm, _975pm = self.likelihood.predictive_values(mu, var, full_cov)
return mean, var, _025pm, _975pm
def plot_f(self, samples=0, plot_limits=None, which_data='all', which_functions='all', resolution=None, full_cov=False):
"""
Plot the GP's view of the world, where the data is normalized and the likelihood is Gaussian
:param samples: the number of a posteriori samples to plot
:param which_data: which if the training data to plot (default all)
:type which_data: 'all' or a slice object to slice self.X, self.Y
:param plot_limits: The limits of the plot. If 1D [xmin,xmax], if 2D [[xmin,ymin],[xmax,ymax]]. Defaluts to data limits
:param which_functions: which of the kernel functions to plot (additively)
:type which_functions: list of bools
:param resolution: the number of intervals to sample the GP on. Defaults to 200 in 1D and 50 (a 50x50 grid) in 2D
Plot the posterior of the GP.
- In one dimension, the function is plotted with a shaded region identifying two standard deviations.
- In two dimsensions, a contour-plot shows the mean predicted function
- In higher dimensions, we've no implemented this yet !TODO!
Can plot only part of the data and part of the posterior functions using which_data and which_functions
Plot the data's view of the world, with non-normalized values and GP predictions passed through the likelihood
"""
if which_functions=='all':
which_functions = [True]*self.kern.Nparts
if which_data=='all':
which_data = slice(None)
if self.X.shape[1] == 1:
Xnew, xmin, xmax = x_frame1D(self.X, plot_limits=plot_limits)
if samples == 0:
m,v = self._raw_predict(Xnew, slices=which_functions)
gpplot(Xnew,m,m-2*np.sqrt(v),m+2*np.sqrt(v))
pb.plot(self.X[which_data],self.likelihood.Y[which_data],'kx',mew=1.5)
else:
m,v = self._raw_predict(Xnew, slices=which_functions,full_cov=True)
Ysim = np.random.multivariate_normal(m.flatten(),v,samples)
gpplot(Xnew,m,m-2*np.sqrt(np.diag(v)[:,None]),m+2*np.sqrt(np.diag(v))[:,None])
for i in range(samples):
pb.plot(Xnew,Ysim[i,:],Tango.colorsHex['darkBlue'],linewidth=0.25)
pb.plot(self.X[which_data],self.likelihood.Y[which_data],'kx',mew=1.5)
pb.xlim(xmin,xmax)
ymin,ymax = min(np.append(self.likelihood.Y,m-2*np.sqrt(np.diag(v)[:,None]))), max(np.append(self.likelihood.Y,m+2*np.sqrt(np.diag(v)[:,None])))
ymin, ymax = ymin - 0.1*(ymax - ymin), ymax + 0.1*(ymax - ymin)
pb.ylim(ymin,ymax)
if hasattr(self,'Z'):
pb.plot(self.Z,self.Z*0+pb.ylim()[0],'r|',mew=1.5,markersize=12)
elif self.X.shape[1] == 2:
resolution = resolution or 50
Xnew, xmin, xmax, xx, yy = x_frame2D(self.X, plot_limits,resolution)
m,v = self._raw_predict(Xnew, slices=which_functions)
m = m.reshape(resolution,resolution).T
pb.contour(xx,yy,m,vmin=m.min(),vmax=m.max(),cmap=pb.cm.jet)
pb.scatter(Xorig[:,0],Xorig[:,1],40,Yorig,linewidth=0,cmap=pb.cm.jet,vmin=m.min(), vmax=m.max())
pb.xlim(xmin[0],xmax[0])
pb.ylim(xmin[1],xmax[1])
else:
raise NotImplementedError, "Cannot define a frame with more than two input dimensions"
def plot(self,samples=0,plot_limits=None,which_data='all',which_functions='all',resolution=None,levels=20):
"""
TODO: Docstrings!
:param levels: for 2D plotting, the number of contour levels to use
"""
# TODO include samples
if which_functions=='all':
which_functions = [True]*self.kern.Nparts
if which_data=='all':
which_data = slice(None)
if self.X.shape[1] == 1:
Xu = self.X * self._Xstd + self._Xmean #NOTE self.X are the normalized values now
Xnew, xmin, xmax = x_frame1D(Xu, plot_limits=plot_limits)
m, var, lower, upper = self.predict(Xnew, slices=which_functions)
gpplot(Xnew,m, lower, upper)
pb.plot(Xu[which_data],self.likelihood.data[which_data],'kx',mew=1.5)
ymin,ymax = min(np.append(self.likelihood.data,lower)), max(np.append(self.likelihood.data,upper))
ymin, ymax = ymin - 0.1*(ymax - ymin), ymax + 0.1*(ymax - ymin)
pb.xlim(xmin,xmax)
pb.ylim(ymin,ymax)
if hasattr(self,'Z'):
Zu = self.Z*self._Xstd + self._Xmean
pb.plot(Zu,Zu*0+pb.ylim()[0],'r|',mew=1.5,markersize=12)
if self.has_uncertain_inputs:
pb.errorbar(self.X[:,0], pb.ylim()[0]+np.zeros(self.N), xerr=2*np.sqrt(self.X_variance.flatten()))
elif self.X.shape[1]==2: #FIXME
resolution = resolution or 50
Xnew, xx, yy, xmin, xmax = x_frame2D(self.X, plot_limits,resolution)
x, y = np.linspace(xmin[0],xmax[0],resolution), np.linspace(xmin[1],xmax[1],resolution)
m, var, lower, upper = self.predict(Xnew, slices=which_functions)
m = m.reshape(resolution,resolution).T
pb.contour(x,y,m,levels,vmin=m.min(),vmax=m.max(),cmap=pb.cm.jet)
Yf = self.likelihood.Y.flatten()
pb.scatter(self.X[:,0], self.X[:,1], 40, Yf, cmap=pb.cm.jet,vmin=m.min(),vmax=m.max(), linewidth=0.)
pb.xlim(xmin[0],xmax[0])
pb.ylim(xmin[1],xmax[1])
if hasattr(self,'Z'):
pb.plot(self.Z[:,0],self.Z[:,1],'wo')
else:
raise NotImplementedError, "Cannot define a frame with more than two input dimensions"
|
normal
|
{
"blob_id": "2ae953d1d53c47da10ea4c8aace186eba0708ad0",
"index": 3874,
"step-1": "# Copyright (c) 2012, GPy authors (see AUTHORS.txt).\n# Licensed under the BSD 3-clause license (see LICENSE.txt)\n\n\nimport numpy as np\nimport pylab as pb\nfrom .. import kern\nfrom ..core import model\nfrom ..util.linalg import pdinv,mdot\nfrom ..util.plot import gpplot,x_frame1D,x_frame2D, Tango\nfrom ..likelihoods import EP\n\nclass GP(model):\n \"\"\"\n Gaussian Process model for regression and EP\n\n :param X: input observations\n :param kernel: a GPy kernel, defaults to rbf+white\n :parm likelihood: a GPy likelihood\n :param normalize_X: whether to normalize the input data before computing (predictions will be in original scales)\n :type normalize_X: False|True\n :param normalize_Y: whether to normalize the input data before computing (predictions will be in original scales)\n :type normalize_Y: False|True\n :param Xslices: how the X,Y data co-vary in the kernel (i.e. which \"outputs\" they correspond to). See (link:slicing)\n :rtype: model object\n :param epsilon_ep: convergence criterion for the Expectation Propagation algorithm, defaults to 0.1\n :param powerep: power-EP parameters [$\\eta$,$\\delta$], defaults to [1.,1.]\n :type powerep: list\n\n .. Note:: Multiple independent outputs are allowed using columns of Y\n\n \"\"\"\n def __init__(self, X, likelihood, kernel, normalize_X=False, Xslices=None):\n\n # parse arguments\n self.Xslices = Xslices\n self.X = X\n assert len(self.X.shape)==2\n self.N, self.Q = self.X.shape\n assert isinstance(kernel, kern.kern)\n self.kern = kernel\n\n #here's some simple normalization for the inputs\n if normalize_X:\n self._Xmean = X.mean(0)[None,:]\n self._Xstd = X.std(0)[None,:]\n self.X = (X.copy() - self._Xmean) / self._Xstd\n if hasattr(self,'Z'):\n self.Z = (self.Z - self._Xmean) / self._Xstd\n else:\n self._Xmean = np.zeros((1,self.X.shape[1]))\n self._Xstd = np.ones((1,self.X.shape[1]))\n\n self.likelihood = likelihood\n #assert self.X.shape[0] == self.likelihood.Y.shape[0]\n #self.N, self.D = self.likelihood.Y.shape\n assert self.X.shape[0] == self.likelihood.data.shape[0]\n self.N, self.D = self.likelihood.data.shape\n\n model.__init__(self)\n\n def dL_dZ(self):\n \"\"\"\n TODO: one day we might like to learn Z by gradient methods?\n \"\"\"\n return np.zeros_like(self.Z)\n\n def _set_params(self,p):\n self.kern._set_params_transformed(p[:self.kern.Nparam])\n #self.likelihood._set_params(p[self.kern.Nparam:]) # test by Nicolas\n self.likelihood._set_params(p[self.kern.Nparam_transformed():]) # test by Nicolas\n\n\n self.K = self.kern.K(self.X,slices1=self.Xslices,slices2=self.Xslices)\n self.K += self.likelihood.covariance_matrix\n\n self.Ki, self.L, self.Li, self.K_logdet = pdinv(self.K)\n\n #the gradient of the likelihood wrt the covariance matrix\n if self.likelihood.YYT is None:\n alpha = np.dot(self.Ki,self.likelihood.Y)\n self.dL_dK = 0.5*(np.dot(alpha,alpha.T)-self.D*self.Ki)\n else:\n tmp = mdot(self.Ki, self.likelihood.YYT, self.Ki)\n self.dL_dK = 0.5*(tmp - self.D*self.Ki)\n\n def _get_params(self):\n return np.hstack((self.kern._get_params_transformed(), self.likelihood._get_params()))\n\n def _get_param_names(self):\n return self.kern._get_param_names_transformed() + self.likelihood._get_param_names()\n\n def update_likelihood_approximation(self):\n \"\"\"\n Approximates a non-gaussian likelihood using Expectation Propagation\n\n For a Gaussian (or direct: TODO) likelihood, no iteration is required:\n this function does nothing\n \"\"\"\n self.likelihood.fit_full(self.kern.K(self.X))\n self._set_params(self._get_params()) # update the GP\n\n def _model_fit_term(self):\n \"\"\"\n Computes the model fit using YYT if it's available\n \"\"\"\n if self.likelihood.YYT is None:\n return -0.5*np.sum(np.square(np.dot(self.Li,self.likelihood.Y)))\n else:\n return -0.5*np.sum(np.multiply(self.Ki, self.likelihood.YYT))\n\n def log_likelihood(self):\n \"\"\"\n The log marginal likelihood of the GP.\n\n For an EP model, can be written as the log likelihood of a regression\n model for a new variable Y* = v_tilde/tau_tilde, with a covariance\n matrix K* = K + diag(1./tau_tilde) plus a normalization term.\n \"\"\"\n return -0.5*self.D*self.K_logdet + self._model_fit_term() + self.likelihood.Z\n\n\n def _log_likelihood_gradients(self):\n \"\"\"\n The gradient of all parameters.\n\n For the kernel parameters, use the chain rule via dL_dK\n\n For the likelihood parameters, pass in alpha = K^-1 y\n \"\"\"\n return np.hstack((self.kern.dK_dtheta(dL_dK=self.dL_dK,X=self.X,slices1=self.Xslices,slices2=self.Xslices), self.likelihood._gradients(partial=np.diag(self.dL_dK))))\n\n def _raw_predict(self,_Xnew,slices=None, full_cov=False):\n \"\"\"\n Internal helper function for making predictions, does not account\n for normalization or likelihood\n \"\"\"\n Kx = self.kern.K(self.X,_Xnew, slices1=self.Xslices,slices2=slices)\n mu = np.dot(np.dot(Kx.T,self.Ki),self.likelihood.Y)\n KiKx = np.dot(self.Ki,Kx)\n if full_cov:\n Kxx = self.kern.K(_Xnew, slices1=slices,slices2=slices)\n var = Kxx - np.dot(KiKx.T,Kx)\n else:\n Kxx = self.kern.Kdiag(_Xnew, slices=slices)\n var = Kxx - np.sum(np.multiply(KiKx,Kx),0)\n var = var[:,None]\n return mu, var\n\n\n def predict(self,Xnew, slices=None, full_cov=False):\n \"\"\"\n Predict the function(s) at the new point(s) Xnew.\n\n Arguments\n ---------\n :param Xnew: The points at which to make a prediction\n :type Xnew: np.ndarray, Nnew x self.Q\n :param slices: specifies which outputs kernel(s) the Xnew correspond to (see below)\n :type slices: (None, list of slice objects, list of ints)\n :param full_cov: whether to return the folll covariance matrix, or just the diagonal\n :type full_cov: bool\n :rtype: posterior mean, a Numpy array, Nnew x self.D\n :rtype: posterior variance, a Numpy array, Nnew x 1 if full_cov=False, Nnew x Nnew otherwise\n :rtype: lower and upper boundaries of the 95% confidence intervals, Numpy arrays, Nnew x self.D\n\n .. Note:: \"slices\" specifies how the the points X_new co-vary wich the training points.\n\n - If None, the new points covary throigh every kernel part (default)\n - If a list of slices, the i^th slice specifies which data are affected by the i^th kernel part\n - If a list of booleans, specifying which kernel parts are active\n\n If full_cov and self.D > 1, the return shape of var is Nnew x Nnew x self.D. If self.D == 1, the return shape is Nnew x Nnew.\n This is to allow for different normalizations of the output dimensions.\n\n \"\"\"\n #normalize X values\n Xnew = (Xnew.copy() - self._Xmean) / self._Xstd\n mu, var = self._raw_predict(Xnew, slices, full_cov)\n\n #now push through likelihood TODO\n mean, var, _025pm, _975pm = self.likelihood.predictive_values(mu, var, full_cov)\n\n return mean, var, _025pm, _975pm\n\n\n def plot_f(self, samples=0, plot_limits=None, which_data='all', which_functions='all', resolution=None, full_cov=False):\n \"\"\"\n Plot the GP's view of the world, where the data is normalized and the likelihood is Gaussian\n\n :param samples: the number of a posteriori samples to plot\n :param which_data: which if the training data to plot (default all)\n :type which_data: 'all' or a slice object to slice self.X, self.Y\n :param plot_limits: The limits of the plot. If 1D [xmin,xmax], if 2D [[xmin,ymin],[xmax,ymax]]. Defaluts to data limits\n :param which_functions: which of the kernel functions to plot (additively)\n :type which_functions: list of bools\n :param resolution: the number of intervals to sample the GP on. Defaults to 200 in 1D and 50 (a 50x50 grid) in 2D\n\n Plot the posterior of the GP.\n - In one dimension, the function is plotted with a shaded region identifying two standard deviations.\n - In two dimsensions, a contour-plot shows the mean predicted function\n - In higher dimensions, we've no implemented this yet !TODO!\n\n Can plot only part of the data and part of the posterior functions using which_data and which_functions\n Plot the data's view of the world, with non-normalized values and GP predictions passed through the likelihood\n \"\"\"\n if which_functions=='all':\n which_functions = [True]*self.kern.Nparts\n if which_data=='all':\n which_data = slice(None)\n\n if self.X.shape[1] == 1:\n Xnew, xmin, xmax = x_frame1D(self.X, plot_limits=plot_limits)\n if samples == 0:\n m,v = self._raw_predict(Xnew, slices=which_functions)\n gpplot(Xnew,m,m-2*np.sqrt(v),m+2*np.sqrt(v))\n pb.plot(self.X[which_data],self.likelihood.Y[which_data],'kx',mew=1.5)\n else:\n m,v = self._raw_predict(Xnew, slices=which_functions,full_cov=True)\n Ysim = np.random.multivariate_normal(m.flatten(),v,samples)\n gpplot(Xnew,m,m-2*np.sqrt(np.diag(v)[:,None]),m+2*np.sqrt(np.diag(v))[:,None])\n for i in range(samples):\n pb.plot(Xnew,Ysim[i,:],Tango.colorsHex['darkBlue'],linewidth=0.25)\n pb.plot(self.X[which_data],self.likelihood.Y[which_data],'kx',mew=1.5)\n pb.xlim(xmin,xmax)\n ymin,ymax = min(np.append(self.likelihood.Y,m-2*np.sqrt(np.diag(v)[:,None]))), max(np.append(self.likelihood.Y,m+2*np.sqrt(np.diag(v)[:,None])))\n ymin, ymax = ymin - 0.1*(ymax - ymin), ymax + 0.1*(ymax - ymin)\n pb.ylim(ymin,ymax)\n if hasattr(self,'Z'):\n pb.plot(self.Z,self.Z*0+pb.ylim()[0],'r|',mew=1.5,markersize=12)\n\n elif self.X.shape[1] == 2:\n resolution = resolution or 50\n Xnew, xmin, xmax, xx, yy = x_frame2D(self.X, plot_limits,resolution)\n m,v = self._raw_predict(Xnew, slices=which_functions)\n m = m.reshape(resolution,resolution).T\n pb.contour(xx,yy,m,vmin=m.min(),vmax=m.max(),cmap=pb.cm.jet)\n pb.scatter(Xorig[:,0],Xorig[:,1],40,Yorig,linewidth=0,cmap=pb.cm.jet,vmin=m.min(), vmax=m.max())\n pb.xlim(xmin[0],xmax[0])\n pb.ylim(xmin[1],xmax[1])\n else:\n raise NotImplementedError, \"Cannot define a frame with more than two input dimensions\"\n\n def plot(self,samples=0,plot_limits=None,which_data='all',which_functions='all',resolution=None,levels=20):\n \"\"\"\n TODO: Docstrings!\n :param levels: for 2D plotting, the number of contour levels to use\n\n \"\"\"\n # TODO include samples\n if which_functions=='all':\n which_functions = [True]*self.kern.Nparts\n if which_data=='all':\n which_data = slice(None)\n\n if self.X.shape[1] == 1:\n\n Xu = self.X * self._Xstd + self._Xmean #NOTE self.X are the normalized values now\n\n Xnew, xmin, xmax = x_frame1D(Xu, plot_limits=plot_limits)\n m, var, lower, upper = self.predict(Xnew, slices=which_functions)\n gpplot(Xnew,m, lower, upper)\n pb.plot(Xu[which_data],self.likelihood.data[which_data],'kx',mew=1.5)\n ymin,ymax = min(np.append(self.likelihood.data,lower)), max(np.append(self.likelihood.data,upper))\n ymin, ymax = ymin - 0.1*(ymax - ymin), ymax + 0.1*(ymax - ymin)\n pb.xlim(xmin,xmax)\n pb.ylim(ymin,ymax)\n if hasattr(self,'Z'):\n Zu = self.Z*self._Xstd + self._Xmean\n pb.plot(Zu,Zu*0+pb.ylim()[0],'r|',mew=1.5,markersize=12)\n if self.has_uncertain_inputs:\n pb.errorbar(self.X[:,0], pb.ylim()[0]+np.zeros(self.N), xerr=2*np.sqrt(self.X_variance.flatten()))\n\n elif self.X.shape[1]==2: #FIXME\n resolution = resolution or 50\n Xnew, xx, yy, xmin, xmax = x_frame2D(self.X, plot_limits,resolution)\n x, y = np.linspace(xmin[0],xmax[0],resolution), np.linspace(xmin[1],xmax[1],resolution)\n m, var, lower, upper = self.predict(Xnew, slices=which_functions)\n m = m.reshape(resolution,resolution).T\n pb.contour(x,y,m,levels,vmin=m.min(),vmax=m.max(),cmap=pb.cm.jet)\n Yf = self.likelihood.Y.flatten()\n pb.scatter(self.X[:,0], self.X[:,1], 40, Yf, cmap=pb.cm.jet,vmin=m.min(),vmax=m.max(), linewidth=0.)\n pb.xlim(xmin[0],xmax[0])\n pb.ylim(xmin[1],xmax[1])\n if hasattr(self,'Z'):\n pb.plot(self.Z[:,0],self.Z[:,1],'wo')\n\n else:\n raise NotImplementedError, \"Cannot define a frame with more than two input dimensions\"\n",
"step-2": null,
"step-3": null,
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0
]
}
|
[
0
] |
<|reserved_special_token_0|>
class TestGroupInfoService:
<|reserved_special_token_0|>
def test_upsert_group_info_adds_a_new_if_none_exists(self, db_session,
svc, params):
course = factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY)
svc.upsert_group_info(course, params=params)
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.application_instance == course.application_instance
assert group_info.context_title == params['context_title']
assert group_info.context_label == params['context_label']
assert group_info.type == 'course_group'
<|reserved_special_token_0|>
def test_upsert_group_info_ignores_non_metadata_params(self, db_session,
svc, params):
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY), params=dict(params, id='IGNORE ME 1',
authority_provided_id='IGNORE ME 2', something_unrelated=
'IGNORED ME 3'))
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.authority_provided_id == self.AUTHORITY
assert group_info.id != 'IGNORE ME 1'
@pytest.mark.usefixtures('user_is_instructor')
def test_upsert_group_info_records_instructors_with_group_info(self,
db_session, svc, pyramid_request):
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY), params={})
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert len(group_info.instructors) == 1
assert group_info.instructors[0]['username'
] == pyramid_request.lti_user.h_user.username
assert group_info.instructors[0]['email'] == 'test_email'
<|reserved_special_token_0|>
def get_inserted_group_info(self, db_session):
return db_session.query(GroupInfo).filter_by(authority_provided_id=
self.AUTHORITY).one()
@pytest.fixture
def svc(self, pyramid_request):
return GroupInfoService(mock.sentinel.context, pyramid_request)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
@pytest.fixture(autouse=True)
def with_existing_group_infos(self):
factories.GroupInfo.build_batch(3)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class TestGroupInfoService:
<|reserved_special_token_0|>
def test_upsert_group_info_adds_a_new_if_none_exists(self, db_session,
svc, params):
course = factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY)
svc.upsert_group_info(course, params=params)
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.application_instance == course.application_instance
assert group_info.context_title == params['context_title']
assert group_info.context_label == params['context_label']
assert group_info.type == 'course_group'
def test_upsert_group_info_updates_an_existing_if_one_already_exists(self,
db_session, svc, params, pre_existing_group):
db_session.add(pre_existing_group)
new_application_instance = factories.ApplicationInstance()
assert pre_existing_group.application_instance != new_application_instance
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY, application_instance=new_application_instance),
params=dict(params, context_title='NEW_TITLE'))
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.application_instance == new_application_instance
assert group_info.context_label == params['context_label']
assert group_info.context_title == 'NEW_TITLE'
assert group_info.type == 'course_group'
def test_upsert_group_info_ignores_non_metadata_params(self, db_session,
svc, params):
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY), params=dict(params, id='IGNORE ME 1',
authority_provided_id='IGNORE ME 2', something_unrelated=
'IGNORED ME 3'))
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.authority_provided_id == self.AUTHORITY
assert group_info.id != 'IGNORE ME 1'
@pytest.mark.usefixtures('user_is_instructor')
def test_upsert_group_info_records_instructors_with_group_info(self,
db_session, svc, pyramid_request):
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY), params={})
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert len(group_info.instructors) == 1
assert group_info.instructors[0]['username'
] == pyramid_request.lti_user.h_user.username
assert group_info.instructors[0]['email'] == 'test_email'
<|reserved_special_token_0|>
def get_inserted_group_info(self, db_session):
return db_session.query(GroupInfo).filter_by(authority_provided_id=
self.AUTHORITY).one()
@pytest.fixture
def svc(self, pyramid_request):
return GroupInfoService(mock.sentinel.context, pyramid_request)
@pytest.fixture
def params(self):
return {column: f'TEST_{column.upper()}' for column in GroupInfo.
columns() if column not in ('consumer_key', '_info',
'application_instance_id')}
@pytest.fixture(params=(True, False), ids=['GroupInfo w/o info',
'GroupInfo w/info'])
def pre_existing_group(self, application_instance, request, params):
pre_existing_group = GroupInfo(**dict(params, id=None,
authority_provided_id=self.AUTHORITY, application_instance_id=
application_instance.id))
if request.param:
pre_existing_group.info = None
return pre_existing_group
@pytest.fixture(autouse=True)
def with_existing_group_infos(self):
factories.GroupInfo.build_batch(3)
@pytest.fixture
def pyramid_request(self, pyramid_request):
pyramid_request.lti_user.email = 'test_email'
return pyramid_request
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class TestGroupInfoService:
AUTHORITY = 'TEST_AUTHORITY_PROVIDED_ID'
def test_upsert_group_info_adds_a_new_if_none_exists(self, db_session,
svc, params):
course = factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY)
svc.upsert_group_info(course, params=params)
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.application_instance == course.application_instance
assert group_info.context_title == params['context_title']
assert group_info.context_label == params['context_label']
assert group_info.type == 'course_group'
def test_upsert_group_info_updates_an_existing_if_one_already_exists(self,
db_session, svc, params, pre_existing_group):
db_session.add(pre_existing_group)
new_application_instance = factories.ApplicationInstance()
assert pre_existing_group.application_instance != new_application_instance
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY, application_instance=new_application_instance),
params=dict(params, context_title='NEW_TITLE'))
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.application_instance == new_application_instance
assert group_info.context_label == params['context_label']
assert group_info.context_title == 'NEW_TITLE'
assert group_info.type == 'course_group'
def test_upsert_group_info_ignores_non_metadata_params(self, db_session,
svc, params):
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY), params=dict(params, id='IGNORE ME 1',
authority_provided_id='IGNORE ME 2', something_unrelated=
'IGNORED ME 3'))
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.authority_provided_id == self.AUTHORITY
assert group_info.id != 'IGNORE ME 1'
@pytest.mark.usefixtures('user_is_instructor')
def test_upsert_group_info_records_instructors_with_group_info(self,
db_session, svc, pyramid_request):
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY), params={})
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert len(group_info.instructors) == 1
assert group_info.instructors[0]['username'
] == pyramid_request.lti_user.h_user.username
assert group_info.instructors[0]['email'] == 'test_email'
@pytest.mark.usefixtures('user_is_learner')
def test_upsert_group_info_doesnt_record_learners_with_group_info(self,
db_session, svc):
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY), params={})
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.instructors == []
def get_inserted_group_info(self, db_session):
return db_session.query(GroupInfo).filter_by(authority_provided_id=
self.AUTHORITY).one()
@pytest.fixture
def svc(self, pyramid_request):
return GroupInfoService(mock.sentinel.context, pyramid_request)
@pytest.fixture
def params(self):
return {column: f'TEST_{column.upper()}' for column in GroupInfo.
columns() if column not in ('consumer_key', '_info',
'application_instance_id')}
@pytest.fixture(params=(True, False), ids=['GroupInfo w/o info',
'GroupInfo w/info'])
def pre_existing_group(self, application_instance, request, params):
pre_existing_group = GroupInfo(**dict(params, id=None,
authority_provided_id=self.AUTHORITY, application_instance_id=
application_instance.id))
if request.param:
pre_existing_group.info = None
return pre_existing_group
@pytest.fixture(autouse=True)
def with_existing_group_infos(self):
factories.GroupInfo.build_batch(3)
@pytest.fixture
def pyramid_request(self, pyramid_request):
pyramid_request.lti_user.email = 'test_email'
return pyramid_request
<|reserved_special_token_1|>
from unittest import mock
import pytest
from lms.models import GroupInfo
from lms.services.group_info import GroupInfoService
from tests import factories
class TestGroupInfoService:
AUTHORITY = 'TEST_AUTHORITY_PROVIDED_ID'
def test_upsert_group_info_adds_a_new_if_none_exists(self, db_session,
svc, params):
course = factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY)
svc.upsert_group_info(course, params=params)
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.application_instance == course.application_instance
assert group_info.context_title == params['context_title']
assert group_info.context_label == params['context_label']
assert group_info.type == 'course_group'
def test_upsert_group_info_updates_an_existing_if_one_already_exists(self,
db_session, svc, params, pre_existing_group):
db_session.add(pre_existing_group)
new_application_instance = factories.ApplicationInstance()
assert pre_existing_group.application_instance != new_application_instance
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY, application_instance=new_application_instance),
params=dict(params, context_title='NEW_TITLE'))
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.application_instance == new_application_instance
assert group_info.context_label == params['context_label']
assert group_info.context_title == 'NEW_TITLE'
assert group_info.type == 'course_group'
def test_upsert_group_info_ignores_non_metadata_params(self, db_session,
svc, params):
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY), params=dict(params, id='IGNORE ME 1',
authority_provided_id='IGNORE ME 2', something_unrelated=
'IGNORED ME 3'))
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.authority_provided_id == self.AUTHORITY
assert group_info.id != 'IGNORE ME 1'
@pytest.mark.usefixtures('user_is_instructor')
def test_upsert_group_info_records_instructors_with_group_info(self,
db_session, svc, pyramid_request):
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY), params={})
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert len(group_info.instructors) == 1
assert group_info.instructors[0]['username'
] == pyramid_request.lti_user.h_user.username
assert group_info.instructors[0]['email'] == 'test_email'
@pytest.mark.usefixtures('user_is_learner')
def test_upsert_group_info_doesnt_record_learners_with_group_info(self,
db_session, svc):
svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.
AUTHORITY), params={})
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.instructors == []
def get_inserted_group_info(self, db_session):
return db_session.query(GroupInfo).filter_by(authority_provided_id=
self.AUTHORITY).one()
@pytest.fixture
def svc(self, pyramid_request):
return GroupInfoService(mock.sentinel.context, pyramid_request)
@pytest.fixture
def params(self):
return {column: f'TEST_{column.upper()}' for column in GroupInfo.
columns() if column not in ('consumer_key', '_info',
'application_instance_id')}
@pytest.fixture(params=(True, False), ids=['GroupInfo w/o info',
'GroupInfo w/info'])
def pre_existing_group(self, application_instance, request, params):
pre_existing_group = GroupInfo(**dict(params, id=None,
authority_provided_id=self.AUTHORITY, application_instance_id=
application_instance.id))
if request.param:
pre_existing_group.info = None
return pre_existing_group
@pytest.fixture(autouse=True)
def with_existing_group_infos(self):
factories.GroupInfo.build_batch(3)
@pytest.fixture
def pyramid_request(self, pyramid_request):
pyramid_request.lti_user.email = 'test_email'
return pyramid_request
<|reserved_special_token_1|>
from unittest import mock
import pytest
from lms.models import GroupInfo
from lms.services.group_info import GroupInfoService
from tests import factories
class TestGroupInfoService:
AUTHORITY = "TEST_AUTHORITY_PROVIDED_ID"
def test_upsert_group_info_adds_a_new_if_none_exists(self, db_session, svc, params):
course = factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY)
svc.upsert_group_info(course, params=params)
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.application_instance == course.application_instance
assert group_info.context_title == params["context_title"]
assert group_info.context_label == params["context_label"]
assert group_info.type == "course_group"
def test_upsert_group_info_updates_an_existing_if_one_already_exists(
self, db_session, svc, params, pre_existing_group
):
db_session.add(pre_existing_group)
new_application_instance = factories.ApplicationInstance()
# Sanity check that we can change the application instance
assert pre_existing_group.application_instance != new_application_instance
svc.upsert_group_info(
factories.Course(
authority_provided_id=self.AUTHORITY,
application_instance=new_application_instance,
),
params=dict(params, context_title="NEW_TITLE"),
)
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
# This is very strange, but you can "steal" a group info row from
# another application instance
assert group_info.application_instance == new_application_instance
assert group_info.context_label == params["context_label"]
assert group_info.context_title == "NEW_TITLE"
assert group_info.type == "course_group"
def test_upsert_group_info_ignores_non_metadata_params(
self, db_session, svc, params
):
svc.upsert_group_info(
factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY),
params=dict(
params,
id="IGNORE ME 1",
authority_provided_id="IGNORE ME 2",
something_unrelated="IGNORED ME 3",
),
)
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.authority_provided_id == self.AUTHORITY
assert group_info.id != "IGNORE ME 1"
@pytest.mark.usefixtures("user_is_instructor")
def test_upsert_group_info_records_instructors_with_group_info(
self, db_session, svc, pyramid_request
):
svc.upsert_group_info(
factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY), params={}
)
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert len(group_info.instructors) == 1
assert (
group_info.instructors[0]["username"]
== pyramid_request.lti_user.h_user.username
)
assert group_info.instructors[0]["email"] == "test_email"
@pytest.mark.usefixtures("user_is_learner")
def test_upsert_group_info_doesnt_record_learners_with_group_info(
self, db_session, svc
):
svc.upsert_group_info(
factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY), params={}
)
group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)
assert group_info.instructors == []
def get_inserted_group_info(self, db_session):
return (
db_session.query(GroupInfo)
.filter_by(authority_provided_id=self.AUTHORITY)
.one()
)
@pytest.fixture
def svc(self, pyramid_request):
return GroupInfoService(mock.sentinel.context, pyramid_request)
@pytest.fixture
def params(self):
return {
column: f"TEST_{column.upper()}"
for column in GroupInfo.columns()
if column not in ("consumer_key", "_info", "application_instance_id")
}
@pytest.fixture(
params=(True, False), ids=["GroupInfo w/o info", "GroupInfo w/info"]
)
def pre_existing_group(self, application_instance, request, params):
pre_existing_group = GroupInfo(
**dict(
params,
id=None,
authority_provided_id=self.AUTHORITY,
application_instance_id=application_instance.id,
)
)
if request.param:
pre_existing_group.info = None
return pre_existing_group
@pytest.fixture(autouse=True)
def with_existing_group_infos(self):
# Add some "noise" GroupInfo to make the tests more realistic
factories.GroupInfo.build_batch(3)
@pytest.fixture
def pyramid_request(self, pyramid_request):
pyramid_request.lti_user.email = "test_email"
return pyramid_request
|
flexible
|
{
"blob_id": "07452795a677836b89eef85b6fb25b33eb464d91",
"index": 1919,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass TestGroupInfoService:\n <mask token>\n\n def test_upsert_group_info_adds_a_new_if_none_exists(self, db_session,\n svc, params):\n course = factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY)\n svc.upsert_group_info(course, params=params)\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.application_instance == course.application_instance\n assert group_info.context_title == params['context_title']\n assert group_info.context_label == params['context_label']\n assert group_info.type == 'course_group'\n <mask token>\n\n def test_upsert_group_info_ignores_non_metadata_params(self, db_session,\n svc, params):\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY), params=dict(params, id='IGNORE ME 1',\n authority_provided_id='IGNORE ME 2', something_unrelated=\n 'IGNORED ME 3'))\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.authority_provided_id == self.AUTHORITY\n assert group_info.id != 'IGNORE ME 1'\n\n @pytest.mark.usefixtures('user_is_instructor')\n def test_upsert_group_info_records_instructors_with_group_info(self,\n db_session, svc, pyramid_request):\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY), params={})\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert len(group_info.instructors) == 1\n assert group_info.instructors[0]['username'\n ] == pyramid_request.lti_user.h_user.username\n assert group_info.instructors[0]['email'] == 'test_email'\n <mask token>\n\n def get_inserted_group_info(self, db_session):\n return db_session.query(GroupInfo).filter_by(authority_provided_id=\n self.AUTHORITY).one()\n\n @pytest.fixture\n def svc(self, pyramid_request):\n return GroupInfoService(mock.sentinel.context, pyramid_request)\n <mask token>\n <mask token>\n\n @pytest.fixture(autouse=True)\n def with_existing_group_infos(self):\n factories.GroupInfo.build_batch(3)\n <mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass TestGroupInfoService:\n <mask token>\n\n def test_upsert_group_info_adds_a_new_if_none_exists(self, db_session,\n svc, params):\n course = factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY)\n svc.upsert_group_info(course, params=params)\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.application_instance == course.application_instance\n assert group_info.context_title == params['context_title']\n assert group_info.context_label == params['context_label']\n assert group_info.type == 'course_group'\n\n def test_upsert_group_info_updates_an_existing_if_one_already_exists(self,\n db_session, svc, params, pre_existing_group):\n db_session.add(pre_existing_group)\n new_application_instance = factories.ApplicationInstance()\n assert pre_existing_group.application_instance != new_application_instance\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY, application_instance=new_application_instance),\n params=dict(params, context_title='NEW_TITLE'))\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.application_instance == new_application_instance\n assert group_info.context_label == params['context_label']\n assert group_info.context_title == 'NEW_TITLE'\n assert group_info.type == 'course_group'\n\n def test_upsert_group_info_ignores_non_metadata_params(self, db_session,\n svc, params):\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY), params=dict(params, id='IGNORE ME 1',\n authority_provided_id='IGNORE ME 2', something_unrelated=\n 'IGNORED ME 3'))\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.authority_provided_id == self.AUTHORITY\n assert group_info.id != 'IGNORE ME 1'\n\n @pytest.mark.usefixtures('user_is_instructor')\n def test_upsert_group_info_records_instructors_with_group_info(self,\n db_session, svc, pyramid_request):\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY), params={})\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert len(group_info.instructors) == 1\n assert group_info.instructors[0]['username'\n ] == pyramid_request.lti_user.h_user.username\n assert group_info.instructors[0]['email'] == 'test_email'\n <mask token>\n\n def get_inserted_group_info(self, db_session):\n return db_session.query(GroupInfo).filter_by(authority_provided_id=\n self.AUTHORITY).one()\n\n @pytest.fixture\n def svc(self, pyramid_request):\n return GroupInfoService(mock.sentinel.context, pyramid_request)\n\n @pytest.fixture\n def params(self):\n return {column: f'TEST_{column.upper()}' for column in GroupInfo.\n columns() if column not in ('consumer_key', '_info',\n 'application_instance_id')}\n\n @pytest.fixture(params=(True, False), ids=['GroupInfo w/o info',\n 'GroupInfo w/info'])\n def pre_existing_group(self, application_instance, request, params):\n pre_existing_group = GroupInfo(**dict(params, id=None,\n authority_provided_id=self.AUTHORITY, application_instance_id=\n application_instance.id))\n if request.param:\n pre_existing_group.info = None\n return pre_existing_group\n\n @pytest.fixture(autouse=True)\n def with_existing_group_infos(self):\n factories.GroupInfo.build_batch(3)\n\n @pytest.fixture\n def pyramid_request(self, pyramid_request):\n pyramid_request.lti_user.email = 'test_email'\n return pyramid_request\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass TestGroupInfoService:\n AUTHORITY = 'TEST_AUTHORITY_PROVIDED_ID'\n\n def test_upsert_group_info_adds_a_new_if_none_exists(self, db_session,\n svc, params):\n course = factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY)\n svc.upsert_group_info(course, params=params)\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.application_instance == course.application_instance\n assert group_info.context_title == params['context_title']\n assert group_info.context_label == params['context_label']\n assert group_info.type == 'course_group'\n\n def test_upsert_group_info_updates_an_existing_if_one_already_exists(self,\n db_session, svc, params, pre_existing_group):\n db_session.add(pre_existing_group)\n new_application_instance = factories.ApplicationInstance()\n assert pre_existing_group.application_instance != new_application_instance\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY, application_instance=new_application_instance),\n params=dict(params, context_title='NEW_TITLE'))\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.application_instance == new_application_instance\n assert group_info.context_label == params['context_label']\n assert group_info.context_title == 'NEW_TITLE'\n assert group_info.type == 'course_group'\n\n def test_upsert_group_info_ignores_non_metadata_params(self, db_session,\n svc, params):\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY), params=dict(params, id='IGNORE ME 1',\n authority_provided_id='IGNORE ME 2', something_unrelated=\n 'IGNORED ME 3'))\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.authority_provided_id == self.AUTHORITY\n assert group_info.id != 'IGNORE ME 1'\n\n @pytest.mark.usefixtures('user_is_instructor')\n def test_upsert_group_info_records_instructors_with_group_info(self,\n db_session, svc, pyramid_request):\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY), params={})\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert len(group_info.instructors) == 1\n assert group_info.instructors[0]['username'\n ] == pyramid_request.lti_user.h_user.username\n assert group_info.instructors[0]['email'] == 'test_email'\n\n @pytest.mark.usefixtures('user_is_learner')\n def test_upsert_group_info_doesnt_record_learners_with_group_info(self,\n db_session, svc):\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY), params={})\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.instructors == []\n\n def get_inserted_group_info(self, db_session):\n return db_session.query(GroupInfo).filter_by(authority_provided_id=\n self.AUTHORITY).one()\n\n @pytest.fixture\n def svc(self, pyramid_request):\n return GroupInfoService(mock.sentinel.context, pyramid_request)\n\n @pytest.fixture\n def params(self):\n return {column: f'TEST_{column.upper()}' for column in GroupInfo.\n columns() if column not in ('consumer_key', '_info',\n 'application_instance_id')}\n\n @pytest.fixture(params=(True, False), ids=['GroupInfo w/o info',\n 'GroupInfo w/info'])\n def pre_existing_group(self, application_instance, request, params):\n pre_existing_group = GroupInfo(**dict(params, id=None,\n authority_provided_id=self.AUTHORITY, application_instance_id=\n application_instance.id))\n if request.param:\n pre_existing_group.info = None\n return pre_existing_group\n\n @pytest.fixture(autouse=True)\n def with_existing_group_infos(self):\n factories.GroupInfo.build_batch(3)\n\n @pytest.fixture\n def pyramid_request(self, pyramid_request):\n pyramid_request.lti_user.email = 'test_email'\n return pyramid_request\n",
"step-4": "from unittest import mock\nimport pytest\nfrom lms.models import GroupInfo\nfrom lms.services.group_info import GroupInfoService\nfrom tests import factories\n\n\nclass TestGroupInfoService:\n AUTHORITY = 'TEST_AUTHORITY_PROVIDED_ID'\n\n def test_upsert_group_info_adds_a_new_if_none_exists(self, db_session,\n svc, params):\n course = factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY)\n svc.upsert_group_info(course, params=params)\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.application_instance == course.application_instance\n assert group_info.context_title == params['context_title']\n assert group_info.context_label == params['context_label']\n assert group_info.type == 'course_group'\n\n def test_upsert_group_info_updates_an_existing_if_one_already_exists(self,\n db_session, svc, params, pre_existing_group):\n db_session.add(pre_existing_group)\n new_application_instance = factories.ApplicationInstance()\n assert pre_existing_group.application_instance != new_application_instance\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY, application_instance=new_application_instance),\n params=dict(params, context_title='NEW_TITLE'))\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.application_instance == new_application_instance\n assert group_info.context_label == params['context_label']\n assert group_info.context_title == 'NEW_TITLE'\n assert group_info.type == 'course_group'\n\n def test_upsert_group_info_ignores_non_metadata_params(self, db_session,\n svc, params):\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY), params=dict(params, id='IGNORE ME 1',\n authority_provided_id='IGNORE ME 2', something_unrelated=\n 'IGNORED ME 3'))\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.authority_provided_id == self.AUTHORITY\n assert group_info.id != 'IGNORE ME 1'\n\n @pytest.mark.usefixtures('user_is_instructor')\n def test_upsert_group_info_records_instructors_with_group_info(self,\n db_session, svc, pyramid_request):\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY), params={})\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert len(group_info.instructors) == 1\n assert group_info.instructors[0]['username'\n ] == pyramid_request.lti_user.h_user.username\n assert group_info.instructors[0]['email'] == 'test_email'\n\n @pytest.mark.usefixtures('user_is_learner')\n def test_upsert_group_info_doesnt_record_learners_with_group_info(self,\n db_session, svc):\n svc.upsert_group_info(factories.Course(authority_provided_id=self.\n AUTHORITY), params={})\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n assert group_info.instructors == []\n\n def get_inserted_group_info(self, db_session):\n return db_session.query(GroupInfo).filter_by(authority_provided_id=\n self.AUTHORITY).one()\n\n @pytest.fixture\n def svc(self, pyramid_request):\n return GroupInfoService(mock.sentinel.context, pyramid_request)\n\n @pytest.fixture\n def params(self):\n return {column: f'TEST_{column.upper()}' for column in GroupInfo.\n columns() if column not in ('consumer_key', '_info',\n 'application_instance_id')}\n\n @pytest.fixture(params=(True, False), ids=['GroupInfo w/o info',\n 'GroupInfo w/info'])\n def pre_existing_group(self, application_instance, request, params):\n pre_existing_group = GroupInfo(**dict(params, id=None,\n authority_provided_id=self.AUTHORITY, application_instance_id=\n application_instance.id))\n if request.param:\n pre_existing_group.info = None\n return pre_existing_group\n\n @pytest.fixture(autouse=True)\n def with_existing_group_infos(self):\n factories.GroupInfo.build_batch(3)\n\n @pytest.fixture\n def pyramid_request(self, pyramid_request):\n pyramid_request.lti_user.email = 'test_email'\n return pyramid_request\n",
"step-5": "from unittest import mock\n\nimport pytest\n\nfrom lms.models import GroupInfo\nfrom lms.services.group_info import GroupInfoService\nfrom tests import factories\n\n\nclass TestGroupInfoService:\n AUTHORITY = \"TEST_AUTHORITY_PROVIDED_ID\"\n\n def test_upsert_group_info_adds_a_new_if_none_exists(self, db_session, svc, params):\n course = factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY)\n\n svc.upsert_group_info(course, params=params)\n\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n\n assert group_info.application_instance == course.application_instance\n assert group_info.context_title == params[\"context_title\"]\n assert group_info.context_label == params[\"context_label\"]\n assert group_info.type == \"course_group\"\n\n def test_upsert_group_info_updates_an_existing_if_one_already_exists(\n self, db_session, svc, params, pre_existing_group\n ):\n db_session.add(pre_existing_group)\n new_application_instance = factories.ApplicationInstance()\n # Sanity check that we can change the application instance\n assert pre_existing_group.application_instance != new_application_instance\n\n svc.upsert_group_info(\n factories.Course(\n authority_provided_id=self.AUTHORITY,\n application_instance=new_application_instance,\n ),\n params=dict(params, context_title=\"NEW_TITLE\"),\n )\n\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n\n # This is very strange, but you can \"steal\" a group info row from\n # another application instance\n assert group_info.application_instance == new_application_instance\n assert group_info.context_label == params[\"context_label\"]\n assert group_info.context_title == \"NEW_TITLE\"\n assert group_info.type == \"course_group\"\n\n def test_upsert_group_info_ignores_non_metadata_params(\n self, db_session, svc, params\n ):\n svc.upsert_group_info(\n factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY),\n params=dict(\n params,\n id=\"IGNORE ME 1\",\n authority_provided_id=\"IGNORE ME 2\",\n something_unrelated=\"IGNORED ME 3\",\n ),\n )\n\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n\n assert group_info.authority_provided_id == self.AUTHORITY\n assert group_info.id != \"IGNORE ME 1\"\n\n @pytest.mark.usefixtures(\"user_is_instructor\")\n def test_upsert_group_info_records_instructors_with_group_info(\n self, db_session, svc, pyramid_request\n ):\n svc.upsert_group_info(\n factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY), params={}\n )\n\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n\n assert len(group_info.instructors) == 1\n assert (\n group_info.instructors[0][\"username\"]\n == pyramid_request.lti_user.h_user.username\n )\n assert group_info.instructors[0][\"email\"] == \"test_email\"\n\n @pytest.mark.usefixtures(\"user_is_learner\")\n def test_upsert_group_info_doesnt_record_learners_with_group_info(\n self, db_session, svc\n ):\n svc.upsert_group_info(\n factories.Course(authority_provided_id=self.AUTHORITY), params={}\n )\n\n group_info = self.get_inserted_group_info(db_session)\n\n assert group_info.instructors == []\n\n def get_inserted_group_info(self, db_session):\n return (\n db_session.query(GroupInfo)\n .filter_by(authority_provided_id=self.AUTHORITY)\n .one()\n )\n\n @pytest.fixture\n def svc(self, pyramid_request):\n return GroupInfoService(mock.sentinel.context, pyramid_request)\n\n @pytest.fixture\n def params(self):\n return {\n column: f\"TEST_{column.upper()}\"\n for column in GroupInfo.columns()\n if column not in (\"consumer_key\", \"_info\", \"application_instance_id\")\n }\n\n @pytest.fixture(\n params=(True, False), ids=[\"GroupInfo w/o info\", \"GroupInfo w/info\"]\n )\n def pre_existing_group(self, application_instance, request, params):\n pre_existing_group = GroupInfo(\n **dict(\n params,\n id=None,\n authority_provided_id=self.AUTHORITY,\n application_instance_id=application_instance.id,\n )\n )\n\n if request.param:\n pre_existing_group.info = None\n\n return pre_existing_group\n\n @pytest.fixture(autouse=True)\n def with_existing_group_infos(self):\n # Add some \"noise\" GroupInfo to make the tests more realistic\n factories.GroupInfo.build_batch(3)\n\n @pytest.fixture\n def pyramid_request(self, pyramid_request):\n pyramid_request.lti_user.email = \"test_email\"\n return pyramid_request\n",
"step-ids": [
7,
11,
13,
14,
15
]
}
|
[
7,
11,
13,
14,
15
] |
from utilities import SumOneToN, RSS, MSE, R2Score
import numpy as np
import scipy.stats as st
class RidgeLinearModel:
covariance_matrix = None # covariance matrix of the model coefficients
covariance_matrix_updated = False
beta = None # coefficients of the modelfunction
var_vector = None
var_vector_updated = False
CIbeta = None # confidence interval of betas
CIbeta_updated = False
x1 = None # first predictor of sampledata
x2 = None # second predictor of sampledata
y = None # responses of sampledata
y_tilde = None # model predictions for x
y_tilde_updated = False
def __init__(this, lmb, k):
this.lmb = lmb # set lambda of model
this.k = k # set order of polynomial
# This function fits the model to the the sample data
# using Ridge regression
#
# @x: array containing predictors
# @y: array containing responses
# @k: the degree of the polynomial to be fitted to the sample data
# @lmb: lambda, determines the emphasize on minimizing the variance
# of the model
#
def fit(this, x1, x2, y):
# store x ands y for later computations
this.x1 = x1
this.x2 = x2
this.y = y
# calculate the dimensions of the design matrix
m = x1.shape[0]
n = SumOneToN(this.k + 1)
# allocate design matrix
this.X = np.ones((m, n))
# compute values of design matrix
for i in range(m): # vectoriser denne løkka
for p in range(this.k):
for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):
this.X[i][SumOneToN(p + 1) + j] *= x1[i]**(p
+ 1 - j)*x2[i]**j
# compute linear regression coefficients
this.beta = np.linalg.pinv(this.X.T.dot(this.X) +
this.lmb*np.identity(n)).dot(this.X.T).dot(y)
# stored statistical parameters are no longer valid
this.set_updated_to_false()
# Predicts and returns the responses of the predictors with
# the fitted model if the model is fitted
#
# @x1: Columnvector containing the first predictor values
# @x2: Columnvector containing the second predictor values
#
def predict(this, x1, x2):
if this.beta is None:
print("Error: Model is not fitted.")
return None
else:
# allocate meshgrid filled with constant term
y = np.ones(x1.shape)*this.beta[0]
# compute function values
for p in range(this.k):
for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):
y += this.beta[SumOneToN(p + 1)
+ j]*x1**(p+1-j)*x2**j
return y
# Returns the residuals of the model squared and summed
def get_RSS(this, x1, x2, y):
if this.beta is None:
print("Error: Model is not fitted.")
return None
else:
y_tilde = this.predict(x1, x2)
return RSS(y, this.y_tilde)
# Returns the mean squared error of the model
# given the sample data (x1, x2, y)
#
# @x1: vector of first predictor
# @x2: vector of second predictor
# @y: vector of responses
#
def get_MSE(this, x1, x2, y):
if this.beta is None:
print("Error: Model is not fitted.")
return None
else:
y_tilde = this.predict(x1, x2)
return MSE(y, y_tilde)
# Returns the R2 score of the model
def get_R2Score(this, x1, x2, y):
if this.beta is None:
print("Error: Model is not fitted.")
return None
else:
y_tilde = this.predict(x1, x2)
return R2Score(y, y_tilde)
# Computes the sample variance of the coefficients of the model
# @B: The number of samples used
def get_variance_of_betas(this, B=20):
m = len(this.x1)
n = SumOneToN(this.k + 1)
betasamples = np.zeros((n, B))
for b in range(B):
# create bootstrapsample
c = np.random.choice(len(this.x1), len(this.x1))
s_x1 = this.x1[c]
s_x2 = this.x2[c]
s_y = this.y[c]
# Next line fixes if y is one-dimensional
if (len(s_y.shape)) == 1:
s_y = np.expand_dims(this.y[c], axis=1)
# allocate design matrix
s_X = np.ones((m, n))
# compute values of design matrix
for i in range(m): # vectoriser denne løkka
for p in range(this.k):
for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):
s_X[i][SumOneToN(p + 1) + j] *= s_x1[i]**(p
+ 1 - j)*s_x2[i]**j
betasamples[:,b] = np.linalg.pinv(s_X.T.dot(s_X) +
this.lmb*np.identity(n)).dot(s_X.T).dot(s_y)[:, 0]
betameans = betasamples.sum(axis=1, keepdims=True)/B
# Compute variance vector
this.var_vector = np.sum((betasamples - betameans)**2, axis=1)/B
return this.var_vector
# Returns the confidence interval of the betas
def get_CI_of_beta(this, percentile=.95):
if this.beta is None:
print("Error: Model is not fitted.")
return None
else:
if not this.CIbeta_updated:
# stdcoeff is the z-score to the two-sided confidence interval
stdcoeff = st.norm.ppf((1-percentile)/2)
this.CI_beta = np.zeros((len(this.beta), 2))
for i in range(len(this.beta)):
this.CI_beta[i][0] = this.beta[i] + stdcoeff*np.sqrt(this.var_vector[i])
this.CI_beta[i][1] = this.beta[i] - stdcoeff*np.sqrt(this.var_vector[i])
this.CIbeta_updated = True
# CI_beta returns a nx2 matrix with each row
# representing the confidence interval to the corresponding beta
return this.CI_beta
def set_updated_to_false(this):
covariance_matrix_updated = False
var_vector_updated = False
y_tilde_updated = False
CIbeta_updated = False
|
normal
|
{
"blob_id": "a5dcc66ece4e58995fe86c3a399c45975a596b1a",
"index": 5836,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass RidgeLinearModel:\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n\n def fit(this, x1, x2, y):\n this.x1 = x1\n this.x2 = x2\n this.y = y\n m = x1.shape[0]\n n = SumOneToN(this.k + 1)\n this.X = np.ones((m, n))\n for i in range(m):\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n this.X[i][SumOneToN(p + 1) + j] *= x1[i] ** (p + 1 - j\n ) * x2[i] ** j\n this.beta = np.linalg.pinv(this.X.T.dot(this.X) + this.lmb * np.\n identity(n)).dot(this.X.T).dot(y)\n this.set_updated_to_false()\n <mask token>\n\n def get_RSS(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return RSS(y, this.y_tilde)\n\n def get_MSE(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return MSE(y, y_tilde)\n <mask token>\n <mask token>\n\n def get_CI_of_beta(this, percentile=0.95):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n if not this.CIbeta_updated:\n stdcoeff = st.norm.ppf((1 - percentile) / 2)\n this.CI_beta = np.zeros((len(this.beta), 2))\n for i in range(len(this.beta)):\n this.CI_beta[i][0] = this.beta[i] + stdcoeff * np.sqrt(this\n .var_vector[i])\n this.CI_beta[i][1] = this.beta[i] - stdcoeff * np.sqrt(this\n .var_vector[i])\n this.CIbeta_updated = True\n return this.CI_beta\n\n def set_updated_to_false(this):\n covariance_matrix_updated = False\n var_vector_updated = False\n y_tilde_updated = False\n CIbeta_updated = False\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass RidgeLinearModel:\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n\n def __init__(this, lmb, k):\n this.lmb = lmb\n this.k = k\n\n def fit(this, x1, x2, y):\n this.x1 = x1\n this.x2 = x2\n this.y = y\n m = x1.shape[0]\n n = SumOneToN(this.k + 1)\n this.X = np.ones((m, n))\n for i in range(m):\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n this.X[i][SumOneToN(p + 1) + j] *= x1[i] ** (p + 1 - j\n ) * x2[i] ** j\n this.beta = np.linalg.pinv(this.X.T.dot(this.X) + this.lmb * np.\n identity(n)).dot(this.X.T).dot(y)\n this.set_updated_to_false()\n\n def predict(this, x1, x2):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y = np.ones(x1.shape) * this.beta[0]\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n y += this.beta[SumOneToN(p + 1) + j] * x1 ** (p + 1 - j\n ) * x2 ** j\n return y\n\n def get_RSS(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return RSS(y, this.y_tilde)\n\n def get_MSE(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return MSE(y, y_tilde)\n\n def get_R2Score(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return R2Score(y, y_tilde)\n\n def get_variance_of_betas(this, B=20):\n m = len(this.x1)\n n = SumOneToN(this.k + 1)\n betasamples = np.zeros((n, B))\n for b in range(B):\n c = np.random.choice(len(this.x1), len(this.x1))\n s_x1 = this.x1[c]\n s_x2 = this.x2[c]\n s_y = this.y[c]\n if len(s_y.shape) == 1:\n s_y = np.expand_dims(this.y[c], axis=1)\n s_X = np.ones((m, n))\n for i in range(m):\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n s_X[i][SumOneToN(p + 1) + j] *= s_x1[i] ** (p + 1 - j\n ) * s_x2[i] ** j\n betasamples[:, b] = np.linalg.pinv(s_X.T.dot(s_X) + this.lmb *\n np.identity(n)).dot(s_X.T).dot(s_y)[:, 0]\n betameans = betasamples.sum(axis=1, keepdims=True) / B\n this.var_vector = np.sum((betasamples - betameans) ** 2, axis=1) / B\n return this.var_vector\n\n def get_CI_of_beta(this, percentile=0.95):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n if not this.CIbeta_updated:\n stdcoeff = st.norm.ppf((1 - percentile) / 2)\n this.CI_beta = np.zeros((len(this.beta), 2))\n for i in range(len(this.beta)):\n this.CI_beta[i][0] = this.beta[i] + stdcoeff * np.sqrt(this\n .var_vector[i])\n this.CI_beta[i][1] = this.beta[i] - stdcoeff * np.sqrt(this\n .var_vector[i])\n this.CIbeta_updated = True\n return this.CI_beta\n\n def set_updated_to_false(this):\n covariance_matrix_updated = False\n var_vector_updated = False\n y_tilde_updated = False\n CIbeta_updated = False\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass RidgeLinearModel:\n covariance_matrix = None\n covariance_matrix_updated = False\n beta = None\n var_vector = None\n var_vector_updated = False\n CIbeta = None\n CIbeta_updated = False\n x1 = None\n x2 = None\n y = None\n y_tilde = None\n y_tilde_updated = False\n\n def __init__(this, lmb, k):\n this.lmb = lmb\n this.k = k\n\n def fit(this, x1, x2, y):\n this.x1 = x1\n this.x2 = x2\n this.y = y\n m = x1.shape[0]\n n = SumOneToN(this.k + 1)\n this.X = np.ones((m, n))\n for i in range(m):\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n this.X[i][SumOneToN(p + 1) + j] *= x1[i] ** (p + 1 - j\n ) * x2[i] ** j\n this.beta = np.linalg.pinv(this.X.T.dot(this.X) + this.lmb * np.\n identity(n)).dot(this.X.T).dot(y)\n this.set_updated_to_false()\n\n def predict(this, x1, x2):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y = np.ones(x1.shape) * this.beta[0]\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n y += this.beta[SumOneToN(p + 1) + j] * x1 ** (p + 1 - j\n ) * x2 ** j\n return y\n\n def get_RSS(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return RSS(y, this.y_tilde)\n\n def get_MSE(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return MSE(y, y_tilde)\n\n def get_R2Score(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return R2Score(y, y_tilde)\n\n def get_variance_of_betas(this, B=20):\n m = len(this.x1)\n n = SumOneToN(this.k + 1)\n betasamples = np.zeros((n, B))\n for b in range(B):\n c = np.random.choice(len(this.x1), len(this.x1))\n s_x1 = this.x1[c]\n s_x2 = this.x2[c]\n s_y = this.y[c]\n if len(s_y.shape) == 1:\n s_y = np.expand_dims(this.y[c], axis=1)\n s_X = np.ones((m, n))\n for i in range(m):\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n s_X[i][SumOneToN(p + 1) + j] *= s_x1[i] ** (p + 1 - j\n ) * s_x2[i] ** j\n betasamples[:, b] = np.linalg.pinv(s_X.T.dot(s_X) + this.lmb *\n np.identity(n)).dot(s_X.T).dot(s_y)[:, 0]\n betameans = betasamples.sum(axis=1, keepdims=True) / B\n this.var_vector = np.sum((betasamples - betameans) ** 2, axis=1) / B\n return this.var_vector\n\n def get_CI_of_beta(this, percentile=0.95):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n if not this.CIbeta_updated:\n stdcoeff = st.norm.ppf((1 - percentile) / 2)\n this.CI_beta = np.zeros((len(this.beta), 2))\n for i in range(len(this.beta)):\n this.CI_beta[i][0] = this.beta[i] + stdcoeff * np.sqrt(this\n .var_vector[i])\n this.CI_beta[i][1] = this.beta[i] - stdcoeff * np.sqrt(this\n .var_vector[i])\n this.CIbeta_updated = True\n return this.CI_beta\n\n def set_updated_to_false(this):\n covariance_matrix_updated = False\n var_vector_updated = False\n y_tilde_updated = False\n CIbeta_updated = False\n",
"step-4": "from utilities import SumOneToN, RSS, MSE, R2Score\nimport numpy as np\nimport scipy.stats as st\n\n\nclass RidgeLinearModel:\n covariance_matrix = None\n covariance_matrix_updated = False\n beta = None\n var_vector = None\n var_vector_updated = False\n CIbeta = None\n CIbeta_updated = False\n x1 = None\n x2 = None\n y = None\n y_tilde = None\n y_tilde_updated = False\n\n def __init__(this, lmb, k):\n this.lmb = lmb\n this.k = k\n\n def fit(this, x1, x2, y):\n this.x1 = x1\n this.x2 = x2\n this.y = y\n m = x1.shape[0]\n n = SumOneToN(this.k + 1)\n this.X = np.ones((m, n))\n for i in range(m):\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n this.X[i][SumOneToN(p + 1) + j] *= x1[i] ** (p + 1 - j\n ) * x2[i] ** j\n this.beta = np.linalg.pinv(this.X.T.dot(this.X) + this.lmb * np.\n identity(n)).dot(this.X.T).dot(y)\n this.set_updated_to_false()\n\n def predict(this, x1, x2):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y = np.ones(x1.shape) * this.beta[0]\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n y += this.beta[SumOneToN(p + 1) + j] * x1 ** (p + 1 - j\n ) * x2 ** j\n return y\n\n def get_RSS(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return RSS(y, this.y_tilde)\n\n def get_MSE(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return MSE(y, y_tilde)\n\n def get_R2Score(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return R2Score(y, y_tilde)\n\n def get_variance_of_betas(this, B=20):\n m = len(this.x1)\n n = SumOneToN(this.k + 1)\n betasamples = np.zeros((n, B))\n for b in range(B):\n c = np.random.choice(len(this.x1), len(this.x1))\n s_x1 = this.x1[c]\n s_x2 = this.x2[c]\n s_y = this.y[c]\n if len(s_y.shape) == 1:\n s_y = np.expand_dims(this.y[c], axis=1)\n s_X = np.ones((m, n))\n for i in range(m):\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n s_X[i][SumOneToN(p + 1) + j] *= s_x1[i] ** (p + 1 - j\n ) * s_x2[i] ** j\n betasamples[:, b] = np.linalg.pinv(s_X.T.dot(s_X) + this.lmb *\n np.identity(n)).dot(s_X.T).dot(s_y)[:, 0]\n betameans = betasamples.sum(axis=1, keepdims=True) / B\n this.var_vector = np.sum((betasamples - betameans) ** 2, axis=1) / B\n return this.var_vector\n\n def get_CI_of_beta(this, percentile=0.95):\n if this.beta is None:\n print('Error: Model is not fitted.')\n return None\n else:\n if not this.CIbeta_updated:\n stdcoeff = st.norm.ppf((1 - percentile) / 2)\n this.CI_beta = np.zeros((len(this.beta), 2))\n for i in range(len(this.beta)):\n this.CI_beta[i][0] = this.beta[i] + stdcoeff * np.sqrt(this\n .var_vector[i])\n this.CI_beta[i][1] = this.beta[i] - stdcoeff * np.sqrt(this\n .var_vector[i])\n this.CIbeta_updated = True\n return this.CI_beta\n\n def set_updated_to_false(this):\n covariance_matrix_updated = False\n var_vector_updated = False\n y_tilde_updated = False\n CIbeta_updated = False\n",
"step-5": "from utilities import SumOneToN, RSS, MSE, R2Score\nimport numpy as np\nimport scipy.stats as st\n\nclass RidgeLinearModel:\n covariance_matrix = None # covariance matrix of the model coefficients\n covariance_matrix_updated = False\n beta = None # coefficients of the modelfunction\n var_vector = None\n var_vector_updated = False\n CIbeta = None # confidence interval of betas\n CIbeta_updated = False\n x1 = None # first predictor of sampledata\n x2 = None # second predictor of sampledata\n y = None # responses of sampledata\n y_tilde = None # model predictions for x\n y_tilde_updated = False\n\n\n def __init__(this, lmb, k):\n this.lmb = lmb # set lambda of model\n this.k = k # set order of polynomial\n\n\n # This function fits the model to the the sample data\n # using Ridge regression\n #\n # @x: array containing predictors\n # @y: array containing responses\n # @k: the degree of the polynomial to be fitted to the sample data\n # @lmb: lambda, determines the emphasize on minimizing the variance\n # of the model\n #\n def fit(this, x1, x2, y):\n # store x ands y for later computations\n this.x1 = x1\n this.x2 = x2\n this.y = y\n\n # calculate the dimensions of the design matrix\n m = x1.shape[0]\n n = SumOneToN(this.k + 1)\n\n # allocate design matrix\n this.X = np.ones((m, n))\n\n # compute values of design matrix\n for i in range(m): # vectoriser denne løkka\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n this.X[i][SumOneToN(p + 1) + j] *= x1[i]**(p\n + 1 - j)*x2[i]**j\n\n # compute linear regression coefficients\n this.beta = np.linalg.pinv(this.X.T.dot(this.X) +\n this.lmb*np.identity(n)).dot(this.X.T).dot(y)\n\n # stored statistical parameters are no longer valid\n this.set_updated_to_false()\n\n\n # Predicts and returns the responses of the predictors with\n # the fitted model if the model is fitted\n #\n # @x1: Columnvector containing the first predictor values\n # @x2: Columnvector containing the second predictor values\n #\n def predict(this, x1, x2):\n if this.beta is None:\n print(\"Error: Model is not fitted.\")\n return None\n else:\n # allocate meshgrid filled with constant term\n y = np.ones(x1.shape)*this.beta[0]\n\n # compute function values\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n y += this.beta[SumOneToN(p + 1)\n + j]*x1**(p+1-j)*x2**j\n\n return y\n\n\n # Returns the residuals of the model squared and summed\n def get_RSS(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print(\"Error: Model is not fitted.\")\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return RSS(y, this.y_tilde)\n\n\n # Returns the mean squared error of the model\n # given the sample data (x1, x2, y)\n #\n # @x1: vector of first predictor\n # @x2: vector of second predictor\n # @y: vector of responses\n #\n def get_MSE(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print(\"Error: Model is not fitted.\")\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return MSE(y, y_tilde)\n\n\n # Returns the R2 score of the model\n def get_R2Score(this, x1, x2, y):\n if this.beta is None:\n print(\"Error: Model is not fitted.\")\n return None\n else:\n y_tilde = this.predict(x1, x2)\n return R2Score(y, y_tilde)\n\n\n # Computes the sample variance of the coefficients of the model\n # @B: The number of samples used\n def get_variance_of_betas(this, B=20):\n m = len(this.x1)\n n = SumOneToN(this.k + 1)\n betasamples = np.zeros((n, B))\n\n for b in range(B):\n # create bootstrapsample\n c = np.random.choice(len(this.x1), len(this.x1))\n s_x1 = this.x1[c]\n s_x2 = this.x2[c]\n s_y = this.y[c]\n # Next line fixes if y is one-dimensional\n if (len(s_y.shape)) == 1:\n s_y = np.expand_dims(this.y[c], axis=1)\n\n # allocate design matrix\n s_X = np.ones((m, n))\n\n # compute values of design matrix\n for i in range(m): # vectoriser denne løkka\n for p in range(this.k):\n for j in range(SumOneToN(p + 2) - SumOneToN(p + 1)):\n s_X[i][SumOneToN(p + 1) + j] *= s_x1[i]**(p\n + 1 - j)*s_x2[i]**j\n\n betasamples[:,b] = np.linalg.pinv(s_X.T.dot(s_X) +\n this.lmb*np.identity(n)).dot(s_X.T).dot(s_y)[:, 0]\n\n betameans = betasamples.sum(axis=1, keepdims=True)/B\n\n # Compute variance vector\n this.var_vector = np.sum((betasamples - betameans)**2, axis=1)/B\n\n return this.var_vector\n\n\n # Returns the confidence interval of the betas\n def get_CI_of_beta(this, percentile=.95):\n if this.beta is None:\n print(\"Error: Model is not fitted.\")\n return None\n else:\n if not this.CIbeta_updated:\n\n # stdcoeff is the z-score to the two-sided confidence interval\n stdcoeff = st.norm.ppf((1-percentile)/2)\n this.CI_beta = np.zeros((len(this.beta), 2))\n for i in range(len(this.beta)):\n this.CI_beta[i][0] = this.beta[i] + stdcoeff*np.sqrt(this.var_vector[i])\n this.CI_beta[i][1] = this.beta[i] - stdcoeff*np.sqrt(this.var_vector[i])\n\n this.CIbeta_updated = True\n # CI_beta returns a nx2 matrix with each row\n # representing the confidence interval to the corresponding beta\n return this.CI_beta\n\n\n def set_updated_to_false(this):\n covariance_matrix_updated = False\n var_vector_updated = False\n y_tilde_updated = False\n CIbeta_updated = False\n",
"step-ids": [
6,
10,
11,
12,
13
]
}
|
[
6,
10,
11,
12,
13
] |
<|reserved_special_token_0|>
def fill_grid_with_char_list(charList):
global emojiToShowCount
global fullRowsCount
global lastRowEmojiCount
emojiToShowCount = min(len(charList), emojiGridColumnCount *
emojiGridRowCount)
fullRowsCount = emojiToShowCount // emojiGridColumnCount
lastRowEmojiCount = emojiToShowCount % emojiGridColumnCount
global foundAnyEmoji
if emojiToShowCount > 0:
foundAnyEmoji = True
layoutStack.setCurrentIndex(0)
else:
foundAnyEmoji = False
layoutStack.setCurrentIndex(1)
global emojiGridLayout
for i in reversed(range(emojiGridLayout.count())):
emojiGridLayout.itemAt(i).widget().setParent(None)
rowIdx = 0
colIdx = 0
for emoji in charList:
if rowIdx > emojiGridRowCount - 1:
break
label = QClickableLabel(emoji)
label.clicked.connect(execute_emoji)
label.setFont(font)
label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
label.setMinimumHeight(49)
emojiGridLayout.addWidget(label, rowIdx, colIdx)
emojiGridLayout.setAlignment(label, Qt.AlignTop)
if colIdx < emojiGridColumnCount - 1:
colIdx += 1
else:
colIdx = 0
rowIdx += 1
emojiGridLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)
emojiGridLayout.setHorizontalSpacing(0)
emojiGridLayout.setVerticalSpacing(0)
if emojiToShowCount > 0:
highlight_emoji([0, 0])
<|reserved_special_token_0|>
def emoji_hovered(hoveredLabel):
parentGrid = hoveredLabel.parentWidget().layout()
hoveredIndex = parentGrid.indexOf(hoveredLabel)
hoveredRow, hoveredColumn, _, _ = parentGrid.getItemPosition(hoveredIndex)
highlight_emoji([hoveredRow, hoveredColumn])
<|reserved_special_token_0|>
def on_key(key):
if key == Qt.Key_Escape:
quitNicely()
<|reserved_special_token_0|>
class EmojiPickerWindow(QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
self.installEventFilter(self)
self.title = 'Emoji picker ＼(^o^)／'
self.width = 281
self.height = 251
self.left, self.top = mousePosition()
self.left -= self.width // 2
self.top += 24 - self.height
self.initSettings()
self.initUI()
def initUI(self):
layout = QVBoxLayout()
global layoutStack
layoutStack = QStackedLayout()
layoutStackWidget = QWidget()
layoutStackWidget.setLayout(layoutStack)
scrollArea = QScrollArea()
gridWidget = QWidget()
global emojiGridLayout
emojiGridLayout = QGridLayout(gridWidget)
emojiGridLayout.setAlignment(Qt.AlignTop | Qt.AlignLeft)
for col in range(emojiGridColumnCount):
emojiGridLayout.setColumnStretch(col, 1)
for row in range(emojiGridRowCount):
emojiGridLayout.setRowStretch(row, 1)
scrollArea.setWidget(gridWidget)
scrollArea.setWidgetResizable(True)
layoutStack.addWidget(scrollArea)
noEmojiFoundLabel = QLabel('No emoji found 🙁')
noEmojiFoundLabel.setAlignment(Qt.AlignCenter | Qt.AlignHCenter |
Qt.AlignVCenter)
layoutStack.addWidget(noEmojiFoundLabel)
layout.addWidget(layoutStackWidget)
fill_grid_with_history()
lineEdit = QLineEditWithArrows()
lineEdit.textChanged.connect(execute_search)
layout.addWidget(lineEdit)
layout.setAlignment(lineEdit, Qt.AlignBottom)
self.setLayout(layout)
self.setWindowTitle(self.title)
self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)
self.setFixedSize(self.width, self.height)
self.setWindowFlags(Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint)
global mainWindow
mainWindow = self
self.keyPressed.connect(on_key)
self.show()
lineEdit.setFocus()
def initSettings(self):
global settingsFile
global historyList
settingsFile = QSettings('emoji-picker-qtpy', 'history')
historyList = settingsFile.value('history/history')
keyPressed = pyqtSignal(int)
def keyPressEvent(self, event):
super(EmojiPickerWindow, self).keyPressEvent(event)
self.keyPressed.emit(event.key())
global willExitOnItsOwn
def eventFilter(self, object, event):
if event.type() == QEvent.WindowDeactivate or event.type(
) == QEvent.FocusOut:
if not willExitOnItsOwn:
quitNicely()
return False
class QClickableLabel(QLabel):
clicked = pyqtSignal(str)
def __init__(self, parent=None):
QLabel.__init__(self, parent)
def mousePressEvent(self, ev):
self.clicked.emit(self.text())
def enterEvent(self, ev):
emoji_hovered(self)
class QLineEditWithArrows(QLineEdit):
def keyPressEvent(self, ev):
global selectedEmojiChar
global foundAnyEmoji
if ev.key() == Qt.Key_Right:
move_selection('right')
if ev.key() == Qt.Key_Left:
move_selection('left')
if ev.key() == Qt.Key_Up:
move_selection('up')
if ev.key() == Qt.Key_Down:
move_selection('down')
if ev.key() == Qt.Key_Return or ev.key() == Qt.Key_Enter:
if foundAnyEmoji:
execute_emoji(selectedEmojiChar)
else:
quitNicely()
if ev.key() == Qt.Key_Tab:
pass
else:
QLineEdit.keyPressEvent(self, ev)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def quitNicely():
mainWindow.hide()
quit()
<|reserved_special_token_0|>
def fill_grid_with_char_list(charList):
global emojiToShowCount
global fullRowsCount
global lastRowEmojiCount
emojiToShowCount = min(len(charList), emojiGridColumnCount *
emojiGridRowCount)
fullRowsCount = emojiToShowCount // emojiGridColumnCount
lastRowEmojiCount = emojiToShowCount % emojiGridColumnCount
global foundAnyEmoji
if emojiToShowCount > 0:
foundAnyEmoji = True
layoutStack.setCurrentIndex(0)
else:
foundAnyEmoji = False
layoutStack.setCurrentIndex(1)
global emojiGridLayout
for i in reversed(range(emojiGridLayout.count())):
emojiGridLayout.itemAt(i).widget().setParent(None)
rowIdx = 0
colIdx = 0
for emoji in charList:
if rowIdx > emojiGridRowCount - 1:
break
label = QClickableLabel(emoji)
label.clicked.connect(execute_emoji)
label.setFont(font)
label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
label.setMinimumHeight(49)
emojiGridLayout.addWidget(label, rowIdx, colIdx)
emojiGridLayout.setAlignment(label, Qt.AlignTop)
if colIdx < emojiGridColumnCount - 1:
colIdx += 1
else:
colIdx = 0
rowIdx += 1
emojiGridLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)
emojiGridLayout.setHorizontalSpacing(0)
emojiGridLayout.setVerticalSpacing(0)
if emojiToShowCount > 0:
highlight_emoji([0, 0])
def execute_search(text):
selectedEmoji = 0, 0
if not text or text.isspace():
fill_grid_with_history()
return
foundEmoji = edp.find_by_name(text)
charList = [emoji.char for emoji in foundEmoji]
fill_grid_with_char_list(charList)
def emoji_hovered(hoveredLabel):
parentGrid = hoveredLabel.parentWidget().layout()
hoveredIndex = parentGrid.indexOf(hoveredLabel)
hoveredRow, hoveredColumn, _, _ = parentGrid.getItemPosition(hoveredIndex)
highlight_emoji([hoveredRow, hoveredColumn])
<|reserved_special_token_0|>
def on_key(key):
if key == Qt.Key_Escape:
quitNicely()
<|reserved_special_token_0|>
class EmojiPickerWindow(QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
self.installEventFilter(self)
self.title = 'Emoji picker ＼(^o^)／'
self.width = 281
self.height = 251
self.left, self.top = mousePosition()
self.left -= self.width // 2
self.top += 24 - self.height
self.initSettings()
self.initUI()
def initUI(self):
layout = QVBoxLayout()
global layoutStack
layoutStack = QStackedLayout()
layoutStackWidget = QWidget()
layoutStackWidget.setLayout(layoutStack)
scrollArea = QScrollArea()
gridWidget = QWidget()
global emojiGridLayout
emojiGridLayout = QGridLayout(gridWidget)
emojiGridLayout.setAlignment(Qt.AlignTop | Qt.AlignLeft)
for col in range(emojiGridColumnCount):
emojiGridLayout.setColumnStretch(col, 1)
for row in range(emojiGridRowCount):
emojiGridLayout.setRowStretch(row, 1)
scrollArea.setWidget(gridWidget)
scrollArea.setWidgetResizable(True)
layoutStack.addWidget(scrollArea)
noEmojiFoundLabel = QLabel('No emoji found 🙁')
noEmojiFoundLabel.setAlignment(Qt.AlignCenter | Qt.AlignHCenter |
Qt.AlignVCenter)
layoutStack.addWidget(noEmojiFoundLabel)
layout.addWidget(layoutStackWidget)
fill_grid_with_history()
lineEdit = QLineEditWithArrows()
lineEdit.textChanged.connect(execute_search)
layout.addWidget(lineEdit)
layout.setAlignment(lineEdit, Qt.AlignBottom)
self.setLayout(layout)
self.setWindowTitle(self.title)
self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)
self.setFixedSize(self.width, self.height)
self.setWindowFlags(Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint)
global mainWindow
mainWindow = self
self.keyPressed.connect(on_key)
self.show()
lineEdit.setFocus()
def initSettings(self):
global settingsFile
global historyList
settingsFile = QSettings('emoji-picker-qtpy', 'history')
historyList = settingsFile.value('history/history')
keyPressed = pyqtSignal(int)
def keyPressEvent(self, event):
super(EmojiPickerWindow, self).keyPressEvent(event)
self.keyPressed.emit(event.key())
global willExitOnItsOwn
def eventFilter(self, object, event):
if event.type() == QEvent.WindowDeactivate or event.type(
) == QEvent.FocusOut:
if not willExitOnItsOwn:
quitNicely()
return False
class QClickableLabel(QLabel):
clicked = pyqtSignal(str)
def __init__(self, parent=None):
QLabel.__init__(self, parent)
def mousePressEvent(self, ev):
self.clicked.emit(self.text())
def enterEvent(self, ev):
emoji_hovered(self)
class QLineEditWithArrows(QLineEdit):
def keyPressEvent(self, ev):
global selectedEmojiChar
global foundAnyEmoji
if ev.key() == Qt.Key_Right:
move_selection('right')
if ev.key() == Qt.Key_Left:
move_selection('left')
if ev.key() == Qt.Key_Up:
move_selection('up')
if ev.key() == Qt.Key_Down:
move_selection('down')
if ev.key() == Qt.Key_Return or ev.key() == Qt.Key_Enter:
if foundAnyEmoji:
execute_emoji(selectedEmojiChar)
else:
quitNicely()
if ev.key() == Qt.Key_Tab:
pass
else:
QLineEdit.keyPressEvent(self, ev)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def quitNicely():
mainWindow.hide()
quit()
<|reserved_special_token_0|>
def fill_grid_with_char_list(charList):
global emojiToShowCount
global fullRowsCount
global lastRowEmojiCount
emojiToShowCount = min(len(charList), emojiGridColumnCount *
emojiGridRowCount)
fullRowsCount = emojiToShowCount // emojiGridColumnCount
lastRowEmojiCount = emojiToShowCount % emojiGridColumnCount
global foundAnyEmoji
if emojiToShowCount > 0:
foundAnyEmoji = True
layoutStack.setCurrentIndex(0)
else:
foundAnyEmoji = False
layoutStack.setCurrentIndex(1)
global emojiGridLayout
for i in reversed(range(emojiGridLayout.count())):
emojiGridLayout.itemAt(i).widget().setParent(None)
rowIdx = 0
colIdx = 0
for emoji in charList:
if rowIdx > emojiGridRowCount - 1:
break
label = QClickableLabel(emoji)
label.clicked.connect(execute_emoji)
label.setFont(font)
label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
label.setMinimumHeight(49)
emojiGridLayout.addWidget(label, rowIdx, colIdx)
emojiGridLayout.setAlignment(label, Qt.AlignTop)
if colIdx < emojiGridColumnCount - 1:
colIdx += 1
else:
colIdx = 0
rowIdx += 1
emojiGridLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)
emojiGridLayout.setHorizontalSpacing(0)
emojiGridLayout.setVerticalSpacing(0)
if emojiToShowCount > 0:
highlight_emoji([0, 0])
def execute_search(text):
selectedEmoji = 0, 0
if not text or text.isspace():
fill_grid_with_history()
return
foundEmoji = edp.find_by_name(text)
charList = [emoji.char for emoji in foundEmoji]
fill_grid_with_char_list(charList)
def emoji_hovered(hoveredLabel):
parentGrid = hoveredLabel.parentWidget().layout()
hoveredIndex = parentGrid.indexOf(hoveredLabel)
hoveredRow, hoveredColumn, _, _ = parentGrid.getItemPosition(hoveredIndex)
highlight_emoji([hoveredRow, hoveredColumn])
def highlight_emoji(newPosition):
global selectedEmojiPosition
if lastRowEmojiCount == 0:
if newPosition[0] < 0:
newPosition[0] = fullRowsCount - 1
elif newPosition[1] < 0:
newPosition[1] = emojiGridColumnCount - 1
elif newPosition[0] > fullRowsCount - 1:
newPosition[0] = 0
elif newPosition[1] > emojiGridColumnCount - 1:
newPosition[1] = 0
elif newPosition[0] < fullRowsCount and newPosition[1
] > emojiGridColumnCount - 1:
newPosition[1] = 0
elif newPosition[0] < fullRowsCount and newPosition[1] < 0:
newPosition[1] = emojiGridColumnCount - 1
elif newPosition[0] == fullRowsCount and newPosition[1
] > lastRowEmojiCount - 1 and selectedEmojiPosition[0] - newPosition[0
] == 0:
newPosition[1] = 0
elif newPosition[0] >= fullRowsCount and newPosition[1] < 0:
newPosition[1] = lastRowEmojiCount - 1
elif newPosition[0] > fullRowsCount and newPosition[1] < lastRowEmojiCount:
newPosition[0] = 0
elif newPosition[0] < 0 and newPosition[1] < lastRowEmojiCount:
newPosition[0] = fullRowsCount
elif newPosition[0] > fullRowsCount - 1 and newPosition[1
] > lastRowEmojiCount - 1:
newPosition[0] = 0
elif newPosition[0] < 0 and newPosition[1] > lastRowEmojiCount - 1:
newPosition[0] = fullRowsCount - 1
oldPosition = selectedEmojiPosition
selectedEmojiPosition = newPosition
widgetToDeselect = emojiGridLayout.itemAtPosition(oldPosition[0],
oldPosition[1])
if widgetToDeselect:
widgetToDeselect = widgetToDeselect.widget()
widgetToDeselect.setStyleSheet('')
global selectedEmojiChar
widgetToSelect = emojiGridLayout.itemAtPosition(selectedEmojiPosition[0
], selectedEmojiPosition[1])
if widgetToSelect:
widgetToSelect = widgetToSelect.widget()
selectedEmojiChar = widgetToSelect.text()
widgetToSelect.setStyleSheet(
'QLabel{background-color: palette(highlight);}')
<|reserved_special_token_0|>
def on_key(key):
if key == Qt.Key_Escape:
quitNicely()
<|reserved_special_token_0|>
def fill_grid_with_history():
fill_grid_with_char_list(historyList)
class EmojiPickerWindow(QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
self.installEventFilter(self)
self.title = 'Emoji picker ＼(^o^)／'
self.width = 281
self.height = 251
self.left, self.top = mousePosition()
self.left -= self.width // 2
self.top += 24 - self.height
self.initSettings()
self.initUI()
def initUI(self):
layout = QVBoxLayout()
global layoutStack
layoutStack = QStackedLayout()
layoutStackWidget = QWidget()
layoutStackWidget.setLayout(layoutStack)
scrollArea = QScrollArea()
gridWidget = QWidget()
global emojiGridLayout
emojiGridLayout = QGridLayout(gridWidget)
emojiGridLayout.setAlignment(Qt.AlignTop | Qt.AlignLeft)
for col in range(emojiGridColumnCount):
emojiGridLayout.setColumnStretch(col, 1)
for row in range(emojiGridRowCount):
emojiGridLayout.setRowStretch(row, 1)
scrollArea.setWidget(gridWidget)
scrollArea.setWidgetResizable(True)
layoutStack.addWidget(scrollArea)
noEmojiFoundLabel = QLabel('No emoji found 🙁')
noEmojiFoundLabel.setAlignment(Qt.AlignCenter | Qt.AlignHCenter |
Qt.AlignVCenter)
layoutStack.addWidget(noEmojiFoundLabel)
layout.addWidget(layoutStackWidget)
fill_grid_with_history()
lineEdit = QLineEditWithArrows()
lineEdit.textChanged.connect(execute_search)
layout.addWidget(lineEdit)
layout.setAlignment(lineEdit, Qt.AlignBottom)
self.setLayout(layout)
self.setWindowTitle(self.title)
self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)
self.setFixedSize(self.width, self.height)
self.setWindowFlags(Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint)
global mainWindow
mainWindow = self
self.keyPressed.connect(on_key)
self.show()
lineEdit.setFocus()
def initSettings(self):
global settingsFile
global historyList
settingsFile = QSettings('emoji-picker-qtpy', 'history')
historyList = settingsFile.value('history/history')
keyPressed = pyqtSignal(int)
def keyPressEvent(self, event):
super(EmojiPickerWindow, self).keyPressEvent(event)
self.keyPressed.emit(event.key())
global willExitOnItsOwn
def eventFilter(self, object, event):
if event.type() == QEvent.WindowDeactivate or event.type(
) == QEvent.FocusOut:
if not willExitOnItsOwn:
quitNicely()
return False
class QClickableLabel(QLabel):
clicked = pyqtSignal(str)
def __init__(self, parent=None):
QLabel.__init__(self, parent)
def mousePressEvent(self, ev):
self.clicked.emit(self.text())
def enterEvent(self, ev):
emoji_hovered(self)
class QLineEditWithArrows(QLineEdit):
def keyPressEvent(self, ev):
global selectedEmojiChar
global foundAnyEmoji
if ev.key() == Qt.Key_Right:
move_selection('right')
if ev.key() == Qt.Key_Left:
move_selection('left')
if ev.key() == Qt.Key_Up:
move_selection('up')
if ev.key() == Qt.Key_Down:
move_selection('down')
if ev.key() == Qt.Key_Return or ev.key() == Qt.Key_Enter:
if foundAnyEmoji:
execute_emoji(selectedEmojiChar)
else:
quitNicely()
if ev.key() == Qt.Key_Tab:
pass
else:
QLineEdit.keyPressEvent(self, ev)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def quitNicely():
mainWindow.hide()
quit()
def mousePosition():
pointerData = display.Display().screen().root.query_pointer()._data
return pointerData['root_x'], pointerData['root_y']
def execute_emoji(char):
add_char_to_history(char)
global willExitOnItsOwn
willExitOnItsOwn = True
mainWindow.hide()
QApplication.clipboard().setText(char)
pyautogui.hotkey('ctrl', 'v')
QtTest.QTest.qWait(250)
quit()
def fill_grid_with_char_list(charList):
global emojiToShowCount
global fullRowsCount
global lastRowEmojiCount
emojiToShowCount = min(len(charList), emojiGridColumnCount *
emojiGridRowCount)
fullRowsCount = emojiToShowCount // emojiGridColumnCount
lastRowEmojiCount = emojiToShowCount % emojiGridColumnCount
global foundAnyEmoji
if emojiToShowCount > 0:
foundAnyEmoji = True
layoutStack.setCurrentIndex(0)
else:
foundAnyEmoji = False
layoutStack.setCurrentIndex(1)
global emojiGridLayout
for i in reversed(range(emojiGridLayout.count())):
emojiGridLayout.itemAt(i).widget().setParent(None)
rowIdx = 0
colIdx = 0
for emoji in charList:
if rowIdx > emojiGridRowCount - 1:
break
label = QClickableLabel(emoji)
label.clicked.connect(execute_emoji)
label.setFont(font)
label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
label.setMinimumHeight(49)
emojiGridLayout.addWidget(label, rowIdx, colIdx)
emojiGridLayout.setAlignment(label, Qt.AlignTop)
if colIdx < emojiGridColumnCount - 1:
colIdx += 1
else:
colIdx = 0
rowIdx += 1
emojiGridLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)
emojiGridLayout.setHorizontalSpacing(0)
emojiGridLayout.setVerticalSpacing(0)
if emojiToShowCount > 0:
highlight_emoji([0, 0])
def execute_search(text):
selectedEmoji = 0, 0
if not text or text.isspace():
fill_grid_with_history()
return
foundEmoji = edp.find_by_name(text)
charList = [emoji.char for emoji in foundEmoji]
fill_grid_with_char_list(charList)
def emoji_hovered(hoveredLabel):
parentGrid = hoveredLabel.parentWidget().layout()
hoveredIndex = parentGrid.indexOf(hoveredLabel)
hoveredRow, hoveredColumn, _, _ = parentGrid.getItemPosition(hoveredIndex)
highlight_emoji([hoveredRow, hoveredColumn])
def highlight_emoji(newPosition):
global selectedEmojiPosition
if lastRowEmojiCount == 0:
if newPosition[0] < 0:
newPosition[0] = fullRowsCount - 1
elif newPosition[1] < 0:
newPosition[1] = emojiGridColumnCount - 1
elif newPosition[0] > fullRowsCount - 1:
newPosition[0] = 0
elif newPosition[1] > emojiGridColumnCount - 1:
newPosition[1] = 0
elif newPosition[0] < fullRowsCount and newPosition[1
] > emojiGridColumnCount - 1:
newPosition[1] = 0
elif newPosition[0] < fullRowsCount and newPosition[1] < 0:
newPosition[1] = emojiGridColumnCount - 1
elif newPosition[0] == fullRowsCount and newPosition[1
] > lastRowEmojiCount - 1 and selectedEmojiPosition[0] - newPosition[0
] == 0:
newPosition[1] = 0
elif newPosition[0] >= fullRowsCount and newPosition[1] < 0:
newPosition[1] = lastRowEmojiCount - 1
elif newPosition[0] > fullRowsCount and newPosition[1] < lastRowEmojiCount:
newPosition[0] = 0
elif newPosition[0] < 0 and newPosition[1] < lastRowEmojiCount:
newPosition[0] = fullRowsCount
elif newPosition[0] > fullRowsCount - 1 and newPosition[1
] > lastRowEmojiCount - 1:
newPosition[0] = 0
elif newPosition[0] < 0 and newPosition[1] > lastRowEmojiCount - 1:
newPosition[0] = fullRowsCount - 1
oldPosition = selectedEmojiPosition
selectedEmojiPosition = newPosition
widgetToDeselect = emojiGridLayout.itemAtPosition(oldPosition[0],
oldPosition[1])
if widgetToDeselect:
widgetToDeselect = widgetToDeselect.widget()
widgetToDeselect.setStyleSheet('')
global selectedEmojiChar
widgetToSelect = emojiGridLayout.itemAtPosition(selectedEmojiPosition[0
], selectedEmojiPosition[1])
if widgetToSelect:
widgetToSelect = widgetToSelect.widget()
selectedEmojiChar = widgetToSelect.text()
widgetToSelect.setStyleSheet(
'QLabel{background-color: palette(highlight);}')
<|reserved_special_token_0|>
def on_key(key):
if key == Qt.Key_Escape:
quitNicely()
def add_char_to_history(char):
global settingsFile
global historyList
if not historyList:
historyList = [char]
else:
if char in historyList:
historyList.remove(char)
tempList = [char]
tempList.extend(historyList)
historyList = tempList[:emojiGridColumnCount * emojiGridRowCount]
settingsFile.setValue('history/history', historyList)
def fill_grid_with_history():
fill_grid_with_char_list(historyList)
class EmojiPickerWindow(QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
self.installEventFilter(self)
self.title = 'Emoji picker ＼(^o^)／'
self.width = 281
self.height = 251
self.left, self.top = mousePosition()
self.left -= self.width // 2
self.top += 24 - self.height
self.initSettings()
self.initUI()
def initUI(self):
layout = QVBoxLayout()
global layoutStack
layoutStack = QStackedLayout()
layoutStackWidget = QWidget()
layoutStackWidget.setLayout(layoutStack)
scrollArea = QScrollArea()
gridWidget = QWidget()
global emojiGridLayout
emojiGridLayout = QGridLayout(gridWidget)
emojiGridLayout.setAlignment(Qt.AlignTop | Qt.AlignLeft)
for col in range(emojiGridColumnCount):
emojiGridLayout.setColumnStretch(col, 1)
for row in range(emojiGridRowCount):
emojiGridLayout.setRowStretch(row, 1)
scrollArea.setWidget(gridWidget)
scrollArea.setWidgetResizable(True)
layoutStack.addWidget(scrollArea)
noEmojiFoundLabel = QLabel('No emoji found 🙁')
noEmojiFoundLabel.setAlignment(Qt.AlignCenter | Qt.AlignHCenter |
Qt.AlignVCenter)
layoutStack.addWidget(noEmojiFoundLabel)
layout.addWidget(layoutStackWidget)
fill_grid_with_history()
lineEdit = QLineEditWithArrows()
lineEdit.textChanged.connect(execute_search)
layout.addWidget(lineEdit)
layout.setAlignment(lineEdit, Qt.AlignBottom)
self.setLayout(layout)
self.setWindowTitle(self.title)
self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)
self.setFixedSize(self.width, self.height)
self.setWindowFlags(Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint)
global mainWindow
mainWindow = self
self.keyPressed.connect(on_key)
self.show()
lineEdit.setFocus()
def initSettings(self):
global settingsFile
global historyList
settingsFile = QSettings('emoji-picker-qtpy', 'history')
historyList = settingsFile.value('history/history')
keyPressed = pyqtSignal(int)
def keyPressEvent(self, event):
super(EmojiPickerWindow, self).keyPressEvent(event)
self.keyPressed.emit(event.key())
global willExitOnItsOwn
def eventFilter(self, object, event):
if event.type() == QEvent.WindowDeactivate or event.type(
) == QEvent.FocusOut:
if not willExitOnItsOwn:
quitNicely()
return False
class QClickableLabel(QLabel):
clicked = pyqtSignal(str)
def __init__(self, parent=None):
QLabel.__init__(self, parent)
def mousePressEvent(self, ev):
self.clicked.emit(self.text())
def enterEvent(self, ev):
emoji_hovered(self)
class QLineEditWithArrows(QLineEdit):
def keyPressEvent(self, ev):
global selectedEmojiChar
global foundAnyEmoji
if ev.key() == Qt.Key_Right:
move_selection('right')
if ev.key() == Qt.Key_Left:
move_selection('left')
if ev.key() == Qt.Key_Up:
move_selection('up')
if ev.key() == Qt.Key_Down:
move_selection('down')
if ev.key() == Qt.Key_Return or ev.key() == Qt.Key_Enter:
if foundAnyEmoji:
execute_emoji(selectedEmojiChar)
else:
quitNicely()
if ev.key() == Qt.Key_Tab:
pass
else:
QLineEdit.keyPressEvent(self, ev)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
#!/usr/bin/python
# Copyright (c) 2020 Maryushi3
import emoji_data_python as edp
import sys
import pyautogui
from Xlib import display
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QGridLayout, QLabel, QLineEdit, QScrollArea, QSizePolicy, QStackedLayout, QVBoxLayout, QWidget
from PyQt5.QtCore import QEvent, QSettings, Qt, pyqtSignal
from PyQt5.QtGui import QFont
from PyQt5 import QtTest
# globals
emojiGridLayout = None
mainWindow = None
emojiGridColumnCount = 5
emojiGridRowCount = 4
emojiToShowCount = 0
fullRowsCount = 0
lastRowEmojiCount = 0
emojiFontSize = 20
selectedEmojiPosition = list((0,0))
willExitOnItsOwn = False
selectedEmojiChar=''
settingsFile = None
historyList = []
foundAnyEmoji = True
layoutStack = None
font = QFont()
font.setPointSize(emojiFontSize)
# quits without a lag
def quitNicely():
mainWindow.hide()
quit()
# gets mouse position from Xlib
def mousePosition():
pointerData = display.Display().screen().root.query_pointer()._data
return pointerData["root_x"], pointerData["root_y"]
# copies and pastes selected emoji
def execute_emoji(char):
add_char_to_history(char)
global willExitOnItsOwn
willExitOnItsOwn = True
mainWindow.hide()
QApplication.clipboard().setText(char)
pyautogui.hotkey("ctrl","v")
QtTest.QTest.qWait(250)
quit()
# fills grid with given char list and takes care of layout and counting
def fill_grid_with_char_list(charList):
# for wraparound
global emojiToShowCount
global fullRowsCount
global lastRowEmojiCount
emojiToShowCount = min(len(charList),(emojiGridColumnCount*emojiGridRowCount))
fullRowsCount = emojiToShowCount//emojiGridColumnCount
lastRowEmojiCount = emojiToShowCount%emojiGridColumnCount
global foundAnyEmoji
if emojiToShowCount>0:
foundAnyEmoji = True
layoutStack.setCurrentIndex(0)
else:
foundAnyEmoji = False
layoutStack.setCurrentIndex(1)
# clear grid
global emojiGridLayout
for i in reversed(range(emojiGridLayout.count())):
emojiGridLayout.itemAt(i).widget().setParent(None)
# fill with new chars
rowIdx = 0
colIdx = 0
for emoji in charList:
if rowIdx>emojiGridRowCount-1:
break;
label = QClickableLabel(emoji)
label.clicked.connect(execute_emoji)
label.setFont(font)
label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
label.setMinimumHeight(49)
emojiGridLayout.addWidget(label,rowIdx,colIdx)
emojiGridLayout.setAlignment(label,Qt.AlignTop)
if colIdx < emojiGridColumnCount-1:
colIdx+=1
else:
colIdx=0
rowIdx+=1
emojiGridLayout.setContentsMargins(0,0,0,0)
emojiGridLayout.setHorizontalSpacing(0)
emojiGridLayout.setVerticalSpacing(0)
if emojiToShowCount>0:
highlight_emoji([0,0])
# searches for emoji, and passes them to fill_grid_with_char_list
def execute_search(text):
selectedEmoji = (0,0)
if not text or text.isspace():
fill_grid_with_history()
return
foundEmoji = edp.find_by_name(text)
charList = [emoji.char for emoji in foundEmoji]
fill_grid_with_char_list(charList)
# handles what to do after hovering over a given label
def emoji_hovered(hoveredLabel):
parentGrid = hoveredLabel.parentWidget().layout()
hoveredIndex = parentGrid.indexOf(hoveredLabel)
hoveredRow, hoveredColumn, _, _ = parentGrid.getItemPosition(hoveredIndex)
highlight_emoji([hoveredRow,hoveredColumn])
# selects, sets style and handles wraparound
def highlight_emoji(newPosition):
global selectedEmojiPosition
# grid is filled to a full rectangle (last row fills the window horizontally)
if lastRowEmojiCount==0:
if newPosition[0]<0:
newPosition[0]=fullRowsCount-1
elif newPosition[1]<0:
newPosition[1]=emojiGridColumnCount-1
elif newPosition[0]>fullRowsCount-1:
newPosition[0]=0
elif newPosition[1]>emojiGridColumnCount-1:
newPosition[1]=0
# last row is not full
else:
#horizontal wraparound through RIGHT edge for full rows
if (newPosition[0]<fullRowsCount) and (newPosition[1]>emojiGridColumnCount-1):
newPosition[1]=0
#horizontal wraparound through LEFT edge for full rows
elif (newPosition[0]<fullRowsCount) and (newPosition[1]<0):
newPosition[1]=emojiGridColumnCount-1
#horizontal wraparound through right edge for NON FULL rows
elif (newPosition[0]==fullRowsCount) and (newPosition[1]>lastRowEmojiCount-1) and ((selectedEmojiPosition[0]-newPosition[0])==0):
newPosition[1]=0
#horizontal wraparound through LEFT edge for NON FULL rows
elif (newPosition[0]>=fullRowsCount) and (newPosition[1]<0):
newPosition[1]=lastRowEmojiCount-1
#vertical wraparound through BOTTOM edge for full cols
elif (newPosition[0]>fullRowsCount) and (newPosition[1]<lastRowEmojiCount):
newPosition[0]=0
#vertical wraparound through TOP edge for full cols
elif (newPosition[0]<0) and (newPosition[1]<lastRowEmojiCount):
newPosition[0]=fullRowsCount
#vertical wraparound through BOTTOM edge for NON FULL cols
elif (newPosition[0]>fullRowsCount-1) and (newPosition[1]>lastRowEmojiCount-1):
newPosition[0]=0
#vertical wraparound through TOP edge for NON FULL cols
elif (newPosition[0]<0) and (newPosition[1]>lastRowEmojiCount-1):
newPosition[0]=fullRowsCount-1
oldPosition = selectedEmojiPosition
selectedEmojiPosition = newPosition
widgetToDeselect = emojiGridLayout.itemAtPosition(oldPosition[0],oldPosition[1])
if widgetToDeselect:
widgetToDeselect = widgetToDeselect.widget()
widgetToDeselect.setStyleSheet("")
global selectedEmojiChar
widgetToSelect = emojiGridLayout.itemAtPosition(selectedEmojiPosition[0],selectedEmojiPosition[1])
if widgetToSelect:
widgetToSelect = widgetToSelect.widget()
selectedEmojiChar = widgetToSelect.text()
widgetToSelect.setStyleSheet("QLabel{background-color: palette(highlight);}")
# handles direction where to move emoji selection
def move_selection(direction):
if direction=="right":
highlight_emoji([sum(x) for x in zip(selectedEmojiPosition, [0,1])])
elif direction=="left":
highlight_emoji([sum(x) for x in zip(selectedEmojiPosition, [0,-1])])
elif direction=="up":
highlight_emoji([sum(x) for x in zip(selectedEmojiPosition, [-1,0])])
elif direction=="down":
highlight_emoji([sum(x) for x in zip(selectedEmojiPosition, [1,0])])
# handles Esc
def on_key(key):
# test for a specific key
if key == Qt.Key_Escape:
quitNicely()
# adds given emoji to history and saves it to config file
def add_char_to_history(char):
global settingsFile
global historyList
if not historyList:
historyList = [char]
else:
if char in historyList:
historyList.remove(char)
tempList = [char]
tempList.extend(historyList)
historyList = tempList[:(emojiGridColumnCount*emojiGridRowCount)]
settingsFile.setValue('history/history',historyList)
# wrapper around filling the grid
def fill_grid_with_history():
fill_grid_with_char_list(historyList)
# main app window class with inits
class EmojiPickerWindow(QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
# focus handling
self.installEventFilter(self)
self.title = 'Emoji picker ＼(^o^)／'
self.width = 281
self.height = 251
# start with text box centered at mouse pointer position
self.left, self.top = mousePosition()
self.left -= self.width//2
self.top += (24-self.height)
self.initSettings()
self.initUI()
def initUI(self):
# topmost window layout
layout = QVBoxLayout()
global layoutStack
layoutStack = QStackedLayout()
layoutStackWidget = QWidget()
layoutStackWidget.setLayout(layoutStack)
# scroll area setup shenanigans
scrollArea = QScrollArea()
gridWidget = QWidget()
global emojiGridLayout
emojiGridLayout = QGridLayout(gridWidget)
emojiGridLayout.setAlignment(Qt.AlignTop | Qt.AlignLeft)
# stretch grid to widget
for col in range(emojiGridColumnCount):
emojiGridLayout.setColumnStretch(col,1)
for row in range(emojiGridRowCount):
emojiGridLayout.setRowStretch(row,1)
scrollArea.setWidget(gridWidget)
scrollArea.setWidgetResizable(True)
layoutStack.addWidget(scrollArea)
# info to show when no emoji has been found
noEmojiFoundLabel = QLabel("No emoji found 🙁")
noEmojiFoundLabel.setAlignment(Qt.AlignCenter | Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter)
layoutStack.addWidget(noEmojiFoundLabel)
layout.addWidget(layoutStackWidget)
# fill with a placeholder for now (smiling or smile)
# execute_search('smil')
fill_grid_with_history()
# bottom text entry
lineEdit = QLineEditWithArrows()
lineEdit.textChanged.connect(execute_search)
layout.addWidget(lineEdit)
# align it to the bottom, so that it won't stay centered vertically
layout.setAlignment(lineEdit, Qt.AlignBottom)
self.setLayout(layout)
self.setWindowTitle(self.title)
self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)
self.setFixedSize(self.width, self.height)
self.setWindowFlags(Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint)
# needed for filling the grid out from the outside
global mainWindow
mainWindow = self
# esc handling
self.keyPressed.connect(on_key)
self.show()
lineEdit.setFocus()
def initSettings(self):
global settingsFile
global historyList
settingsFile = QSettings("emoji-picker-qtpy", "history");
historyList = settingsFile.value('history/history')
# key handling
keyPressed = pyqtSignal(int)
def keyPressEvent(self, event):
super(EmojiPickerWindow, self).keyPressEvent(event)
self.keyPressed.emit(event.key())
# focus handling
global willExitOnItsOwn
def eventFilter(self, object, event):
if event.type()== QEvent.WindowDeactivate or event.type()== QEvent.FocusOut:
if (not willExitOnItsOwn):
quitNicely()
return False
# clickable label
class QClickableLabel(QLabel):
clicked=pyqtSignal(str)
def __init__(self, parent=None):
QLabel.__init__(self, parent)
def mousePressEvent(self, ev):
self.clicked.emit(self.text())
def enterEvent(self, ev):
emoji_hovered(self)
# keyboard handling override for QlineEdit
class QLineEditWithArrows(QLineEdit):
def keyPressEvent(self, ev):
global selectedEmojiChar
global foundAnyEmoji
if(ev.key() == Qt.Key_Right):
move_selection("right")
if(ev.key() == Qt.Key_Left):
move_selection("left")
if(ev.key() == Qt.Key_Up):
move_selection("up")
if(ev.key() == Qt.Key_Down):
move_selection("down")
if(ev.key() == Qt.Key_Return or ev.key() == Qt.Key_Enter):
if foundAnyEmoji:
execute_emoji(selectedEmojiChar)
else:
quitNicely()
if(ev.key() == Qt.Key_Tab):
pass
else:
QLineEdit.keyPressEvent(self,ev)
if __name__ == '__main__':
app = QApplication(sys.argv)
ex = EmojiPickerWindow()
sys.exit(app.exec_())
|
flexible
|
{
"blob_id": "c860c1fa6e7610c60077f0eab1572895a23393fd",
"index": 3725,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef fill_grid_with_char_list(charList):\n global emojiToShowCount\n global fullRowsCount\n global lastRowEmojiCount\n emojiToShowCount = min(len(charList), emojiGridColumnCount *\n emojiGridRowCount)\n fullRowsCount = emojiToShowCount // emojiGridColumnCount\n lastRowEmojiCount = emojiToShowCount % emojiGridColumnCount\n global foundAnyEmoji\n if emojiToShowCount > 0:\n foundAnyEmoji = True\n layoutStack.setCurrentIndex(0)\n else:\n foundAnyEmoji = False\n layoutStack.setCurrentIndex(1)\n global emojiGridLayout\n for i in reversed(range(emojiGridLayout.count())):\n emojiGridLayout.itemAt(i).widget().setParent(None)\n rowIdx = 0\n colIdx = 0\n for emoji in charList:\n if rowIdx > emojiGridRowCount - 1:\n break\n label = QClickableLabel(emoji)\n label.clicked.connect(execute_emoji)\n label.setFont(font)\n label.setAlignment(Qt.AlignCenter)\n label.setMinimumHeight(49)\n emojiGridLayout.addWidget(label, rowIdx, colIdx)\n emojiGridLayout.setAlignment(label, Qt.AlignTop)\n if colIdx < emojiGridColumnCount - 1:\n colIdx += 1\n else:\n colIdx = 0\n rowIdx += 1\n emojiGridLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)\n emojiGridLayout.setHorizontalSpacing(0)\n emojiGridLayout.setVerticalSpacing(0)\n if emojiToShowCount > 0:\n highlight_emoji([0, 0])\n\n\n<mask token>\n\n\ndef emoji_hovered(hoveredLabel):\n parentGrid = hoveredLabel.parentWidget().layout()\n hoveredIndex = parentGrid.indexOf(hoveredLabel)\n hoveredRow, hoveredColumn, _, _ = parentGrid.getItemPosition(hoveredIndex)\n highlight_emoji([hoveredRow, hoveredColumn])\n\n\n<mask token>\n\n\ndef on_key(key):\n if key == Qt.Key_Escape:\n quitNicely()\n\n\n<mask token>\n\n\nclass EmojiPickerWindow(QWidget):\n\n def __init__(self):\n super().__init__()\n self.installEventFilter(self)\n self.title = 'Emoji picker ＼(^o^)／'\n self.width = 281\n self.height = 251\n self.left, self.top = mousePosition()\n self.left -= self.width // 2\n self.top += 24 - self.height\n self.initSettings()\n self.initUI()\n\n def initUI(self):\n layout = QVBoxLayout()\n global layoutStack\n layoutStack = QStackedLayout()\n layoutStackWidget = QWidget()\n layoutStackWidget.setLayout(layoutStack)\n scrollArea = QScrollArea()\n gridWidget = QWidget()\n global emojiGridLayout\n emojiGridLayout = QGridLayout(gridWidget)\n emojiGridLayout.setAlignment(Qt.AlignTop | Qt.AlignLeft)\n for col in range(emojiGridColumnCount):\n emojiGridLayout.setColumnStretch(col, 1)\n for row in range(emojiGridRowCount):\n emojiGridLayout.setRowStretch(row, 1)\n scrollArea.setWidget(gridWidget)\n scrollArea.setWidgetResizable(True)\n layoutStack.addWidget(scrollArea)\n noEmojiFoundLabel = QLabel('No emoji found 🙁')\n noEmojiFoundLabel.setAlignment(Qt.AlignCenter | Qt.AlignHCenter |\n Qt.AlignVCenter)\n layoutStack.addWidget(noEmojiFoundLabel)\n layout.addWidget(layoutStackWidget)\n fill_grid_with_history()\n lineEdit = QLineEditWithArrows()\n lineEdit.textChanged.connect(execute_search)\n layout.addWidget(lineEdit)\n layout.setAlignment(lineEdit, Qt.AlignBottom)\n self.setLayout(layout)\n self.setWindowTitle(self.title)\n self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)\n self.setFixedSize(self.width, self.height)\n self.setWindowFlags(Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint)\n global mainWindow\n mainWindow = self\n self.keyPressed.connect(on_key)\n self.show()\n lineEdit.setFocus()\n\n def initSettings(self):\n global settingsFile\n global historyList\n settingsFile = QSettings('emoji-picker-qtpy', 'history')\n historyList = settingsFile.value('history/history')\n keyPressed = pyqtSignal(int)\n\n def keyPressEvent(self, event):\n super(EmojiPickerWindow, self).keyPressEvent(event)\n self.keyPressed.emit(event.key())\n global willExitOnItsOwn\n\n def eventFilter(self, object, event):\n if event.type() == QEvent.WindowDeactivate or event.type(\n ) == QEvent.FocusOut:\n if not willExitOnItsOwn:\n quitNicely()\n return False\n\n\nclass QClickableLabel(QLabel):\n clicked = pyqtSignal(str)\n\n def __init__(self, parent=None):\n QLabel.__init__(self, parent)\n\n def mousePressEvent(self, ev):\n self.clicked.emit(self.text())\n\n def enterEvent(self, ev):\n emoji_hovered(self)\n\n\nclass QLineEditWithArrows(QLineEdit):\n\n def keyPressEvent(self, ev):\n global selectedEmojiChar\n global foundAnyEmoji\n if ev.key() == Qt.Key_Right:\n move_selection('right')\n if ev.key() == Qt.Key_Left:\n move_selection('left')\n if ev.key() == Qt.Key_Up:\n move_selection('up')\n if ev.key() == Qt.Key_Down:\n move_selection('down')\n if ev.key() == Qt.Key_Return or ev.key() == Qt.Key_Enter:\n if foundAnyEmoji:\n execute_emoji(selectedEmojiChar)\n else:\n quitNicely()\n if ev.key() == Qt.Key_Tab:\n pass\n else:\n QLineEdit.keyPressEvent(self, ev)\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef quitNicely():\n mainWindow.hide()\n quit()\n\n\n<mask token>\n\n\ndef fill_grid_with_char_list(charList):\n global emojiToShowCount\n global fullRowsCount\n global lastRowEmojiCount\n emojiToShowCount = min(len(charList), emojiGridColumnCount *\n emojiGridRowCount)\n fullRowsCount = emojiToShowCount // emojiGridColumnCount\n lastRowEmojiCount = emojiToShowCount % emojiGridColumnCount\n global foundAnyEmoji\n if emojiToShowCount > 0:\n foundAnyEmoji = True\n layoutStack.setCurrentIndex(0)\n else:\n foundAnyEmoji = False\n layoutStack.setCurrentIndex(1)\n global emojiGridLayout\n for i in reversed(range(emojiGridLayout.count())):\n emojiGridLayout.itemAt(i).widget().setParent(None)\n rowIdx = 0\n colIdx = 0\n for emoji in charList:\n if rowIdx > emojiGridRowCount - 1:\n break\n label = QClickableLabel(emoji)\n label.clicked.connect(execute_emoji)\n label.setFont(font)\n label.setAlignment(Qt.AlignCenter)\n label.setMinimumHeight(49)\n emojiGridLayout.addWidget(label, rowIdx, colIdx)\n emojiGridLayout.setAlignment(label, Qt.AlignTop)\n if colIdx < emojiGridColumnCount - 1:\n colIdx += 1\n else:\n colIdx = 0\n rowIdx += 1\n emojiGridLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)\n emojiGridLayout.setHorizontalSpacing(0)\n emojiGridLayout.setVerticalSpacing(0)\n if emojiToShowCount > 0:\n highlight_emoji([0, 0])\n\n\ndef execute_search(text):\n selectedEmoji = 0, 0\n if not text or text.isspace():\n fill_grid_with_history()\n return\n foundEmoji = edp.find_by_name(text)\n charList = [emoji.char for emoji in foundEmoji]\n fill_grid_with_char_list(charList)\n\n\ndef emoji_hovered(hoveredLabel):\n parentGrid = hoveredLabel.parentWidget().layout()\n hoveredIndex = parentGrid.indexOf(hoveredLabel)\n hoveredRow, hoveredColumn, _, _ = parentGrid.getItemPosition(hoveredIndex)\n highlight_emoji([hoveredRow, hoveredColumn])\n\n\n<mask token>\n\n\ndef on_key(key):\n if key == Qt.Key_Escape:\n quitNicely()\n\n\n<mask token>\n\n\nclass EmojiPickerWindow(QWidget):\n\n def __init__(self):\n super().__init__()\n self.installEventFilter(self)\n self.title = 'Emoji picker ＼(^o^)／'\n self.width = 281\n self.height = 251\n self.left, self.top = mousePosition()\n self.left -= self.width // 2\n self.top += 24 - self.height\n self.initSettings()\n self.initUI()\n\n def initUI(self):\n layout = QVBoxLayout()\n global layoutStack\n layoutStack = QStackedLayout()\n layoutStackWidget = QWidget()\n layoutStackWidget.setLayout(layoutStack)\n scrollArea = QScrollArea()\n gridWidget = QWidget()\n global emojiGridLayout\n emojiGridLayout = QGridLayout(gridWidget)\n emojiGridLayout.setAlignment(Qt.AlignTop | Qt.AlignLeft)\n for col in range(emojiGridColumnCount):\n emojiGridLayout.setColumnStretch(col, 1)\n for row in range(emojiGridRowCount):\n emojiGridLayout.setRowStretch(row, 1)\n scrollArea.setWidget(gridWidget)\n scrollArea.setWidgetResizable(True)\n layoutStack.addWidget(scrollArea)\n noEmojiFoundLabel = QLabel('No emoji found 🙁')\n noEmojiFoundLabel.setAlignment(Qt.AlignCenter | Qt.AlignHCenter |\n Qt.AlignVCenter)\n layoutStack.addWidget(noEmojiFoundLabel)\n layout.addWidget(layoutStackWidget)\n fill_grid_with_history()\n lineEdit = QLineEditWithArrows()\n lineEdit.textChanged.connect(execute_search)\n layout.addWidget(lineEdit)\n layout.setAlignment(lineEdit, Qt.AlignBottom)\n self.setLayout(layout)\n self.setWindowTitle(self.title)\n self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)\n self.setFixedSize(self.width, self.height)\n self.setWindowFlags(Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint)\n global mainWindow\n mainWindow = self\n self.keyPressed.connect(on_key)\n self.show()\n lineEdit.setFocus()\n\n def initSettings(self):\n global settingsFile\n global historyList\n settingsFile = QSettings('emoji-picker-qtpy', 'history')\n historyList = settingsFile.value('history/history')\n keyPressed = pyqtSignal(int)\n\n def keyPressEvent(self, event):\n super(EmojiPickerWindow, self).keyPressEvent(event)\n self.keyPressed.emit(event.key())\n global willExitOnItsOwn\n\n def eventFilter(self, object, event):\n if event.type() == QEvent.WindowDeactivate or event.type(\n ) == QEvent.FocusOut:\n if not willExitOnItsOwn:\n quitNicely()\n return False\n\n\nclass QClickableLabel(QLabel):\n clicked = pyqtSignal(str)\n\n def __init__(self, parent=None):\n QLabel.__init__(self, parent)\n\n def mousePressEvent(self, ev):\n self.clicked.emit(self.text())\n\n def enterEvent(self, ev):\n emoji_hovered(self)\n\n\nclass QLineEditWithArrows(QLineEdit):\n\n def keyPressEvent(self, ev):\n global selectedEmojiChar\n global foundAnyEmoji\n if ev.key() == Qt.Key_Right:\n move_selection('right')\n if ev.key() == Qt.Key_Left:\n move_selection('left')\n if ev.key() == Qt.Key_Up:\n move_selection('up')\n if ev.key() == Qt.Key_Down:\n move_selection('down')\n if ev.key() == Qt.Key_Return or ev.key() == Qt.Key_Enter:\n if foundAnyEmoji:\n execute_emoji(selectedEmojiChar)\n else:\n quitNicely()\n if ev.key() == Qt.Key_Tab:\n pass\n else:\n QLineEdit.keyPressEvent(self, ev)\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef quitNicely():\n mainWindow.hide()\n quit()\n\n\n<mask token>\n\n\ndef fill_grid_with_char_list(charList):\n global emojiToShowCount\n global fullRowsCount\n global lastRowEmojiCount\n emojiToShowCount = min(len(charList), emojiGridColumnCount *\n emojiGridRowCount)\n fullRowsCount = emojiToShowCount // emojiGridColumnCount\n lastRowEmojiCount = emojiToShowCount % emojiGridColumnCount\n global foundAnyEmoji\n if emojiToShowCount > 0:\n foundAnyEmoji = True\n layoutStack.setCurrentIndex(0)\n else:\n foundAnyEmoji = False\n layoutStack.setCurrentIndex(1)\n global emojiGridLayout\n for i in reversed(range(emojiGridLayout.count())):\n emojiGridLayout.itemAt(i).widget().setParent(None)\n rowIdx = 0\n colIdx = 0\n for emoji in charList:\n if rowIdx > emojiGridRowCount - 1:\n break\n label = QClickableLabel(emoji)\n label.clicked.connect(execute_emoji)\n label.setFont(font)\n label.setAlignment(Qt.AlignCenter)\n label.setMinimumHeight(49)\n emojiGridLayout.addWidget(label, rowIdx, colIdx)\n emojiGridLayout.setAlignment(label, Qt.AlignTop)\n if colIdx < emojiGridColumnCount - 1:\n colIdx += 1\n else:\n colIdx = 0\n rowIdx += 1\n emojiGridLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)\n emojiGridLayout.setHorizontalSpacing(0)\n emojiGridLayout.setVerticalSpacing(0)\n if emojiToShowCount > 0:\n highlight_emoji([0, 0])\n\n\ndef execute_search(text):\n selectedEmoji = 0, 0\n if not text or text.isspace():\n fill_grid_with_history()\n return\n foundEmoji = edp.find_by_name(text)\n charList = [emoji.char for emoji in foundEmoji]\n fill_grid_with_char_list(charList)\n\n\ndef emoji_hovered(hoveredLabel):\n parentGrid = hoveredLabel.parentWidget().layout()\n hoveredIndex = parentGrid.indexOf(hoveredLabel)\n hoveredRow, hoveredColumn, _, _ = parentGrid.getItemPosition(hoveredIndex)\n highlight_emoji([hoveredRow, hoveredColumn])\n\n\ndef highlight_emoji(newPosition):\n global selectedEmojiPosition\n if lastRowEmojiCount == 0:\n if newPosition[0] < 0:\n newPosition[0] = fullRowsCount - 1\n elif newPosition[1] < 0:\n newPosition[1] = emojiGridColumnCount - 1\n elif newPosition[0] > fullRowsCount - 1:\n newPosition[0] = 0\n elif newPosition[1] > emojiGridColumnCount - 1:\n newPosition[1] = 0\n elif newPosition[0] < fullRowsCount and newPosition[1\n ] > emojiGridColumnCount - 1:\n newPosition[1] = 0\n elif newPosition[0] < fullRowsCount and newPosition[1] < 0:\n newPosition[1] = emojiGridColumnCount - 1\n elif newPosition[0] == fullRowsCount and newPosition[1\n ] > lastRowEmojiCount - 1 and selectedEmojiPosition[0] - newPosition[0\n ] == 0:\n newPosition[1] = 0\n elif newPosition[0] >= fullRowsCount and newPosition[1] < 0:\n newPosition[1] = lastRowEmojiCount - 1\n elif newPosition[0] > fullRowsCount and newPosition[1] < lastRowEmojiCount:\n newPosition[0] = 0\n elif newPosition[0] < 0 and newPosition[1] < lastRowEmojiCount:\n newPosition[0] = fullRowsCount\n elif newPosition[0] > fullRowsCount - 1 and newPosition[1\n ] > lastRowEmojiCount - 1:\n newPosition[0] = 0\n elif newPosition[0] < 0 and newPosition[1] > lastRowEmojiCount - 1:\n newPosition[0] = fullRowsCount - 1\n oldPosition = selectedEmojiPosition\n selectedEmojiPosition = newPosition\n widgetToDeselect = emojiGridLayout.itemAtPosition(oldPosition[0],\n oldPosition[1])\n if widgetToDeselect:\n widgetToDeselect = widgetToDeselect.widget()\n widgetToDeselect.setStyleSheet('')\n global selectedEmojiChar\n widgetToSelect = emojiGridLayout.itemAtPosition(selectedEmojiPosition[0\n ], selectedEmojiPosition[1])\n if widgetToSelect:\n widgetToSelect = widgetToSelect.widget()\n selectedEmojiChar = widgetToSelect.text()\n widgetToSelect.setStyleSheet(\n 'QLabel{background-color: palette(highlight);}')\n\n\n<mask token>\n\n\ndef on_key(key):\n if key == Qt.Key_Escape:\n quitNicely()\n\n\n<mask token>\n\n\ndef fill_grid_with_history():\n fill_grid_with_char_list(historyList)\n\n\nclass EmojiPickerWindow(QWidget):\n\n def __init__(self):\n super().__init__()\n self.installEventFilter(self)\n self.title = 'Emoji picker ＼(^o^)／'\n self.width = 281\n self.height = 251\n self.left, self.top = mousePosition()\n self.left -= self.width // 2\n self.top += 24 - self.height\n self.initSettings()\n self.initUI()\n\n def initUI(self):\n layout = QVBoxLayout()\n global layoutStack\n layoutStack = QStackedLayout()\n layoutStackWidget = QWidget()\n layoutStackWidget.setLayout(layoutStack)\n scrollArea = QScrollArea()\n gridWidget = QWidget()\n global emojiGridLayout\n emojiGridLayout = QGridLayout(gridWidget)\n emojiGridLayout.setAlignment(Qt.AlignTop | Qt.AlignLeft)\n for col in range(emojiGridColumnCount):\n emojiGridLayout.setColumnStretch(col, 1)\n for row in range(emojiGridRowCount):\n emojiGridLayout.setRowStretch(row, 1)\n scrollArea.setWidget(gridWidget)\n scrollArea.setWidgetResizable(True)\n layoutStack.addWidget(scrollArea)\n noEmojiFoundLabel = QLabel('No emoji found 🙁')\n noEmojiFoundLabel.setAlignment(Qt.AlignCenter | Qt.AlignHCenter |\n Qt.AlignVCenter)\n layoutStack.addWidget(noEmojiFoundLabel)\n layout.addWidget(layoutStackWidget)\n fill_grid_with_history()\n lineEdit = QLineEditWithArrows()\n lineEdit.textChanged.connect(execute_search)\n layout.addWidget(lineEdit)\n layout.setAlignment(lineEdit, Qt.AlignBottom)\n self.setLayout(layout)\n self.setWindowTitle(self.title)\n self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)\n self.setFixedSize(self.width, self.height)\n self.setWindowFlags(Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint)\n global mainWindow\n mainWindow = self\n self.keyPressed.connect(on_key)\n self.show()\n lineEdit.setFocus()\n\n def initSettings(self):\n global settingsFile\n global historyList\n settingsFile = QSettings('emoji-picker-qtpy', 'history')\n historyList = settingsFile.value('history/history')\n keyPressed = pyqtSignal(int)\n\n def keyPressEvent(self, event):\n super(EmojiPickerWindow, self).keyPressEvent(event)\n self.keyPressed.emit(event.key())\n global willExitOnItsOwn\n\n def eventFilter(self, object, event):\n if event.type() == QEvent.WindowDeactivate or event.type(\n ) == QEvent.FocusOut:\n if not willExitOnItsOwn:\n quitNicely()\n return False\n\n\nclass QClickableLabel(QLabel):\n clicked = pyqtSignal(str)\n\n def __init__(self, parent=None):\n QLabel.__init__(self, parent)\n\n def mousePressEvent(self, ev):\n self.clicked.emit(self.text())\n\n def enterEvent(self, ev):\n emoji_hovered(self)\n\n\nclass QLineEditWithArrows(QLineEdit):\n\n def keyPressEvent(self, ev):\n global selectedEmojiChar\n global foundAnyEmoji\n if ev.key() == Qt.Key_Right:\n move_selection('right')\n if ev.key() == Qt.Key_Left:\n move_selection('left')\n if ev.key() == Qt.Key_Up:\n move_selection('up')\n if ev.key() == Qt.Key_Down:\n move_selection('down')\n if ev.key() == Qt.Key_Return or ev.key() == Qt.Key_Enter:\n if foundAnyEmoji:\n execute_emoji(selectedEmojiChar)\n else:\n quitNicely()\n if ev.key() == Qt.Key_Tab:\n pass\n else:\n QLineEdit.keyPressEvent(self, ev)\n\n\n<mask token>\n",
"step-4": "<mask token>\n\n\ndef quitNicely():\n mainWindow.hide()\n quit()\n\n\ndef mousePosition():\n pointerData = display.Display().screen().root.query_pointer()._data\n return pointerData['root_x'], pointerData['root_y']\n\n\ndef execute_emoji(char):\n add_char_to_history(char)\n global willExitOnItsOwn\n willExitOnItsOwn = True\n mainWindow.hide()\n QApplication.clipboard().setText(char)\n pyautogui.hotkey('ctrl', 'v')\n QtTest.QTest.qWait(250)\n quit()\n\n\ndef fill_grid_with_char_list(charList):\n global emojiToShowCount\n global fullRowsCount\n global lastRowEmojiCount\n emojiToShowCount = min(len(charList), emojiGridColumnCount *\n emojiGridRowCount)\n fullRowsCount = emojiToShowCount // emojiGridColumnCount\n lastRowEmojiCount = emojiToShowCount % emojiGridColumnCount\n global foundAnyEmoji\n if emojiToShowCount > 0:\n foundAnyEmoji = True\n layoutStack.setCurrentIndex(0)\n else:\n foundAnyEmoji = False\n layoutStack.setCurrentIndex(1)\n global emojiGridLayout\n for i in reversed(range(emojiGridLayout.count())):\n emojiGridLayout.itemAt(i).widget().setParent(None)\n rowIdx = 0\n colIdx = 0\n for emoji in charList:\n if rowIdx > emojiGridRowCount - 1:\n break\n label = QClickableLabel(emoji)\n label.clicked.connect(execute_emoji)\n label.setFont(font)\n label.setAlignment(Qt.AlignCenter)\n label.setMinimumHeight(49)\n emojiGridLayout.addWidget(label, rowIdx, colIdx)\n emojiGridLayout.setAlignment(label, Qt.AlignTop)\n if colIdx < emojiGridColumnCount - 1:\n colIdx += 1\n else:\n colIdx = 0\n rowIdx += 1\n emojiGridLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)\n emojiGridLayout.setHorizontalSpacing(0)\n emojiGridLayout.setVerticalSpacing(0)\n if emojiToShowCount > 0:\n highlight_emoji([0, 0])\n\n\ndef execute_search(text):\n selectedEmoji = 0, 0\n if not text or text.isspace():\n fill_grid_with_history()\n return\n foundEmoji = edp.find_by_name(text)\n charList = [emoji.char for emoji in foundEmoji]\n fill_grid_with_char_list(charList)\n\n\ndef emoji_hovered(hoveredLabel):\n parentGrid = hoveredLabel.parentWidget().layout()\n hoveredIndex = parentGrid.indexOf(hoveredLabel)\n hoveredRow, hoveredColumn, _, _ = parentGrid.getItemPosition(hoveredIndex)\n highlight_emoji([hoveredRow, hoveredColumn])\n\n\ndef highlight_emoji(newPosition):\n global selectedEmojiPosition\n if lastRowEmojiCount == 0:\n if newPosition[0] < 0:\n newPosition[0] = fullRowsCount - 1\n elif newPosition[1] < 0:\n newPosition[1] = emojiGridColumnCount - 1\n elif newPosition[0] > fullRowsCount - 1:\n newPosition[0] = 0\n elif newPosition[1] > emojiGridColumnCount - 1:\n newPosition[1] = 0\n elif newPosition[0] < fullRowsCount and newPosition[1\n ] > emojiGridColumnCount - 1:\n newPosition[1] = 0\n elif newPosition[0] < fullRowsCount and newPosition[1] < 0:\n newPosition[1] = emojiGridColumnCount - 1\n elif newPosition[0] == fullRowsCount and newPosition[1\n ] > lastRowEmojiCount - 1 and selectedEmojiPosition[0] - newPosition[0\n ] == 0:\n newPosition[1] = 0\n elif newPosition[0] >= fullRowsCount and newPosition[1] < 0:\n newPosition[1] = lastRowEmojiCount - 1\n elif newPosition[0] > fullRowsCount and newPosition[1] < lastRowEmojiCount:\n newPosition[0] = 0\n elif newPosition[0] < 0 and newPosition[1] < lastRowEmojiCount:\n newPosition[0] = fullRowsCount\n elif newPosition[0] > fullRowsCount - 1 and newPosition[1\n ] > lastRowEmojiCount - 1:\n newPosition[0] = 0\n elif newPosition[0] < 0 and newPosition[1] > lastRowEmojiCount - 1:\n newPosition[0] = fullRowsCount - 1\n oldPosition = selectedEmojiPosition\n selectedEmojiPosition = newPosition\n widgetToDeselect = emojiGridLayout.itemAtPosition(oldPosition[0],\n oldPosition[1])\n if widgetToDeselect:\n widgetToDeselect = widgetToDeselect.widget()\n widgetToDeselect.setStyleSheet('')\n global selectedEmojiChar\n widgetToSelect = emojiGridLayout.itemAtPosition(selectedEmojiPosition[0\n ], selectedEmojiPosition[1])\n if widgetToSelect:\n widgetToSelect = widgetToSelect.widget()\n selectedEmojiChar = widgetToSelect.text()\n widgetToSelect.setStyleSheet(\n 'QLabel{background-color: palette(highlight);}')\n\n\n<mask token>\n\n\ndef on_key(key):\n if key == Qt.Key_Escape:\n quitNicely()\n\n\ndef add_char_to_history(char):\n global settingsFile\n global historyList\n if not historyList:\n historyList = [char]\n else:\n if char in historyList:\n historyList.remove(char)\n tempList = [char]\n tempList.extend(historyList)\n historyList = tempList[:emojiGridColumnCount * emojiGridRowCount]\n settingsFile.setValue('history/history', historyList)\n\n\ndef fill_grid_with_history():\n fill_grid_with_char_list(historyList)\n\n\nclass EmojiPickerWindow(QWidget):\n\n def __init__(self):\n super().__init__()\n self.installEventFilter(self)\n self.title = 'Emoji picker ＼(^o^)／'\n self.width = 281\n self.height = 251\n self.left, self.top = mousePosition()\n self.left -= self.width // 2\n self.top += 24 - self.height\n self.initSettings()\n self.initUI()\n\n def initUI(self):\n layout = QVBoxLayout()\n global layoutStack\n layoutStack = QStackedLayout()\n layoutStackWidget = QWidget()\n layoutStackWidget.setLayout(layoutStack)\n scrollArea = QScrollArea()\n gridWidget = QWidget()\n global emojiGridLayout\n emojiGridLayout = QGridLayout(gridWidget)\n emojiGridLayout.setAlignment(Qt.AlignTop | Qt.AlignLeft)\n for col in range(emojiGridColumnCount):\n emojiGridLayout.setColumnStretch(col, 1)\n for row in range(emojiGridRowCount):\n emojiGridLayout.setRowStretch(row, 1)\n scrollArea.setWidget(gridWidget)\n scrollArea.setWidgetResizable(True)\n layoutStack.addWidget(scrollArea)\n noEmojiFoundLabel = QLabel('No emoji found 🙁')\n noEmojiFoundLabel.setAlignment(Qt.AlignCenter | Qt.AlignHCenter |\n Qt.AlignVCenter)\n layoutStack.addWidget(noEmojiFoundLabel)\n layout.addWidget(layoutStackWidget)\n fill_grid_with_history()\n lineEdit = QLineEditWithArrows()\n lineEdit.textChanged.connect(execute_search)\n layout.addWidget(lineEdit)\n layout.setAlignment(lineEdit, Qt.AlignBottom)\n self.setLayout(layout)\n self.setWindowTitle(self.title)\n self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)\n self.setFixedSize(self.width, self.height)\n self.setWindowFlags(Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint)\n global mainWindow\n mainWindow = self\n self.keyPressed.connect(on_key)\n self.show()\n lineEdit.setFocus()\n\n def initSettings(self):\n global settingsFile\n global historyList\n settingsFile = QSettings('emoji-picker-qtpy', 'history')\n historyList = settingsFile.value('history/history')\n keyPressed = pyqtSignal(int)\n\n def keyPressEvent(self, event):\n super(EmojiPickerWindow, self).keyPressEvent(event)\n self.keyPressed.emit(event.key())\n global willExitOnItsOwn\n\n def eventFilter(self, object, event):\n if event.type() == QEvent.WindowDeactivate or event.type(\n ) == QEvent.FocusOut:\n if not willExitOnItsOwn:\n quitNicely()\n return False\n\n\nclass QClickableLabel(QLabel):\n clicked = pyqtSignal(str)\n\n def __init__(self, parent=None):\n QLabel.__init__(self, parent)\n\n def mousePressEvent(self, ev):\n self.clicked.emit(self.text())\n\n def enterEvent(self, ev):\n emoji_hovered(self)\n\n\nclass QLineEditWithArrows(QLineEdit):\n\n def keyPressEvent(self, ev):\n global selectedEmojiChar\n global foundAnyEmoji\n if ev.key() == Qt.Key_Right:\n move_selection('right')\n if ev.key() == Qt.Key_Left:\n move_selection('left')\n if ev.key() == Qt.Key_Up:\n move_selection('up')\n if ev.key() == Qt.Key_Down:\n move_selection('down')\n if ev.key() == Qt.Key_Return or ev.key() == Qt.Key_Enter:\n if foundAnyEmoji:\n execute_emoji(selectedEmojiChar)\n else:\n quitNicely()\n if ev.key() == Qt.Key_Tab:\n pass\n else:\n QLineEdit.keyPressEvent(self, ev)\n\n\n<mask token>\n",
"step-5": "#!/usr/bin/python\n# Copyright (c) 2020 Maryushi3\n\nimport emoji_data_python as edp\nimport sys\nimport pyautogui\nfrom Xlib import display\nfrom PyQt5.QtWidgets import QApplication, QGridLayout, QLabel, QLineEdit, QScrollArea, QSizePolicy, QStackedLayout, QVBoxLayout, QWidget\nfrom PyQt5.QtCore import QEvent, QSettings, Qt, pyqtSignal\nfrom PyQt5.QtGui import QFont\nfrom PyQt5 import QtTest\n\n\n# globals\nemojiGridLayout = None\nmainWindow = None\nemojiGridColumnCount = 5\nemojiGridRowCount = 4\nemojiToShowCount = 0\nfullRowsCount = 0\nlastRowEmojiCount = 0\nemojiFontSize = 20\nselectedEmojiPosition = list((0,0))\nwillExitOnItsOwn = False\nselectedEmojiChar=''\nsettingsFile = None\nhistoryList = []\nfoundAnyEmoji = True\nlayoutStack = None\n\nfont = QFont()\nfont.setPointSize(emojiFontSize)\n\n# quits without a lag\ndef quitNicely():\n mainWindow.hide()\n quit()\n\n# gets mouse position from Xlib\ndef mousePosition():\n pointerData = display.Display().screen().root.query_pointer()._data\n return pointerData[\"root_x\"], pointerData[\"root_y\"]\n\n# copies and pastes selected emoji\ndef execute_emoji(char):\n add_char_to_history(char)\n global willExitOnItsOwn\n willExitOnItsOwn = True\n mainWindow.hide()\n QApplication.clipboard().setText(char)\n pyautogui.hotkey(\"ctrl\",\"v\")\n QtTest.QTest.qWait(250)\n quit()\n\n# fills grid with given char list and takes care of layout and counting\ndef fill_grid_with_char_list(charList):\n\n # for wraparound\n global emojiToShowCount\n global fullRowsCount\n global lastRowEmojiCount\n emojiToShowCount = min(len(charList),(emojiGridColumnCount*emojiGridRowCount))\n fullRowsCount = emojiToShowCount//emojiGridColumnCount\n lastRowEmojiCount = emojiToShowCount%emojiGridColumnCount\n \n global foundAnyEmoji\n if emojiToShowCount>0:\n foundAnyEmoji = True\n layoutStack.setCurrentIndex(0)\n else:\n foundAnyEmoji = False\n layoutStack.setCurrentIndex(1)\n\n\n # clear grid\n global emojiGridLayout\n for i in reversed(range(emojiGridLayout.count())): \n emojiGridLayout.itemAt(i).widget().setParent(None)\n\n # fill with new chars\n rowIdx = 0\n colIdx = 0\n for emoji in charList:\n if rowIdx>emojiGridRowCount-1:\n break;\n\n label = QClickableLabel(emoji)\n label.clicked.connect(execute_emoji)\n label.setFont(font)\n label.setAlignment(Qt.AlignCenter)\n label.setMinimumHeight(49)\n emojiGridLayout.addWidget(label,rowIdx,colIdx)\n emojiGridLayout.setAlignment(label,Qt.AlignTop)\n if colIdx < emojiGridColumnCount-1:\n colIdx+=1\n else:\n colIdx=0\n rowIdx+=1\n\n emojiGridLayout.setContentsMargins(0,0,0,0)\n emojiGridLayout.setHorizontalSpacing(0)\n emojiGridLayout.setVerticalSpacing(0)\n\n if emojiToShowCount>0:\n highlight_emoji([0,0])\n\n# searches for emoji, and passes them to fill_grid_with_char_list\ndef execute_search(text):\n selectedEmoji = (0,0)\n if not text or text.isspace():\n fill_grid_with_history()\n return\n\n foundEmoji = edp.find_by_name(text)\n charList = [emoji.char for emoji in foundEmoji]\n\n fill_grid_with_char_list(charList)\n\n# handles what to do after hovering over a given label\ndef emoji_hovered(hoveredLabel):\n parentGrid = hoveredLabel.parentWidget().layout()\n hoveredIndex = parentGrid.indexOf(hoveredLabel)\n hoveredRow, hoveredColumn, _, _ = parentGrid.getItemPosition(hoveredIndex)\n highlight_emoji([hoveredRow,hoveredColumn])\n\n# selects, sets style and handles wraparound\ndef highlight_emoji(newPosition):\n global selectedEmojiPosition\n\n # grid is filled to a full rectangle (last row fills the window horizontally)\n if lastRowEmojiCount==0:\n if newPosition[0]<0:\n newPosition[0]=fullRowsCount-1\n elif newPosition[1]<0:\n newPosition[1]=emojiGridColumnCount-1\n elif newPosition[0]>fullRowsCount-1:\n newPosition[0]=0\n elif newPosition[1]>emojiGridColumnCount-1:\n newPosition[1]=0\n # last row is not full\n else:\n #horizontal wraparound through RIGHT edge for full rows\n if (newPosition[0]<fullRowsCount) and (newPosition[1]>emojiGridColumnCount-1):\n newPosition[1]=0\n #horizontal wraparound through LEFT edge for full rows\n elif (newPosition[0]<fullRowsCount) and (newPosition[1]<0):\n newPosition[1]=emojiGridColumnCount-1\n #horizontal wraparound through right edge for NON FULL rows\n elif (newPosition[0]==fullRowsCount) and (newPosition[1]>lastRowEmojiCount-1) and ((selectedEmojiPosition[0]-newPosition[0])==0):\n newPosition[1]=0\n #horizontal wraparound through LEFT edge for NON FULL rows\n elif (newPosition[0]>=fullRowsCount) and (newPosition[1]<0):\n newPosition[1]=lastRowEmojiCount-1\n #vertical wraparound through BOTTOM edge for full cols\n elif (newPosition[0]>fullRowsCount) and (newPosition[1]<lastRowEmojiCount):\n newPosition[0]=0\n #vertical wraparound through TOP edge for full cols\n elif (newPosition[0]<0) and (newPosition[1]<lastRowEmojiCount):\n newPosition[0]=fullRowsCount\n #vertical wraparound through BOTTOM edge for NON FULL cols\n elif (newPosition[0]>fullRowsCount-1) and (newPosition[1]>lastRowEmojiCount-1):\n newPosition[0]=0\n #vertical wraparound through TOP edge for NON FULL cols\n elif (newPosition[0]<0) and (newPosition[1]>lastRowEmojiCount-1):\n newPosition[0]=fullRowsCount-1\n\n oldPosition = selectedEmojiPosition\n selectedEmojiPosition = newPosition\n \n widgetToDeselect = emojiGridLayout.itemAtPosition(oldPosition[0],oldPosition[1])\n if widgetToDeselect:\n widgetToDeselect = widgetToDeselect.widget()\n widgetToDeselect.setStyleSheet(\"\")\n\n global selectedEmojiChar\n widgetToSelect = emojiGridLayout.itemAtPosition(selectedEmojiPosition[0],selectedEmojiPosition[1])\n if widgetToSelect:\n widgetToSelect = widgetToSelect.widget()\n selectedEmojiChar = widgetToSelect.text()\n widgetToSelect.setStyleSheet(\"QLabel{background-color: palette(highlight);}\")\n \n# handles direction where to move emoji selection\ndef move_selection(direction):\n if direction==\"right\":\n highlight_emoji([sum(x) for x in zip(selectedEmojiPosition, [0,1])])\n elif direction==\"left\":\n highlight_emoji([sum(x) for x in zip(selectedEmojiPosition, [0,-1])])\n elif direction==\"up\":\n highlight_emoji([sum(x) for x in zip(selectedEmojiPosition, [-1,0])])\n elif direction==\"down\":\n highlight_emoji([sum(x) for x in zip(selectedEmojiPosition, [1,0])])\n\n# handles Esc\ndef on_key(key):\n # test for a specific key\n if key == Qt.Key_Escape:\n quitNicely()\n\n# adds given emoji to history and saves it to config file\ndef add_char_to_history(char):\n global settingsFile\n global historyList\n if not historyList:\n historyList = [char]\n else:\n if char in historyList:\n historyList.remove(char)\n \n tempList = [char]\n tempList.extend(historyList)\n historyList = tempList[:(emojiGridColumnCount*emojiGridRowCount)] \n \n settingsFile.setValue('history/history',historyList)\n\n# wrapper around filling the grid\ndef fill_grid_with_history():\n fill_grid_with_char_list(historyList)\n\n# main app window class with inits\nclass EmojiPickerWindow(QWidget):\n\n def __init__(self):\n super().__init__()\n\n # focus handling\n self.installEventFilter(self)\n\n self.title = 'Emoji picker ＼(^o^)／'\n self.width = 281\n self.height = 251\n\n # start with text box centered at mouse pointer position\n self.left, self.top = mousePosition() \n self.left -= self.width//2\n self.top += (24-self.height)\n\n self.initSettings()\n self.initUI()\n \n def initUI(self):\n # topmost window layout \n layout = QVBoxLayout() \n\n global layoutStack\n layoutStack = QStackedLayout()\n layoutStackWidget = QWidget()\n layoutStackWidget.setLayout(layoutStack)\n\n # scroll area setup shenanigans\n scrollArea = QScrollArea() \n gridWidget = QWidget()\n global emojiGridLayout\n emojiGridLayout = QGridLayout(gridWidget)\n emojiGridLayout.setAlignment(Qt.AlignTop | Qt.AlignLeft)\n\n\n\n # stretch grid to widget\n for col in range(emojiGridColumnCount):\n emojiGridLayout.setColumnStretch(col,1)\n for row in range(emojiGridRowCount):\n emojiGridLayout.setRowStretch(row,1)\n\n scrollArea.setWidget(gridWidget)\n scrollArea.setWidgetResizable(True)\n layoutStack.addWidget(scrollArea)\n\n # info to show when no emoji has been found\n noEmojiFoundLabel = QLabel(\"No emoji found 🙁\")\n noEmojiFoundLabel.setAlignment(Qt.AlignCenter | Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter)\n layoutStack.addWidget(noEmojiFoundLabel) \n layout.addWidget(layoutStackWidget)\n\n # fill with a placeholder for now (smiling or smile)\n # execute_search('smil')\n fill_grid_with_history()\n # bottom text entry\n lineEdit = QLineEditWithArrows() \n lineEdit.textChanged.connect(execute_search)\n layout.addWidget(lineEdit)\n\n # align it to the bottom, so that it won't stay centered vertically\n layout.setAlignment(lineEdit, Qt.AlignBottom)\n\n\n self.setLayout(layout)\n self.setWindowTitle(self.title)\n self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)\n self.setFixedSize(self.width, self.height)\n self.setWindowFlags(Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint)\n\n # needed for filling the grid out from the outside\n global mainWindow\n mainWindow = self\n\n # esc handling\n self.keyPressed.connect(on_key)\n\n self.show()\n lineEdit.setFocus()\n \n def initSettings(self):\n global settingsFile\n global historyList\n settingsFile = QSettings(\"emoji-picker-qtpy\", \"history\");\n historyList = settingsFile.value('history/history')\n\n # key handling\n keyPressed = pyqtSignal(int)\n def keyPressEvent(self, event):\n super(EmojiPickerWindow, self).keyPressEvent(event)\n self.keyPressed.emit(event.key())\n\n # focus handling\n global willExitOnItsOwn\n def eventFilter(self, object, event):\n if event.type()== QEvent.WindowDeactivate or event.type()== QEvent.FocusOut:\n if (not willExitOnItsOwn):\n quitNicely()\n return False\n\n# clickable label\nclass QClickableLabel(QLabel):\n clicked=pyqtSignal(str)\n def __init__(self, parent=None):\n QLabel.__init__(self, parent)\n\n def mousePressEvent(self, ev):\n self.clicked.emit(self.text()) \n\n def enterEvent(self, ev):\n emoji_hovered(self)\n\n# keyboard handling override for QlineEdit\nclass QLineEditWithArrows(QLineEdit):\n def keyPressEvent(self, ev):\n global selectedEmojiChar\n global foundAnyEmoji\n if(ev.key() == Qt.Key_Right):\n move_selection(\"right\")\n if(ev.key() == Qt.Key_Left):\n move_selection(\"left\")\n if(ev.key() == Qt.Key_Up):\n move_selection(\"up\")\n if(ev.key() == Qt.Key_Down):\n move_selection(\"down\")\n if(ev.key() == Qt.Key_Return or ev.key() == Qt.Key_Enter):\n if foundAnyEmoji:\n execute_emoji(selectedEmojiChar)\n else:\n quitNicely()\n if(ev.key() == Qt.Key_Tab):\n pass\n else:\n QLineEdit.keyPressEvent(self,ev)\n \nif __name__ == '__main__':\n app = QApplication(sys.argv)\n ex = EmojiPickerWindow()\n sys.exit(app.exec_())\n",
"step-ids": [
17,
19,
21,
24,
29
]
}
|
[
17,
19,
21,
24,
29
] |
#デフォルト引数の破壊
#以下、破壊的な操作
def sample(x, arg=[]):
arg.append(x)
return arg
print(sample(1))
print(sample(2))
print(sample(3))
#対策・・・デフォルト引数にはイミュータブルなものを使用する
def sample(x, arg=None):
if arg is None:
arg = []
arg.append(x)
return arg
print(sample(1))
print(sample(2))
print(sample(3))
|
normal
|
{
"blob_id": "1b645ab0a48b226e26009f76ea49fd3f10f5cc7b",
"index": 3880,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef sample(x, arg=None):\n if arg is None:\n arg = []\n arg.append(x)\n return arg\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "def sample(x, arg=[]):\n arg.append(x)\n return arg\n\n\n<mask token>\n\n\ndef sample(x, arg=None):\n if arg is None:\n arg = []\n arg.append(x)\n return arg\n\n\n<mask token>\n",
"step-4": "def sample(x, arg=[]):\n arg.append(x)\n return arg\n\n\nprint(sample(1))\nprint(sample(2))\nprint(sample(3))\n\n\ndef sample(x, arg=None):\n if arg is None:\n arg = []\n arg.append(x)\n return arg\n\n\nprint(sample(1))\nprint(sample(2))\nprint(sample(3))\n",
"step-5": "#デフォルト引数の破壊\r\n#以下、破壊的な操作\r\ndef sample(x, arg=[]):\r\n arg.append(x)\r\n return arg\r\n\r\nprint(sample(1))\r\nprint(sample(2))\r\nprint(sample(3))\r\n\r\n#対策・・・デフォルト引数にはイミュータブルなものを使用する\r\ndef sample(x, arg=None):\r\n if arg is None:\r\n arg = []\r\n \r\n arg.append(x)\r\n return arg\r\n\r\nprint(sample(1))\r\nprint(sample(2))\r\nprint(sample(3))",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
# -*- coding: utf-8 -*-
# Copyright 2015 Donne Martin. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"). You
# may not use this file except in compliance with the License. A copy of
# the License is located at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# or in the "license" file accompanying this file. This file is
# distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF
# ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific
# language governing permissions and limitations under the License.
from __future__ import unicode_literals
from __future__ import print_function
import click
from getpass import getpass
import os
import requests
from requests.packages.urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning
from .compat import configparser
from .lib.github3 import authorize, enterprise_login, login
from .lib.github3.exceptions import AuthenticationFailed, UnprocessableEntity
class Config(object):
"""Gitsome config.
:type api: :class:`github3.github.Github`
:param api: An instance of github3.github.Github.
:type clr_x: str
:param clr_x: Various ansi color config colors to use for highlights.
:type CONFIG: str
:param CONFIG: The config file name.
:type CONFIG_SECTION: str
:param CONFIG_SECTION: The main config file section label.
:type CONFIG_CLR_X: str
:param CONFIG_CLR_X: Various ansi color config labels to use for highlights.
:type CONFIG_ENTERPRISE_URL: str
:param CONFIG_ENTERPRISE_URL: The GitHub Enterprise url.
:type CONFIG_USER_LOGIN: str
:param CONFIG_USER_LOGIN: The user login.
:type CONFIG_USER_PASS: str
:param CONFIG_USER_PASS: The user password.
:type CONFIG_USER_TOKEN: str
:param CONFIG_USER_TOKEN: The user token.
:type CONFIG_USER_FEED: str
:param CONFIG_USER_FEED: The user feed config. This is the feed on
https://github.com/ when logged in and requires the basic auth model,
which doesn't work when logging in with tokens or 2FA. This config
listed the pre-signed url to access the feed.
:type CONFIG_URL: str
:param CONFIG_URL: The config file name that contains urls used in the
`gh view` command.
:type CONFIG_URL_SECTION: str
:param CONFIG_URL_SECTION: The config file section that contains urls used
in the `gh view [url_index]` command.
:type CONFIG_URL_LIST: str
:param CONFIG_URL_LIST: The config containing a list of the last set of
urls the user has seen, which allows the user to quickly access a repo
url with the `gh view [url_index]` command.
:type CONFIG_VERIFY_SSL: str
:param CONFIG_VERIFY_SSL: Determines whether to verify SSL certs.
:type enterprise_url: str
:param enterprise_url: The GitHub Enterprise url.
:type urls: list
:param urls: The last set of urls the user has seen, which allows the user
to quickly access a repo url with the gh view [url_index] command.
:type user_login: str
:param user_login: The user's login in ~/.gitsomeconfig.
:type user_pass: str
:param user_pass: The user's pass in ~/.gitsomeconfig.
This is only stored for GitHub Enterprise users since using only a
personal access token does not seem to be supported.
:type user_token: str
:param user_token: The user's token in ~/.gitsomeconfig.
:type verify_ssl: bool
:param verify_ssl: Determines whether to verify SSL certs.
"""
CONFIG = '.gitsomeconfig'
CONFIG_CLR_PRIMARY = 'clr_primary'
CONFIG_CLR_SECONDARY = 'clr_secondary'
CONFIG_CLR_TERTIARY = 'clr_tertiary'
CONFIG_CLR_QUATERNARY = 'clr_quaternary'
CONFIG_CLR_BOLD = 'clr_bold'
CONFIG_CLR_CODE = 'clr_code'
CONFIG_CLR_ERROR = 'clr_error'
CONFIG_CLR_HEADER = 'clr_header'
CONFIG_CLR_LINK = 'clr_link'
CONFIG_CLR_LIST = 'clr_list'
CONFIG_CLR_MESSAGE = 'clr_message'
CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS = 'clr_num_comments'
CONFIG_CLR_NUM_POINTS = 'clr_num_points'
CONFIG_CLR_TAG = 'clr_tag'
CONFIG_CLR_TIME = 'clr_time'
CONFIG_CLR_TITLE = 'clr_title'
CONFIG_CLR_TOOLTIP = 'clr_tooltip'
CONFIG_CLR_USER = 'clr_user'
CONFIG_CLR_VIEW_LINK = 'clr_view_link'
CONFIG_CLR_VIEW_INDEX = 'clr_view_index'
CONFIG_SECTION = 'github'
CONFIG_USER_LOGIN = 'user_login'
CONFIG_USER_PASS = 'user_pass'
CONFIG_USER_TOKEN = 'user_token'
CONFIG_USER_FEED = 'user_feed'
CONFIG_ENTERPRISE_URL = 'enterprise_url'
CONFIG_VERIFY_SSL = 'verify_ssl'
CONFIG_URL = '.gitsomeconfigurl'
CONFIG_URL_SECTION = 'url'
CONFIG_URL_LIST = 'url_list'
CONFIG_AVATAR = '.gitsomeconfigavatar.png'
def __init__(self):
self.api = None
self.user_login = None
self.user_pass = None
self.user_token = None
self.user_feed = None
self.enterprise_url = None
self.verify_ssl = True
self.urls = []
self._init_colors()
self.load_configs([
self.load_config_colors,
])
self.login = login
self.authorize = authorize
self.getpass = getpass
def _init_colors(self):
"""Initialize colors to their defaults."""
self.clr_primary = None
self.clr_secondary = 'green'
self.clr_tertiary = 'cyan'
self.clr_quaternary = 'yellow'
self.clr_bold = 'cyan'
self.clr_code = 'cyan'
self.clr_error = 'red'
self.clr_header = 'yellow'
self.clr_link = 'green'
self.clr_list = 'cyan'
self.clr_message = None
self.clr_num_comments = 'green'
self.clr_num_points = 'green'
self.clr_tag = 'cyan'
self.clr_time = 'yellow'
self.clr_title = None
self.clr_tooltip = None
self.clr_user = 'cyan'
self.clr_view_link = 'magenta'
self.clr_view_index = 'magenta'
def authenticate_cached_credentials(self, config, parser,
enterprise_auth=enterprise_login):
"""Authenticate with the user's credentials in ~/.gitsomeconfig.
:type config: str
:param config: The config path.
:type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`
:param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser.
"""
with open(config) as config_file:
try:
parser.read_file(config_file)
except AttributeError:
parser.readfp(config_file)
self.user_login = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_USER_LOGIN)
self.user_pass = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_USER_PASS)
self.user_token = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_USER_TOKEN)
self.enterprise_url = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_ENTERPRISE_URL)
self.verify_ssl = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_VERIFY_SSL,
boolean_config=True)
self.user_feed = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_USER_FEED)
if not self.verify_ssl:
# The user has chosen not to verify SSL certs.
# Disable warnings related to this option.
requests.packages.urllib3.disable_warnings(
InsecureRequestWarning)
login_kwargs = {
'username': self.user_login,
'two_factor_callback': self.request_two_factor_code,
}
if self.enterprise_url is not None:
self.login = enterprise_auth
login_kwargs.update({
'url': self.enterprise_url,
'verify': self.verify_ssl,
})
if self.user_token is not None:
login_kwargs.update({'token': self.user_token})
elif self.user_pass is not None:
login_kwargs.update({'password': self.user_pass})
else:
self.print_auth_error()
return
else:
login_kwargs.update({'token': self.user_token})
self.api = self.login(**login_kwargs)
def authenticate(self, enterprise=False,
enterprise_auth=enterprise_login, overwrite=False):
"""Log into GitHub.
Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.
:type enterprise: bool
:param enterprise: Determines whether to configure GitHub Enterprise.
Default: False.
:type overwrite: bool
:param overwrite: indicates whether we cant to overwrite the current
set of credentials. Default: False.
"""
if self.api is not None and not overwrite:
return
# Get the full path to the configuration file.
config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)
parser = configparser.RawConfigParser()
# Check to make sure the file exists and we are allowed to read it.
# Skip if we want to overwrite the auth settings.
if os.path.isfile(config) and os.access(config, os.R_OK | os.W_OK) and \
not overwrite:
with open(config) as config_file:
try:
parser.read_file(config_file)
except AttributeError:
parser.readfp(config_file)
self.authenticate_cached_credentials(config, parser)
else:
# The file didn't exist or we don't have the correct permissions.
login_kwargs = {
'two_factor_callback': self.request_two_factor_code,
}
if enterprise:
self.login = enterprise_auth
while not self.enterprise_url:
self.enterprise_url = input('Enterprise URL: ')
if click.confirm('Do you want to verify SSL certs?',
default=True):
self.verify_ssl = True
else:
self.verify_ssl = False
login_kwargs.update({
'url': self.enterprise_url,
'verify': self.verify_ssl,
})
while not self.user_login:
self.user_login = input('User Login: ')
login_kwargs.update({'username': self.user_login})
if click.confirm(('Do you want to log in with a password [Y] or '
'a personal access token [n]?'),
default=True):
user_pass = None
while not user_pass:
user_pass = self.getpass('Password: ')
login_kwargs.update({'password': user_pass})
try:
if not enterprise:
# Trade the user password for a personal access token.
# This does not seem to be available for Enterprise.
auth = self.authorize(
self.user_login,
user_pass,
scopes=['user', 'repo'],
note='gitsome',
note_url='https://github.com/donnemartin/gitsome',
two_factor_callback=self.request_two_factor_code
)
self.user_token = auth.token
else:
self.user_pass = user_pass
except (UnprocessableEntity, AuthenticationFailed):
click.secho('Error creating token.',
fg=self.clr_error)
click.secho(('Visit the following page and verify you do '
'not have an existing token named "gitsome":\n'
' https://github.com/settings/tokens\n'
'If a token already exists, update your '
'~/.gitsomeconfig file with your token:\n'
' user_token = TOKEN\n'
'You can also generate a new token.'),
fg=self.clr_message)
self.print_auth_error()
return
else:
# The user has chosen to authenticate with a token.
while not self.user_token:
self.user_token = input('Token: ')
login_kwargs.update({'token': self.user_token})
self.api = self.login(**login_kwargs)
if self.user_feed:
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_USER_FEED,
self.user_feed)
def check_auth(self):
"""Check if the current authorization is valid.
This method uses the ratelimit_remaining api to check whether
the currently authenticated user's credentials are valid without
deducting from the rate limit. The ratelimit_remaining api does not
seem to be available for GitHub Enterprise.
github3.py's method check_authorization seems to only work given
an authorization created by a registered application.
TODO: Determine a better way to check the authorization for
GitHub Enterprise.
:type enterprise: bool
:param enterprise: Determines whether we are authenticating with
GitHub Enterprise.
"""
if self.enterprise_url is not None:
return True
try:
if self.api is not None:
# Throws AuthenticationFailed if invalid credentials but
# does not deduct from the rate limit.
self.api.ratelimit_remaining
return True
else:
self.print_auth_error()
except AuthenticationFailed:
self.print_auth_error()
return False
def get_github_config_path(self, config_file_name):
"""Attempt to find the github config file.
Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.
:type config_file_name: str
:param config_file_name: The config file name.
:rtype: str
:return: The github config file path.
"""
home = os.path.abspath(os.environ.get('HOME', ''))
config_file_path = os.path.join(home, config_file_name)
return config_file_path
def load_config(self, parser, cfg_label, default=None,
color_config=False, boolean_config=False):
"""Load the specified config from ~/.gitsomeconfig.
:type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`
:param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.
:type cfg_label: str
:param cfg_label: The config label to load.
:type default: str
:param default: The default color if no color config exists.
Default: None.
:type color_config: bool
:param color_config: Determines whether this is a color config.
Default: False.
:type boolean_config: bool
:param boolean_config: Determines whether to load a boolean config.
Default: False.
"""
try:
if boolean_config:
cfg = parser.getboolean(self.CONFIG_SECTION, cfg_label)
else:
cfg = parser.get(self.CONFIG_SECTION, cfg_label)
if color_config:
if cfg == 'none':
cfg = None
# Check if the user input a valid color.
# If invalid, this will throw a TypeError
click.style('', fg=cfg)
except (TypeError, configparser.NoOptionError):
return default
return cfg
def load_configs(self, config_funcs):
"""Load the specified config from ~/.gitsomeconfig.
:type foo: list
:param foo: The config methods to run.
"""
config_file_path = self.get_github_config_path(self.CONFIG)
parser = configparser.RawConfigParser()
try:
with open(config_file_path) as config_file:
try:
parser.read_file(config_file)
except AttributeError:
parser.readfp(config_file)
for config_func in config_funcs:
config_func(parser)
except IOError:
# There might not be a cache yet, just silently return.
return None
def load_config_colors(self, parser):
"""Load the color config from ~/.gitsomeconfig.
:type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`
:param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.
"""
self.load_colors(parser)
def load_colors(self, parser):
"""Load all colors from ~/.gitsomeconfig.
:type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`
:param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.
"""
self.clr_primary = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_PRIMARY,
default=self.clr_primary,
color_config=True)
self.clr_secondary = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_SECONDARY,
default=self.clr_secondary,
color_config=True)
self.clr_tertiary = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_TERTIARY,
default=self.clr_tertiary,
color_config=True)
self.clr_quaternary = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_QUATERNARY,
default=self.clr_quaternary,
color_config=True)
self.clr_bold = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_BOLD,
default=self.clr_bold,
color_config=True)
self.clr_code = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_CODE,
default=self.clr_code,
color_config=True)
self.clr_code = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_ERROR,
default=self.clr_code,
color_config=True)
self.clr_header = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_HEADER,
default=self.clr_header,
color_config=True)
self.clr_link = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_LINK,
default=self.clr_link,
color_config=True)
self.clr_list = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_LIST,
default=self.clr_list,
color_config=True)
self.clr_message = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_MESSAGE,
default=self.clr_message,
color_config=True)
self.clr_num_comments = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS,
default=self.clr_num_comments,
color_config=True)
self.clr_num_points = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS,
default=self.clr_num_points,
color_config=True)
self.clr_tag = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_TAG,
default=self.clr_tag,
color_config=True)
self.clr_time = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_TIME,
default=self.clr_time,
color_config=True)
self.clr_title = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_TITLE,
default=self.clr_title,
color_config=True)
self.clr_tooltip = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_TOOLTIP,
default=self.clr_tooltip,
color_config=True)
self.clr_user = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_USER,
default=self.clr_user,
color_config=True)
self.clr_view_link = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_VIEW_LINK,
default=self.clr_view_link,
color_config=True)
self.clr_view_index = self.load_config(
parser=parser,
cfg_label=self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX,
default=self.clr_view_index,
color_config=True)
def load_urls(self, view_in_browser):
"""Load the current set of urls from ~/.gitsomeconfigurl.
:type view_in_browser: bool
:param view_in_browser: Determines whether to view the urls in a
browser.
:rtype: list
:return: Collection of urls.
"""
config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)
parser = configparser.RawConfigParser()
with open(config) as config_file:
try:
parser.read_file(config_file)
except AttributeError:
parser.readfp(config_file)
urls = parser.get(self.CONFIG_URL_SECTION,
self.CONFIG_URL_LIST)
urls = urls.strip()
excludes = ['[', ']', "'"]
for exclude in excludes:
urls = urls.replace(exclude, '')
if not view_in_browser:
urls = urls.replace('https://github.com/', '')
return urls.split(', ')
def print_auth_error(self):
"""Print a message the authorization has failed."""
click.secho('Authentication error.', fg=self.clr_error)
click.secho(('Update your credentials in ~/.gitsomeconfig '
'or run:\n gh configure'),
fg=self.clr_message)
def prompt_news_feed(self):
"""Prompt the user to enter a news feed url."""
if click.confirm(('No feed url detected.\n Calling gh events without '
"an argument\n displays the logged in user's "
'news feed.\nDo you want gitsome to track your '
'news feed?'),
default=True):
click.secho(('Visit the following url while logged into GitHub:\n'
' https://github.com\n'
'Enter the url found under "Subscribe to your '
'news feed".'),
fg=self.clr_message)
self.user_feed = ''
while not self.user_feed:
self.user_feed = input('URL: ')
def request_two_factor_code(self):
"""Request two factor authentication code.
Callback if two factor authentication is requested.
:rtype: str
:return: The user input two factor authentication code.
"""
code = ''
while not code:
code = input('Enter 2FA code: ')
return code
def save_config(self):
"""Saves the config to ~/.gitsomeconfig."""
if self.check_auth():
config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)
parser = configparser.RawConfigParser()
parser.add_section(self.CONFIG_SECTION)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_USER_LOGIN,
self.user_login)
if self.user_token is not None:
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_USER_TOKEN,
self.user_token)
if self.user_feed is not None:
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_USER_FEED,
self.user_feed)
if self.enterprise_url is not None:
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_ENTERPRISE_URL,
self.enterprise_url)
if self.user_pass is not None:
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_USER_PASS,
self.user_pass)
else:
parser.remove_option(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_USER_PASS)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_VERIFY_SSL,
self.verify_ssl)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_PRIMARY,
self.clr_primary)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_SECONDARY,
self.clr_secondary)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_TERTIARY,
self.clr_tertiary)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_QUATERNARY,
self.clr_quaternary)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_BOLD,
self.clr_bold)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_CODE,
self.clr_code)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_ERROR,
self.clr_error)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_HEADER,
self.clr_header)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_LINK,
self.clr_link)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_LIST,
self.clr_list)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_MESSAGE,
self.clr_message)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS,
self.clr_num_comments)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS,
self.clr_num_points)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_TAG,
self.clr_tag)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_TIME,
self.clr_time)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_TITLE,
self.clr_title)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_TOOLTIP,
self.clr_tooltip)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_USER,
self.clr_user)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_VIEW_LINK,
self.clr_view_link)
parser.set(self.CONFIG_SECTION,
self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX,
self.clr_view_index)
with open(config, 'w+') as config_file:
parser.write(config_file)
def save_urls(self):
"""Save the current set of urls to ~/.gitsomeconfigurl."""
config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)
parser = configparser.RawConfigParser()
try:
parser.add_section(self.CONFIG_URL_SECTION)
except configparser.DuplicateSectionError:
pass
parser.set(self.CONFIG_URL_SECTION, self.CONFIG_URL_LIST, self.urls)
with open(config, 'w+') as config_file:
parser.write(config_file)
def show_bash_completions_info(self):
"""Show info on how to enable bash completions"""
click.secho(('By default, gitsome looks at the following locations '
'to enable bash completions:\n'
' https://github.com/donnemartin/gitsome/blob/master/xonsh/environ.py#L123-L130\n' # NOQA
'If bash completions are not working for you, check out '
'the following link:\n'
' https://github.com/donnemartin/gitsome#enabling-bash-completions'), # NOQA
fg=self.clr_message)
|
normal
|
{
"blob_id": "a649139a600cb506056a20e00089a07ec9244394",
"index": 858,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass Config(object):\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n\n def _init_colors(self):\n \"\"\"Initialize colors to their defaults.\"\"\"\n self.clr_primary = None\n self.clr_secondary = 'green'\n self.clr_tertiary = 'cyan'\n self.clr_quaternary = 'yellow'\n self.clr_bold = 'cyan'\n self.clr_code = 'cyan'\n self.clr_error = 'red'\n self.clr_header = 'yellow'\n self.clr_link = 'green'\n self.clr_list = 'cyan'\n self.clr_message = None\n self.clr_num_comments = 'green'\n self.clr_num_points = 'green'\n self.clr_tag = 'cyan'\n self.clr_time = 'yellow'\n self.clr_title = None\n self.clr_tooltip = None\n self.clr_user = 'cyan'\n self.clr_view_link = 'magenta'\n self.clr_view_index = 'magenta'\n <mask token>\n\n def authenticate(self, enterprise=False, enterprise_auth=\n enterprise_login, overwrite=False):\n \"\"\"Log into GitHub.\n\n Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.\n\n :type enterprise: bool\n :param enterprise: Determines whether to configure GitHub Enterprise.\n Default: False.\n\n :type overwrite: bool\n :param overwrite: indicates whether we cant to overwrite the current\n set of credentials. Default: False.\n \"\"\"\n if self.api is not None and not overwrite:\n return\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n if os.path.isfile(config) and os.access(config, os.R_OK | os.W_OK\n ) and not overwrite:\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n self.authenticate_cached_credentials(config, parser)\n else:\n login_kwargs = {'two_factor_callback': self.request_two_factor_code\n }\n if enterprise:\n self.login = enterprise_auth\n while not self.enterprise_url:\n self.enterprise_url = input('Enterprise URL: ')\n if click.confirm('Do you want to verify SSL certs?',\n default=True):\n self.verify_ssl = True\n else:\n self.verify_ssl = False\n login_kwargs.update({'url': self.enterprise_url, 'verify':\n self.verify_ssl})\n while not self.user_login:\n self.user_login = input('User Login: ')\n login_kwargs.update({'username': self.user_login})\n if click.confirm(\n 'Do you want to log in with a password [Y] or a personal access token [n]?'\n , default=True):\n user_pass = None\n while not user_pass:\n user_pass = self.getpass('Password: ')\n login_kwargs.update({'password': user_pass})\n try:\n if not enterprise:\n auth = self.authorize(self.user_login, user_pass,\n scopes=['user', 'repo'], note='gitsome',\n note_url=\n 'https://github.com/donnemartin/gitsome',\n two_factor_callback=self.request_two_factor_code)\n self.user_token = auth.token\n else:\n self.user_pass = user_pass\n except (UnprocessableEntity, AuthenticationFailed):\n click.secho('Error creating token.', fg=self.clr_error)\n click.secho(\n \"\"\"Visit the following page and verify you do not have an existing token named \"gitsome\":\n https://github.com/settings/tokens\nIf a token already exists, update your ~/.gitsomeconfig file with your token:\n user_token = TOKEN\nYou can also generate a new token.\"\"\"\n , fg=self.clr_message)\n self.print_auth_error()\n return\n else:\n while not self.user_token:\n self.user_token = input('Token: ')\n login_kwargs.update({'token': self.user_token})\n self.api = self.login(**login_kwargs)\n if self.user_feed:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_FEED, self\n .user_feed)\n\n def check_auth(self):\n \"\"\"Check if the current authorization is valid.\n\n This method uses the ratelimit_remaining api to check whether\n the currently authenticated user's credentials are valid without\n deducting from the rate limit. The ratelimit_remaining api does not\n seem to be available for GitHub Enterprise.\n\n github3.py's method check_authorization seems to only work given\n an authorization created by a registered application.\n\n TODO: Determine a better way to check the authorization for\n GitHub Enterprise.\n\n :type enterprise: bool\n :param enterprise: Determines whether we are authenticating with\n GitHub Enterprise.\n \"\"\"\n if self.enterprise_url is not None:\n return True\n try:\n if self.api is not None:\n self.api.ratelimit_remaining\n return True\n else:\n self.print_auth_error()\n except AuthenticationFailed:\n self.print_auth_error()\n return False\n\n def get_github_config_path(self, config_file_name):\n \"\"\"Attempt to find the github config file.\n\n Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.\n\n :type config_file_name: str\n :param config_file_name: The config file name.\n\n :rtype: str\n :return: The github config file path.\n \"\"\"\n home = os.path.abspath(os.environ.get('HOME', ''))\n config_file_path = os.path.join(home, config_file_name)\n return config_file_path\n <mask token>\n\n def load_configs(self, config_funcs):\n \"\"\"Load the specified config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type foo: list\n :param foo: The config methods to run.\n \"\"\"\n config_file_path = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n try:\n with open(config_file_path) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n for config_func in config_funcs:\n config_func(parser)\n except IOError:\n return None\n\n def load_config_colors(self, parser):\n \"\"\"Load the color config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n \"\"\"\n self.load_colors(parser)\n\n def load_colors(self, parser):\n \"\"\"Load all colors from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n \"\"\"\n self.clr_primary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_PRIMARY, default=self.clr_primary, color_config=True)\n self.clr_secondary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self\n .CONFIG_CLR_SECONDARY, default=self.clr_secondary, color_config\n =True)\n self.clr_tertiary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TERTIARY, default=self.clr_tertiary, color_config=True)\n self.clr_quaternary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_QUATERNARY, default=self.clr_quaternary,\n color_config=True)\n self.clr_bold = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_BOLD, default=self.clr_bold, color_config=True)\n self.clr_code = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_CODE, default=self.clr_code, color_config=True)\n self.clr_code = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_ERROR, default=self.clr_code, color_config=True)\n self.clr_header = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_HEADER, default=self.clr_header, color_config=True)\n self.clr_link = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_LINK, default=self.clr_link, color_config=True)\n self.clr_list = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_LIST, default=self.clr_list, color_config=True)\n self.clr_message = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_MESSAGE, default=self.clr_message, color_config=True)\n self.clr_num_comments = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS, default=self.clr_num_comments,\n color_config=True)\n self.clr_num_points = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS, default=self.clr_num_points,\n color_config=True)\n self.clr_tag = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TAG, default=self.clr_tag, color_config=True)\n self.clr_time = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TIME, default=self.clr_time, color_config=True)\n self.clr_title = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TITLE, default=self.clr_title, color_config=True)\n self.clr_tooltip = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TOOLTIP, default=self.clr_tooltip, color_config=True)\n self.clr_user = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_USER, default=self.clr_user, color_config=True)\n self.clr_view_link = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self\n .CONFIG_CLR_VIEW_LINK, default=self.clr_view_link, color_config\n =True)\n self.clr_view_index = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX, default=self.clr_view_index,\n color_config=True)\n\n def load_urls(self, view_in_browser):\n \"\"\"Load the current set of urls from ~/.gitsomeconfigurl.\n\n :type view_in_browser: bool\n :param view_in_browser: Determines whether to view the urls in a\n browser.\n\n :rtype: list\n :return: Collection of urls.\n \"\"\"\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n urls = parser.get(self.CONFIG_URL_SECTION, self.CONFIG_URL_LIST)\n urls = urls.strip()\n excludes = ['[', ']', \"'\"]\n for exclude in excludes:\n urls = urls.replace(exclude, '')\n if not view_in_browser:\n urls = urls.replace('https://github.com/', '')\n return urls.split(', ')\n\n def print_auth_error(self):\n \"\"\"Print a message the authorization has failed.\"\"\"\n click.secho('Authentication error.', fg=self.clr_error)\n click.secho(\n 'Update your credentials in ~/.gitsomeconfig or run:\\n gh configure'\n , fg=self.clr_message)\n <mask token>\n\n def request_two_factor_code(self):\n \"\"\"Request two factor authentication code.\n\n Callback if two factor authentication is requested.\n\n :rtype: str\n :return: The user input two factor authentication code.\n \"\"\"\n code = ''\n while not code:\n code = input('Enter 2FA code: ')\n return code\n\n def save_config(self):\n \"\"\"Saves the config to ~/.gitsomeconfig.\"\"\"\n if self.check_auth():\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n parser.add_section(self.CONFIG_SECTION)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_LOGIN, self.\n user_login)\n if self.user_token is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_TOKEN,\n self.user_token)\n if self.user_feed is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_FEED, self\n .user_feed)\n if self.enterprise_url is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_ENTERPRISE_URL,\n self.enterprise_url)\n if self.user_pass is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_PASS,\n self.user_pass)\n else:\n parser.remove_option(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_PASS\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_VERIFY_SSL, self.\n verify_ssl)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_PRIMARY, self.\n clr_primary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_SECONDARY, self\n .clr_secondary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TERTIARY, self.\n clr_tertiary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_QUATERNARY,\n self.clr_quaternary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_BOLD, self.clr_bold\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_CODE, self.clr_code\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_ERROR, self.\n clr_error)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_HEADER, self.\n clr_header)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_LINK, self.clr_link\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_LIST, self.clr_list\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_MESSAGE, self.\n clr_message)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS,\n self.clr_num_comments)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS,\n self.clr_num_points)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TAG, self.clr_tag)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TIME, self.clr_time\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TITLE, self.\n clr_title)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TOOLTIP, self.\n clr_tooltip)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_USER, self.clr_user\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_VIEW_LINK, self\n .clr_view_link)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX,\n self.clr_view_index)\n with open(config, 'w+') as config_file:\n parser.write(config_file)\n\n def save_urls(self):\n \"\"\"Save the current set of urls to ~/.gitsomeconfigurl.\"\"\"\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n try:\n parser.add_section(self.CONFIG_URL_SECTION)\n except configparser.DuplicateSectionError:\n pass\n parser.set(self.CONFIG_URL_SECTION, self.CONFIG_URL_LIST, self.urls)\n with open(config, 'w+') as config_file:\n parser.write(config_file)\n <mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass Config(object):\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n\n def __init__(self):\n self.api = None\n self.user_login = None\n self.user_pass = None\n self.user_token = None\n self.user_feed = None\n self.enterprise_url = None\n self.verify_ssl = True\n self.urls = []\n self._init_colors()\n self.load_configs([self.load_config_colors])\n self.login = login\n self.authorize = authorize\n self.getpass = getpass\n\n def _init_colors(self):\n \"\"\"Initialize colors to their defaults.\"\"\"\n self.clr_primary = None\n self.clr_secondary = 'green'\n self.clr_tertiary = 'cyan'\n self.clr_quaternary = 'yellow'\n self.clr_bold = 'cyan'\n self.clr_code = 'cyan'\n self.clr_error = 'red'\n self.clr_header = 'yellow'\n self.clr_link = 'green'\n self.clr_list = 'cyan'\n self.clr_message = None\n self.clr_num_comments = 'green'\n self.clr_num_points = 'green'\n self.clr_tag = 'cyan'\n self.clr_time = 'yellow'\n self.clr_title = None\n self.clr_tooltip = None\n self.clr_user = 'cyan'\n self.clr_view_link = 'magenta'\n self.clr_view_index = 'magenta'\n <mask token>\n\n def authenticate(self, enterprise=False, enterprise_auth=\n enterprise_login, overwrite=False):\n \"\"\"Log into GitHub.\n\n Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.\n\n :type enterprise: bool\n :param enterprise: Determines whether to configure GitHub Enterprise.\n Default: False.\n\n :type overwrite: bool\n :param overwrite: indicates whether we cant to overwrite the current\n set of credentials. Default: False.\n \"\"\"\n if self.api is not None and not overwrite:\n return\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n if os.path.isfile(config) and os.access(config, os.R_OK | os.W_OK\n ) and not overwrite:\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n self.authenticate_cached_credentials(config, parser)\n else:\n login_kwargs = {'two_factor_callback': self.request_two_factor_code\n }\n if enterprise:\n self.login = enterprise_auth\n while not self.enterprise_url:\n self.enterprise_url = input('Enterprise URL: ')\n if click.confirm('Do you want to verify SSL certs?',\n default=True):\n self.verify_ssl = True\n else:\n self.verify_ssl = False\n login_kwargs.update({'url': self.enterprise_url, 'verify':\n self.verify_ssl})\n while not self.user_login:\n self.user_login = input('User Login: ')\n login_kwargs.update({'username': self.user_login})\n if click.confirm(\n 'Do you want to log in with a password [Y] or a personal access token [n]?'\n , default=True):\n user_pass = None\n while not user_pass:\n user_pass = self.getpass('Password: ')\n login_kwargs.update({'password': user_pass})\n try:\n if not enterprise:\n auth = self.authorize(self.user_login, user_pass,\n scopes=['user', 'repo'], note='gitsome',\n note_url=\n 'https://github.com/donnemartin/gitsome',\n two_factor_callback=self.request_two_factor_code)\n self.user_token = auth.token\n else:\n self.user_pass = user_pass\n except (UnprocessableEntity, AuthenticationFailed):\n click.secho('Error creating token.', fg=self.clr_error)\n click.secho(\n \"\"\"Visit the following page and verify you do not have an existing token named \"gitsome\":\n https://github.com/settings/tokens\nIf a token already exists, update your ~/.gitsomeconfig file with your token:\n user_token = TOKEN\nYou can also generate a new token.\"\"\"\n , fg=self.clr_message)\n self.print_auth_error()\n return\n else:\n while not self.user_token:\n self.user_token = input('Token: ')\n login_kwargs.update({'token': self.user_token})\n self.api = self.login(**login_kwargs)\n if self.user_feed:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_FEED, self\n .user_feed)\n\n def check_auth(self):\n \"\"\"Check if the current authorization is valid.\n\n This method uses the ratelimit_remaining api to check whether\n the currently authenticated user's credentials are valid without\n deducting from the rate limit. The ratelimit_remaining api does not\n seem to be available for GitHub Enterprise.\n\n github3.py's method check_authorization seems to only work given\n an authorization created by a registered application.\n\n TODO: Determine a better way to check the authorization for\n GitHub Enterprise.\n\n :type enterprise: bool\n :param enterprise: Determines whether we are authenticating with\n GitHub Enterprise.\n \"\"\"\n if self.enterprise_url is not None:\n return True\n try:\n if self.api is not None:\n self.api.ratelimit_remaining\n return True\n else:\n self.print_auth_error()\n except AuthenticationFailed:\n self.print_auth_error()\n return False\n\n def get_github_config_path(self, config_file_name):\n \"\"\"Attempt to find the github config file.\n\n Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.\n\n :type config_file_name: str\n :param config_file_name: The config file name.\n\n :rtype: str\n :return: The github config file path.\n \"\"\"\n home = os.path.abspath(os.environ.get('HOME', ''))\n config_file_path = os.path.join(home, config_file_name)\n return config_file_path\n <mask token>\n\n def load_configs(self, config_funcs):\n \"\"\"Load the specified config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type foo: list\n :param foo: The config methods to run.\n \"\"\"\n config_file_path = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n try:\n with open(config_file_path) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n for config_func in config_funcs:\n config_func(parser)\n except IOError:\n return None\n\n def load_config_colors(self, parser):\n \"\"\"Load the color config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n \"\"\"\n self.load_colors(parser)\n\n def load_colors(self, parser):\n \"\"\"Load all colors from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n \"\"\"\n self.clr_primary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_PRIMARY, default=self.clr_primary, color_config=True)\n self.clr_secondary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self\n .CONFIG_CLR_SECONDARY, default=self.clr_secondary, color_config\n =True)\n self.clr_tertiary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TERTIARY, default=self.clr_tertiary, color_config=True)\n self.clr_quaternary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_QUATERNARY, default=self.clr_quaternary,\n color_config=True)\n self.clr_bold = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_BOLD, default=self.clr_bold, color_config=True)\n self.clr_code = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_CODE, default=self.clr_code, color_config=True)\n self.clr_code = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_ERROR, default=self.clr_code, color_config=True)\n self.clr_header = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_HEADER, default=self.clr_header, color_config=True)\n self.clr_link = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_LINK, default=self.clr_link, color_config=True)\n self.clr_list = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_LIST, default=self.clr_list, color_config=True)\n self.clr_message = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_MESSAGE, default=self.clr_message, color_config=True)\n self.clr_num_comments = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS, default=self.clr_num_comments,\n color_config=True)\n self.clr_num_points = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS, default=self.clr_num_points,\n color_config=True)\n self.clr_tag = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TAG, default=self.clr_tag, color_config=True)\n self.clr_time = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TIME, default=self.clr_time, color_config=True)\n self.clr_title = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TITLE, default=self.clr_title, color_config=True)\n self.clr_tooltip = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TOOLTIP, default=self.clr_tooltip, color_config=True)\n self.clr_user = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_USER, default=self.clr_user, color_config=True)\n self.clr_view_link = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self\n .CONFIG_CLR_VIEW_LINK, default=self.clr_view_link, color_config\n =True)\n self.clr_view_index = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX, default=self.clr_view_index,\n color_config=True)\n\n def load_urls(self, view_in_browser):\n \"\"\"Load the current set of urls from ~/.gitsomeconfigurl.\n\n :type view_in_browser: bool\n :param view_in_browser: Determines whether to view the urls in a\n browser.\n\n :rtype: list\n :return: Collection of urls.\n \"\"\"\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n urls = parser.get(self.CONFIG_URL_SECTION, self.CONFIG_URL_LIST)\n urls = urls.strip()\n excludes = ['[', ']', \"'\"]\n for exclude in excludes:\n urls = urls.replace(exclude, '')\n if not view_in_browser:\n urls = urls.replace('https://github.com/', '')\n return urls.split(', ')\n\n def print_auth_error(self):\n \"\"\"Print a message the authorization has failed.\"\"\"\n click.secho('Authentication error.', fg=self.clr_error)\n click.secho(\n 'Update your credentials in ~/.gitsomeconfig or run:\\n gh configure'\n , fg=self.clr_message)\n\n def prompt_news_feed(self):\n \"\"\"Prompt the user to enter a news feed url.\"\"\"\n if click.confirm(\n \"\"\"No feed url detected.\n Calling gh events without an argument\n displays the logged in user's news feed.\nDo you want gitsome to track your news feed?\"\"\"\n , default=True):\n click.secho(\n \"\"\"Visit the following url while logged into GitHub:\n https://github.com\nEnter the url found under \"Subscribe to your news feed\".\"\"\"\n , fg=self.clr_message)\n self.user_feed = ''\n while not self.user_feed:\n self.user_feed = input('URL: ')\n\n def request_two_factor_code(self):\n \"\"\"Request two factor authentication code.\n\n Callback if two factor authentication is requested.\n\n :rtype: str\n :return: The user input two factor authentication code.\n \"\"\"\n code = ''\n while not code:\n code = input('Enter 2FA code: ')\n return code\n\n def save_config(self):\n \"\"\"Saves the config to ~/.gitsomeconfig.\"\"\"\n if self.check_auth():\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n parser.add_section(self.CONFIG_SECTION)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_LOGIN, self.\n user_login)\n if self.user_token is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_TOKEN,\n self.user_token)\n if self.user_feed is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_FEED, self\n .user_feed)\n if self.enterprise_url is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_ENTERPRISE_URL,\n self.enterprise_url)\n if self.user_pass is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_PASS,\n self.user_pass)\n else:\n parser.remove_option(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_PASS\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_VERIFY_SSL, self.\n verify_ssl)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_PRIMARY, self.\n clr_primary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_SECONDARY, self\n .clr_secondary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TERTIARY, self.\n clr_tertiary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_QUATERNARY,\n self.clr_quaternary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_BOLD, self.clr_bold\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_CODE, self.clr_code\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_ERROR, self.\n clr_error)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_HEADER, self.\n clr_header)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_LINK, self.clr_link\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_LIST, self.clr_list\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_MESSAGE, self.\n clr_message)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS,\n self.clr_num_comments)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS,\n self.clr_num_points)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TAG, self.clr_tag)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TIME, self.clr_time\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TITLE, self.\n clr_title)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TOOLTIP, self.\n clr_tooltip)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_USER, self.clr_user\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_VIEW_LINK, self\n .clr_view_link)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX,\n self.clr_view_index)\n with open(config, 'w+') as config_file:\n parser.write(config_file)\n\n def save_urls(self):\n \"\"\"Save the current set of urls to ~/.gitsomeconfigurl.\"\"\"\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n try:\n parser.add_section(self.CONFIG_URL_SECTION)\n except configparser.DuplicateSectionError:\n pass\n parser.set(self.CONFIG_URL_SECTION, self.CONFIG_URL_LIST, self.urls)\n with open(config, 'w+') as config_file:\n parser.write(config_file)\n <mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass Config(object):\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n\n def __init__(self):\n self.api = None\n self.user_login = None\n self.user_pass = None\n self.user_token = None\n self.user_feed = None\n self.enterprise_url = None\n self.verify_ssl = True\n self.urls = []\n self._init_colors()\n self.load_configs([self.load_config_colors])\n self.login = login\n self.authorize = authorize\n self.getpass = getpass\n\n def _init_colors(self):\n \"\"\"Initialize colors to their defaults.\"\"\"\n self.clr_primary = None\n self.clr_secondary = 'green'\n self.clr_tertiary = 'cyan'\n self.clr_quaternary = 'yellow'\n self.clr_bold = 'cyan'\n self.clr_code = 'cyan'\n self.clr_error = 'red'\n self.clr_header = 'yellow'\n self.clr_link = 'green'\n self.clr_list = 'cyan'\n self.clr_message = None\n self.clr_num_comments = 'green'\n self.clr_num_points = 'green'\n self.clr_tag = 'cyan'\n self.clr_time = 'yellow'\n self.clr_title = None\n self.clr_tooltip = None\n self.clr_user = 'cyan'\n self.clr_view_link = 'magenta'\n self.clr_view_index = 'magenta'\n <mask token>\n\n def authenticate(self, enterprise=False, enterprise_auth=\n enterprise_login, overwrite=False):\n \"\"\"Log into GitHub.\n\n Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.\n\n :type enterprise: bool\n :param enterprise: Determines whether to configure GitHub Enterprise.\n Default: False.\n\n :type overwrite: bool\n :param overwrite: indicates whether we cant to overwrite the current\n set of credentials. Default: False.\n \"\"\"\n if self.api is not None and not overwrite:\n return\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n if os.path.isfile(config) and os.access(config, os.R_OK | os.W_OK\n ) and not overwrite:\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n self.authenticate_cached_credentials(config, parser)\n else:\n login_kwargs = {'two_factor_callback': self.request_two_factor_code\n }\n if enterprise:\n self.login = enterprise_auth\n while not self.enterprise_url:\n self.enterprise_url = input('Enterprise URL: ')\n if click.confirm('Do you want to verify SSL certs?',\n default=True):\n self.verify_ssl = True\n else:\n self.verify_ssl = False\n login_kwargs.update({'url': self.enterprise_url, 'verify':\n self.verify_ssl})\n while not self.user_login:\n self.user_login = input('User Login: ')\n login_kwargs.update({'username': self.user_login})\n if click.confirm(\n 'Do you want to log in with a password [Y] or a personal access token [n]?'\n , default=True):\n user_pass = None\n while not user_pass:\n user_pass = self.getpass('Password: ')\n login_kwargs.update({'password': user_pass})\n try:\n if not enterprise:\n auth = self.authorize(self.user_login, user_pass,\n scopes=['user', 'repo'], note='gitsome',\n note_url=\n 'https://github.com/donnemartin/gitsome',\n two_factor_callback=self.request_two_factor_code)\n self.user_token = auth.token\n else:\n self.user_pass = user_pass\n except (UnprocessableEntity, AuthenticationFailed):\n click.secho('Error creating token.', fg=self.clr_error)\n click.secho(\n \"\"\"Visit the following page and verify you do not have an existing token named \"gitsome\":\n https://github.com/settings/tokens\nIf a token already exists, update your ~/.gitsomeconfig file with your token:\n user_token = TOKEN\nYou can also generate a new token.\"\"\"\n , fg=self.clr_message)\n self.print_auth_error()\n return\n else:\n while not self.user_token:\n self.user_token = input('Token: ')\n login_kwargs.update({'token': self.user_token})\n self.api = self.login(**login_kwargs)\n if self.user_feed:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_FEED, self\n .user_feed)\n\n def check_auth(self):\n \"\"\"Check if the current authorization is valid.\n\n This method uses the ratelimit_remaining api to check whether\n the currently authenticated user's credentials are valid without\n deducting from the rate limit. The ratelimit_remaining api does not\n seem to be available for GitHub Enterprise.\n\n github3.py's method check_authorization seems to only work given\n an authorization created by a registered application.\n\n TODO: Determine a better way to check the authorization for\n GitHub Enterprise.\n\n :type enterprise: bool\n :param enterprise: Determines whether we are authenticating with\n GitHub Enterprise.\n \"\"\"\n if self.enterprise_url is not None:\n return True\n try:\n if self.api is not None:\n self.api.ratelimit_remaining\n return True\n else:\n self.print_auth_error()\n except AuthenticationFailed:\n self.print_auth_error()\n return False\n\n def get_github_config_path(self, config_file_name):\n \"\"\"Attempt to find the github config file.\n\n Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.\n\n :type config_file_name: str\n :param config_file_name: The config file name.\n\n :rtype: str\n :return: The github config file path.\n \"\"\"\n home = os.path.abspath(os.environ.get('HOME', ''))\n config_file_path = os.path.join(home, config_file_name)\n return config_file_path\n <mask token>\n\n def load_configs(self, config_funcs):\n \"\"\"Load the specified config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type foo: list\n :param foo: The config methods to run.\n \"\"\"\n config_file_path = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n try:\n with open(config_file_path) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n for config_func in config_funcs:\n config_func(parser)\n except IOError:\n return None\n\n def load_config_colors(self, parser):\n \"\"\"Load the color config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n \"\"\"\n self.load_colors(parser)\n\n def load_colors(self, parser):\n \"\"\"Load all colors from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n \"\"\"\n self.clr_primary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_PRIMARY, default=self.clr_primary, color_config=True)\n self.clr_secondary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self\n .CONFIG_CLR_SECONDARY, default=self.clr_secondary, color_config\n =True)\n self.clr_tertiary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TERTIARY, default=self.clr_tertiary, color_config=True)\n self.clr_quaternary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_QUATERNARY, default=self.clr_quaternary,\n color_config=True)\n self.clr_bold = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_BOLD, default=self.clr_bold, color_config=True)\n self.clr_code = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_CODE, default=self.clr_code, color_config=True)\n self.clr_code = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_ERROR, default=self.clr_code, color_config=True)\n self.clr_header = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_HEADER, default=self.clr_header, color_config=True)\n self.clr_link = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_LINK, default=self.clr_link, color_config=True)\n self.clr_list = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_LIST, default=self.clr_list, color_config=True)\n self.clr_message = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_MESSAGE, default=self.clr_message, color_config=True)\n self.clr_num_comments = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS, default=self.clr_num_comments,\n color_config=True)\n self.clr_num_points = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS, default=self.clr_num_points,\n color_config=True)\n self.clr_tag = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TAG, default=self.clr_tag, color_config=True)\n self.clr_time = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TIME, default=self.clr_time, color_config=True)\n self.clr_title = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TITLE, default=self.clr_title, color_config=True)\n self.clr_tooltip = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TOOLTIP, default=self.clr_tooltip, color_config=True)\n self.clr_user = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_USER, default=self.clr_user, color_config=True)\n self.clr_view_link = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self\n .CONFIG_CLR_VIEW_LINK, default=self.clr_view_link, color_config\n =True)\n self.clr_view_index = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX, default=self.clr_view_index,\n color_config=True)\n\n def load_urls(self, view_in_browser):\n \"\"\"Load the current set of urls from ~/.gitsomeconfigurl.\n\n :type view_in_browser: bool\n :param view_in_browser: Determines whether to view the urls in a\n browser.\n\n :rtype: list\n :return: Collection of urls.\n \"\"\"\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n urls = parser.get(self.CONFIG_URL_SECTION, self.CONFIG_URL_LIST)\n urls = urls.strip()\n excludes = ['[', ']', \"'\"]\n for exclude in excludes:\n urls = urls.replace(exclude, '')\n if not view_in_browser:\n urls = urls.replace('https://github.com/', '')\n return urls.split(', ')\n\n def print_auth_error(self):\n \"\"\"Print a message the authorization has failed.\"\"\"\n click.secho('Authentication error.', fg=self.clr_error)\n click.secho(\n 'Update your credentials in ~/.gitsomeconfig or run:\\n gh configure'\n , fg=self.clr_message)\n\n def prompt_news_feed(self):\n \"\"\"Prompt the user to enter a news feed url.\"\"\"\n if click.confirm(\n \"\"\"No feed url detected.\n Calling gh events without an argument\n displays the logged in user's news feed.\nDo you want gitsome to track your news feed?\"\"\"\n , default=True):\n click.secho(\n \"\"\"Visit the following url while logged into GitHub:\n https://github.com\nEnter the url found under \"Subscribe to your news feed\".\"\"\"\n , fg=self.clr_message)\n self.user_feed = ''\n while not self.user_feed:\n self.user_feed = input('URL: ')\n\n def request_two_factor_code(self):\n \"\"\"Request two factor authentication code.\n\n Callback if two factor authentication is requested.\n\n :rtype: str\n :return: The user input two factor authentication code.\n \"\"\"\n code = ''\n while not code:\n code = input('Enter 2FA code: ')\n return code\n\n def save_config(self):\n \"\"\"Saves the config to ~/.gitsomeconfig.\"\"\"\n if self.check_auth():\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n parser.add_section(self.CONFIG_SECTION)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_LOGIN, self.\n user_login)\n if self.user_token is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_TOKEN,\n self.user_token)\n if self.user_feed is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_FEED, self\n .user_feed)\n if self.enterprise_url is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_ENTERPRISE_URL,\n self.enterprise_url)\n if self.user_pass is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_PASS,\n self.user_pass)\n else:\n parser.remove_option(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_PASS\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_VERIFY_SSL, self.\n verify_ssl)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_PRIMARY, self.\n clr_primary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_SECONDARY, self\n .clr_secondary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TERTIARY, self.\n clr_tertiary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_QUATERNARY,\n self.clr_quaternary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_BOLD, self.clr_bold\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_CODE, self.clr_code\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_ERROR, self.\n clr_error)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_HEADER, self.\n clr_header)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_LINK, self.clr_link\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_LIST, self.clr_list\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_MESSAGE, self.\n clr_message)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS,\n self.clr_num_comments)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS,\n self.clr_num_points)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TAG, self.clr_tag)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TIME, self.clr_time\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TITLE, self.\n clr_title)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TOOLTIP, self.\n clr_tooltip)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_USER, self.clr_user\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_VIEW_LINK, self\n .clr_view_link)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX,\n self.clr_view_index)\n with open(config, 'w+') as config_file:\n parser.write(config_file)\n\n def save_urls(self):\n \"\"\"Save the current set of urls to ~/.gitsomeconfigurl.\"\"\"\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n try:\n parser.add_section(self.CONFIG_URL_SECTION)\n except configparser.DuplicateSectionError:\n pass\n parser.set(self.CONFIG_URL_SECTION, self.CONFIG_URL_LIST, self.urls)\n with open(config, 'w+') as config_file:\n parser.write(config_file)\n\n def show_bash_completions_info(self):\n \"\"\"Show info on how to enable bash completions\"\"\"\n click.secho(\n \"\"\"By default, gitsome looks at the following locations to enable bash completions:\n https://github.com/donnemartin/gitsome/blob/master/xonsh/environ.py#L123-L130\nIf bash completions are not working for you, check out the following link:\n https://github.com/donnemartin/gitsome#enabling-bash-completions\"\"\"\n , fg=self.clr_message)\n",
"step-4": "<mask token>\n\n\nclass Config(object):\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n\n def __init__(self):\n self.api = None\n self.user_login = None\n self.user_pass = None\n self.user_token = None\n self.user_feed = None\n self.enterprise_url = None\n self.verify_ssl = True\n self.urls = []\n self._init_colors()\n self.load_configs([self.load_config_colors])\n self.login = login\n self.authorize = authorize\n self.getpass = getpass\n\n def _init_colors(self):\n \"\"\"Initialize colors to their defaults.\"\"\"\n self.clr_primary = None\n self.clr_secondary = 'green'\n self.clr_tertiary = 'cyan'\n self.clr_quaternary = 'yellow'\n self.clr_bold = 'cyan'\n self.clr_code = 'cyan'\n self.clr_error = 'red'\n self.clr_header = 'yellow'\n self.clr_link = 'green'\n self.clr_list = 'cyan'\n self.clr_message = None\n self.clr_num_comments = 'green'\n self.clr_num_points = 'green'\n self.clr_tag = 'cyan'\n self.clr_time = 'yellow'\n self.clr_title = None\n self.clr_tooltip = None\n self.clr_user = 'cyan'\n self.clr_view_link = 'magenta'\n self.clr_view_index = 'magenta'\n\n def authenticate_cached_credentials(self, config, parser,\n enterprise_auth=enterprise_login):\n \"\"\"Authenticate with the user's credentials in ~/.gitsomeconfig.\n\n :type config: str\n :param config: The config path.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser.\n \"\"\"\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n self.user_login = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_USER_LOGIN)\n self.user_pass = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self\n .CONFIG_USER_PASS)\n self.user_token = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_USER_TOKEN)\n self.enterprise_url = self.load_config(parser=parser, cfg_label\n =self.CONFIG_ENTERPRISE_URL)\n self.verify_ssl = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_VERIFY_SSL, boolean_config=True)\n self.user_feed = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self\n .CONFIG_USER_FEED)\n if not self.verify_ssl:\n requests.packages.urllib3.disable_warnings(\n InsecureRequestWarning)\n login_kwargs = {'username': self.user_login,\n 'two_factor_callback': self.request_two_factor_code}\n if self.enterprise_url is not None:\n self.login = enterprise_auth\n login_kwargs.update({'url': self.enterprise_url, 'verify':\n self.verify_ssl})\n if self.user_token is not None:\n login_kwargs.update({'token': self.user_token})\n elif self.user_pass is not None:\n login_kwargs.update({'password': self.user_pass})\n else:\n self.print_auth_error()\n return\n else:\n login_kwargs.update({'token': self.user_token})\n self.api = self.login(**login_kwargs)\n\n def authenticate(self, enterprise=False, enterprise_auth=\n enterprise_login, overwrite=False):\n \"\"\"Log into GitHub.\n\n Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.\n\n :type enterprise: bool\n :param enterprise: Determines whether to configure GitHub Enterprise.\n Default: False.\n\n :type overwrite: bool\n :param overwrite: indicates whether we cant to overwrite the current\n set of credentials. Default: False.\n \"\"\"\n if self.api is not None and not overwrite:\n return\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n if os.path.isfile(config) and os.access(config, os.R_OK | os.W_OK\n ) and not overwrite:\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n self.authenticate_cached_credentials(config, parser)\n else:\n login_kwargs = {'two_factor_callback': self.request_two_factor_code\n }\n if enterprise:\n self.login = enterprise_auth\n while not self.enterprise_url:\n self.enterprise_url = input('Enterprise URL: ')\n if click.confirm('Do you want to verify SSL certs?',\n default=True):\n self.verify_ssl = True\n else:\n self.verify_ssl = False\n login_kwargs.update({'url': self.enterprise_url, 'verify':\n self.verify_ssl})\n while not self.user_login:\n self.user_login = input('User Login: ')\n login_kwargs.update({'username': self.user_login})\n if click.confirm(\n 'Do you want to log in with a password [Y] or a personal access token [n]?'\n , default=True):\n user_pass = None\n while not user_pass:\n user_pass = self.getpass('Password: ')\n login_kwargs.update({'password': user_pass})\n try:\n if not enterprise:\n auth = self.authorize(self.user_login, user_pass,\n scopes=['user', 'repo'], note='gitsome',\n note_url=\n 'https://github.com/donnemartin/gitsome',\n two_factor_callback=self.request_two_factor_code)\n self.user_token = auth.token\n else:\n self.user_pass = user_pass\n except (UnprocessableEntity, AuthenticationFailed):\n click.secho('Error creating token.', fg=self.clr_error)\n click.secho(\n \"\"\"Visit the following page and verify you do not have an existing token named \"gitsome\":\n https://github.com/settings/tokens\nIf a token already exists, update your ~/.gitsomeconfig file with your token:\n user_token = TOKEN\nYou can also generate a new token.\"\"\"\n , fg=self.clr_message)\n self.print_auth_error()\n return\n else:\n while not self.user_token:\n self.user_token = input('Token: ')\n login_kwargs.update({'token': self.user_token})\n self.api = self.login(**login_kwargs)\n if self.user_feed:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_FEED, self\n .user_feed)\n\n def check_auth(self):\n \"\"\"Check if the current authorization is valid.\n\n This method uses the ratelimit_remaining api to check whether\n the currently authenticated user's credentials are valid without\n deducting from the rate limit. The ratelimit_remaining api does not\n seem to be available for GitHub Enterprise.\n\n github3.py's method check_authorization seems to only work given\n an authorization created by a registered application.\n\n TODO: Determine a better way to check the authorization for\n GitHub Enterprise.\n\n :type enterprise: bool\n :param enterprise: Determines whether we are authenticating with\n GitHub Enterprise.\n \"\"\"\n if self.enterprise_url is not None:\n return True\n try:\n if self.api is not None:\n self.api.ratelimit_remaining\n return True\n else:\n self.print_auth_error()\n except AuthenticationFailed:\n self.print_auth_error()\n return False\n\n def get_github_config_path(self, config_file_name):\n \"\"\"Attempt to find the github config file.\n\n Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.\n\n :type config_file_name: str\n :param config_file_name: The config file name.\n\n :rtype: str\n :return: The github config file path.\n \"\"\"\n home = os.path.abspath(os.environ.get('HOME', ''))\n config_file_path = os.path.join(home, config_file_name)\n return config_file_path\n\n def load_config(self, parser, cfg_label, default=None, color_config=\n False, boolean_config=False):\n \"\"\"Load the specified config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n\n :type cfg_label: str\n :param cfg_label: The config label to load.\n\n :type default: str\n :param default: The default color if no color config exists.\n Default: None.\n\n :type color_config: bool\n :param color_config: Determines whether this is a color config.\n Default: False.\n\n :type boolean_config: bool\n :param boolean_config: Determines whether to load a boolean config.\n Default: False.\n \"\"\"\n try:\n if boolean_config:\n cfg = parser.getboolean(self.CONFIG_SECTION, cfg_label)\n else:\n cfg = parser.get(self.CONFIG_SECTION, cfg_label)\n if color_config:\n if cfg == 'none':\n cfg = None\n click.style('', fg=cfg)\n except (TypeError, configparser.NoOptionError):\n return default\n return cfg\n\n def load_configs(self, config_funcs):\n \"\"\"Load the specified config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type foo: list\n :param foo: The config methods to run.\n \"\"\"\n config_file_path = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n try:\n with open(config_file_path) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n for config_func in config_funcs:\n config_func(parser)\n except IOError:\n return None\n\n def load_config_colors(self, parser):\n \"\"\"Load the color config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n \"\"\"\n self.load_colors(parser)\n\n def load_colors(self, parser):\n \"\"\"Load all colors from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n \"\"\"\n self.clr_primary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_PRIMARY, default=self.clr_primary, color_config=True)\n self.clr_secondary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self\n .CONFIG_CLR_SECONDARY, default=self.clr_secondary, color_config\n =True)\n self.clr_tertiary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TERTIARY, default=self.clr_tertiary, color_config=True)\n self.clr_quaternary = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_QUATERNARY, default=self.clr_quaternary,\n color_config=True)\n self.clr_bold = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_BOLD, default=self.clr_bold, color_config=True)\n self.clr_code = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_CODE, default=self.clr_code, color_config=True)\n self.clr_code = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_ERROR, default=self.clr_code, color_config=True)\n self.clr_header = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_HEADER, default=self.clr_header, color_config=True)\n self.clr_link = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_LINK, default=self.clr_link, color_config=True)\n self.clr_list = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_LIST, default=self.clr_list, color_config=True)\n self.clr_message = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_MESSAGE, default=self.clr_message, color_config=True)\n self.clr_num_comments = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS, default=self.clr_num_comments,\n color_config=True)\n self.clr_num_points = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS, default=self.clr_num_points,\n color_config=True)\n self.clr_tag = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TAG, default=self.clr_tag, color_config=True)\n self.clr_time = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TIME, default=self.clr_time, color_config=True)\n self.clr_title = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TITLE, default=self.clr_title, color_config=True)\n self.clr_tooltip = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_TOOLTIP, default=self.clr_tooltip, color_config=True)\n self.clr_user = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self.\n CONFIG_CLR_USER, default=self.clr_user, color_config=True)\n self.clr_view_link = self.load_config(parser=parser, cfg_label=self\n .CONFIG_CLR_VIEW_LINK, default=self.clr_view_link, color_config\n =True)\n self.clr_view_index = self.load_config(parser=parser, cfg_label=\n self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX, default=self.clr_view_index,\n color_config=True)\n\n def load_urls(self, view_in_browser):\n \"\"\"Load the current set of urls from ~/.gitsomeconfigurl.\n\n :type view_in_browser: bool\n :param view_in_browser: Determines whether to view the urls in a\n browser.\n\n :rtype: list\n :return: Collection of urls.\n \"\"\"\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n urls = parser.get(self.CONFIG_URL_SECTION, self.CONFIG_URL_LIST)\n urls = urls.strip()\n excludes = ['[', ']', \"'\"]\n for exclude in excludes:\n urls = urls.replace(exclude, '')\n if not view_in_browser:\n urls = urls.replace('https://github.com/', '')\n return urls.split(', ')\n\n def print_auth_error(self):\n \"\"\"Print a message the authorization has failed.\"\"\"\n click.secho('Authentication error.', fg=self.clr_error)\n click.secho(\n 'Update your credentials in ~/.gitsomeconfig or run:\\n gh configure'\n , fg=self.clr_message)\n\n def prompt_news_feed(self):\n \"\"\"Prompt the user to enter a news feed url.\"\"\"\n if click.confirm(\n \"\"\"No feed url detected.\n Calling gh events without an argument\n displays the logged in user's news feed.\nDo you want gitsome to track your news feed?\"\"\"\n , default=True):\n click.secho(\n \"\"\"Visit the following url while logged into GitHub:\n https://github.com\nEnter the url found under \"Subscribe to your news feed\".\"\"\"\n , fg=self.clr_message)\n self.user_feed = ''\n while not self.user_feed:\n self.user_feed = input('URL: ')\n\n def request_two_factor_code(self):\n \"\"\"Request two factor authentication code.\n\n Callback if two factor authentication is requested.\n\n :rtype: str\n :return: The user input two factor authentication code.\n \"\"\"\n code = ''\n while not code:\n code = input('Enter 2FA code: ')\n return code\n\n def save_config(self):\n \"\"\"Saves the config to ~/.gitsomeconfig.\"\"\"\n if self.check_auth():\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n parser.add_section(self.CONFIG_SECTION)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_LOGIN, self.\n user_login)\n if self.user_token is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_TOKEN,\n self.user_token)\n if self.user_feed is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_FEED, self\n .user_feed)\n if self.enterprise_url is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_ENTERPRISE_URL,\n self.enterprise_url)\n if self.user_pass is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_PASS,\n self.user_pass)\n else:\n parser.remove_option(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_USER_PASS\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_VERIFY_SSL, self.\n verify_ssl)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_PRIMARY, self.\n clr_primary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_SECONDARY, self\n .clr_secondary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TERTIARY, self.\n clr_tertiary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_QUATERNARY,\n self.clr_quaternary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_BOLD, self.clr_bold\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_CODE, self.clr_code\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_ERROR, self.\n clr_error)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_HEADER, self.\n clr_header)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_LINK, self.clr_link\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_LIST, self.clr_list\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_MESSAGE, self.\n clr_message)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS,\n self.clr_num_comments)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS,\n self.clr_num_points)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TAG, self.clr_tag)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TIME, self.clr_time\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TITLE, self.\n clr_title)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_TOOLTIP, self.\n clr_tooltip)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_USER, self.clr_user\n )\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_VIEW_LINK, self\n .clr_view_link)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION, self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX,\n self.clr_view_index)\n with open(config, 'w+') as config_file:\n parser.write(config_file)\n\n def save_urls(self):\n \"\"\"Save the current set of urls to ~/.gitsomeconfigurl.\"\"\"\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n try:\n parser.add_section(self.CONFIG_URL_SECTION)\n except configparser.DuplicateSectionError:\n pass\n parser.set(self.CONFIG_URL_SECTION, self.CONFIG_URL_LIST, self.urls)\n with open(config, 'w+') as config_file:\n parser.write(config_file)\n\n def show_bash_completions_info(self):\n \"\"\"Show info on how to enable bash completions\"\"\"\n click.secho(\n \"\"\"By default, gitsome looks at the following locations to enable bash completions:\n https://github.com/donnemartin/gitsome/blob/master/xonsh/environ.py#L123-L130\nIf bash completions are not working for you, check out the following link:\n https://github.com/donnemartin/gitsome#enabling-bash-completions\"\"\"\n , fg=self.clr_message)\n",
"step-5": "# -*- coding: utf-8 -*-\n\n# Copyright 2015 Donne Martin. All Rights Reserved.\n#\n# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\"). You\n# may not use this file except in compliance with the License. A copy of\n# the License is located at\n#\n# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n#\n# or in the \"license\" file accompanying this file. This file is\n# distributed on an \"AS IS\" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF\n# ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific\n# language governing permissions and limitations under the License.\n\nfrom __future__ import unicode_literals\nfrom __future__ import print_function\n\nimport click\nfrom getpass import getpass\nimport os\nimport requests\nfrom requests.packages.urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning\n\nfrom .compat import configparser\nfrom .lib.github3 import authorize, enterprise_login, login\nfrom .lib.github3.exceptions import AuthenticationFailed, UnprocessableEntity\n\n\nclass Config(object):\n \"\"\"Gitsome config.\n\n :type api: :class:`github3.github.Github`\n :param api: An instance of github3.github.Github.\n\n :type clr_x: str\n :param clr_x: Various ansi color config colors to use for highlights.\n\n :type CONFIG: str\n :param CONFIG: The config file name.\n\n :type CONFIG_SECTION: str\n :param CONFIG_SECTION: The main config file section label.\n\n :type CONFIG_CLR_X: str\n :param CONFIG_CLR_X: Various ansi color config labels to use for highlights.\n\n :type CONFIG_ENTERPRISE_URL: str\n :param CONFIG_ENTERPRISE_URL: The GitHub Enterprise url.\n\n :type CONFIG_USER_LOGIN: str\n :param CONFIG_USER_LOGIN: The user login.\n\n :type CONFIG_USER_PASS: str\n :param CONFIG_USER_PASS: The user password.\n\n :type CONFIG_USER_TOKEN: str\n :param CONFIG_USER_TOKEN: The user token.\n\n :type CONFIG_USER_FEED: str\n :param CONFIG_USER_FEED: The user feed config. This is the feed on\n https://github.com/ when logged in and requires the basic auth model,\n which doesn't work when logging in with tokens or 2FA. This config\n listed the pre-signed url to access the feed.\n\n :type CONFIG_URL: str\n :param CONFIG_URL: The config file name that contains urls used in the\n `gh view` command.\n\n :type CONFIG_URL_SECTION: str\n :param CONFIG_URL_SECTION: The config file section that contains urls used\n in the `gh view [url_index]` command.\n\n :type CONFIG_URL_LIST: str\n :param CONFIG_URL_LIST: The config containing a list of the last set of\n urls the user has seen, which allows the user to quickly access a repo\n url with the `gh view [url_index]` command.\n\n :type CONFIG_VERIFY_SSL: str\n :param CONFIG_VERIFY_SSL: Determines whether to verify SSL certs.\n\n :type enterprise_url: str\n :param enterprise_url: The GitHub Enterprise url.\n\n :type urls: list\n :param urls: The last set of urls the user has seen, which allows the user\n to quickly access a repo url with the gh view [url_index] command.\n\n :type user_login: str\n :param user_login: The user's login in ~/.gitsomeconfig.\n\n :type user_pass: str\n :param user_pass: The user's pass in ~/.gitsomeconfig.\n This is only stored for GitHub Enterprise users since using only a\n personal access token does not seem to be supported.\n\n :type user_token: str\n :param user_token: The user's token in ~/.gitsomeconfig.\n\n :type verify_ssl: bool\n :param verify_ssl: Determines whether to verify SSL certs.\n \"\"\"\n\n CONFIG = '.gitsomeconfig'\n CONFIG_CLR_PRIMARY = 'clr_primary'\n CONFIG_CLR_SECONDARY = 'clr_secondary'\n CONFIG_CLR_TERTIARY = 'clr_tertiary'\n CONFIG_CLR_QUATERNARY = 'clr_quaternary'\n CONFIG_CLR_BOLD = 'clr_bold'\n CONFIG_CLR_CODE = 'clr_code'\n CONFIG_CLR_ERROR = 'clr_error'\n CONFIG_CLR_HEADER = 'clr_header'\n CONFIG_CLR_LINK = 'clr_link'\n CONFIG_CLR_LIST = 'clr_list'\n CONFIG_CLR_MESSAGE = 'clr_message'\n CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS = 'clr_num_comments'\n CONFIG_CLR_NUM_POINTS = 'clr_num_points'\n CONFIG_CLR_TAG = 'clr_tag'\n CONFIG_CLR_TIME = 'clr_time'\n CONFIG_CLR_TITLE = 'clr_title'\n CONFIG_CLR_TOOLTIP = 'clr_tooltip'\n CONFIG_CLR_USER = 'clr_user'\n CONFIG_CLR_VIEW_LINK = 'clr_view_link'\n CONFIG_CLR_VIEW_INDEX = 'clr_view_index'\n CONFIG_SECTION = 'github'\n CONFIG_USER_LOGIN = 'user_login'\n CONFIG_USER_PASS = 'user_pass'\n CONFIG_USER_TOKEN = 'user_token'\n CONFIG_USER_FEED = 'user_feed'\n CONFIG_ENTERPRISE_URL = 'enterprise_url'\n CONFIG_VERIFY_SSL = 'verify_ssl'\n CONFIG_URL = '.gitsomeconfigurl'\n CONFIG_URL_SECTION = 'url'\n CONFIG_URL_LIST = 'url_list'\n CONFIG_AVATAR = '.gitsomeconfigavatar.png'\n\n def __init__(self):\n self.api = None\n self.user_login = None\n self.user_pass = None\n self.user_token = None\n self.user_feed = None\n self.enterprise_url = None\n self.verify_ssl = True\n self.urls = []\n self._init_colors()\n self.load_configs([\n self.load_config_colors,\n ])\n self.login = login\n self.authorize = authorize\n self.getpass = getpass\n\n def _init_colors(self):\n \"\"\"Initialize colors to their defaults.\"\"\"\n self.clr_primary = None\n self.clr_secondary = 'green'\n self.clr_tertiary = 'cyan'\n self.clr_quaternary = 'yellow'\n self.clr_bold = 'cyan'\n self.clr_code = 'cyan'\n self.clr_error = 'red'\n self.clr_header = 'yellow'\n self.clr_link = 'green'\n self.clr_list = 'cyan'\n self.clr_message = None\n self.clr_num_comments = 'green'\n self.clr_num_points = 'green'\n self.clr_tag = 'cyan'\n self.clr_time = 'yellow'\n self.clr_title = None\n self.clr_tooltip = None\n self.clr_user = 'cyan'\n self.clr_view_link = 'magenta'\n self.clr_view_index = 'magenta'\n\n def authenticate_cached_credentials(self, config, parser,\n enterprise_auth=enterprise_login):\n \"\"\"Authenticate with the user's credentials in ~/.gitsomeconfig.\n\n :type config: str\n :param config: The config path.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser.\n \"\"\"\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n self.user_login = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_USER_LOGIN)\n self.user_pass = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_USER_PASS)\n self.user_token = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_USER_TOKEN)\n self.enterprise_url = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_ENTERPRISE_URL)\n self.verify_ssl = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_VERIFY_SSL,\n boolean_config=True)\n self.user_feed = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_USER_FEED)\n if not self.verify_ssl:\n # The user has chosen not to verify SSL certs.\n # Disable warnings related to this option.\n requests.packages.urllib3.disable_warnings(\n InsecureRequestWarning)\n login_kwargs = {\n 'username': self.user_login,\n 'two_factor_callback': self.request_two_factor_code,\n }\n if self.enterprise_url is not None:\n self.login = enterprise_auth\n login_kwargs.update({\n 'url': self.enterprise_url,\n 'verify': self.verify_ssl,\n })\n if self.user_token is not None:\n login_kwargs.update({'token': self.user_token})\n elif self.user_pass is not None:\n login_kwargs.update({'password': self.user_pass})\n else:\n self.print_auth_error()\n return\n else:\n login_kwargs.update({'token': self.user_token})\n self.api = self.login(**login_kwargs)\n\n def authenticate(self, enterprise=False,\n enterprise_auth=enterprise_login, overwrite=False):\n \"\"\"Log into GitHub.\n\n Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.\n\n :type enterprise: bool\n :param enterprise: Determines whether to configure GitHub Enterprise.\n Default: False.\n\n :type overwrite: bool\n :param overwrite: indicates whether we cant to overwrite the current\n set of credentials. Default: False.\n \"\"\"\n if self.api is not None and not overwrite:\n return\n # Get the full path to the configuration file.\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n # Check to make sure the file exists and we are allowed to read it.\n # Skip if we want to overwrite the auth settings.\n if os.path.isfile(config) and os.access(config, os.R_OK | os.W_OK) and \\\n not overwrite:\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n self.authenticate_cached_credentials(config, parser)\n else:\n # The file didn't exist or we don't have the correct permissions.\n login_kwargs = {\n 'two_factor_callback': self.request_two_factor_code,\n }\n if enterprise:\n self.login = enterprise_auth\n while not self.enterprise_url:\n self.enterprise_url = input('Enterprise URL: ')\n if click.confirm('Do you want to verify SSL certs?',\n default=True):\n self.verify_ssl = True\n else:\n self.verify_ssl = False\n login_kwargs.update({\n 'url': self.enterprise_url,\n 'verify': self.verify_ssl,\n })\n while not self.user_login:\n self.user_login = input('User Login: ')\n login_kwargs.update({'username': self.user_login})\n if click.confirm(('Do you want to log in with a password [Y] or '\n 'a personal access token [n]?'),\n default=True):\n user_pass = None\n while not user_pass:\n user_pass = self.getpass('Password: ')\n login_kwargs.update({'password': user_pass})\n try:\n if not enterprise:\n # Trade the user password for a personal access token.\n # This does not seem to be available for Enterprise.\n auth = self.authorize(\n self.user_login,\n user_pass,\n scopes=['user', 'repo'],\n note='gitsome',\n note_url='https://github.com/donnemartin/gitsome',\n two_factor_callback=self.request_two_factor_code\n )\n self.user_token = auth.token\n else:\n self.user_pass = user_pass\n except (UnprocessableEntity, AuthenticationFailed):\n click.secho('Error creating token.',\n fg=self.clr_error)\n click.secho(('Visit the following page and verify you do '\n 'not have an existing token named \"gitsome\":\\n'\n ' https://github.com/settings/tokens\\n'\n 'If a token already exists, update your '\n '~/.gitsomeconfig file with your token:\\n'\n ' user_token = TOKEN\\n'\n 'You can also generate a new token.'),\n fg=self.clr_message)\n self.print_auth_error()\n return\n else:\n # The user has chosen to authenticate with a token.\n while not self.user_token:\n self.user_token = input('Token: ')\n login_kwargs.update({'token': self.user_token})\n self.api = self.login(**login_kwargs)\n if self.user_feed:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_USER_FEED,\n self.user_feed)\n\n def check_auth(self):\n \"\"\"Check if the current authorization is valid.\n\n This method uses the ratelimit_remaining api to check whether\n the currently authenticated user's credentials are valid without\n deducting from the rate limit. The ratelimit_remaining api does not\n seem to be available for GitHub Enterprise.\n\n github3.py's method check_authorization seems to only work given\n an authorization created by a registered application.\n\n TODO: Determine a better way to check the authorization for\n GitHub Enterprise.\n\n :type enterprise: bool\n :param enterprise: Determines whether we are authenticating with\n GitHub Enterprise.\n \"\"\"\n if self.enterprise_url is not None:\n return True\n try:\n if self.api is not None:\n # Throws AuthenticationFailed if invalid credentials but\n # does not deduct from the rate limit.\n self.api.ratelimit_remaining\n return True\n else:\n self.print_auth_error()\n except AuthenticationFailed:\n self.print_auth_error()\n return False\n\n def get_github_config_path(self, config_file_name):\n \"\"\"Attempt to find the github config file.\n\n Adapted from https://github.com/sigmavirus24/github-cli.\n\n :type config_file_name: str\n :param config_file_name: The config file name.\n\n :rtype: str\n :return: The github config file path.\n \"\"\"\n home = os.path.abspath(os.environ.get('HOME', ''))\n config_file_path = os.path.join(home, config_file_name)\n return config_file_path\n\n def load_config(self, parser, cfg_label, default=None,\n color_config=False, boolean_config=False):\n \"\"\"Load the specified config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n\n :type cfg_label: str\n :param cfg_label: The config label to load.\n\n :type default: str\n :param default: The default color if no color config exists.\n Default: None.\n\n :type color_config: bool\n :param color_config: Determines whether this is a color config.\n Default: False.\n\n :type boolean_config: bool\n :param boolean_config: Determines whether to load a boolean config.\n Default: False.\n \"\"\"\n try:\n if boolean_config:\n cfg = parser.getboolean(self.CONFIG_SECTION, cfg_label)\n else:\n cfg = parser.get(self.CONFIG_SECTION, cfg_label)\n if color_config:\n if cfg == 'none':\n cfg = None\n # Check if the user input a valid color.\n # If invalid, this will throw a TypeError\n click.style('', fg=cfg)\n except (TypeError, configparser.NoOptionError):\n return default\n return cfg\n\n def load_configs(self, config_funcs):\n \"\"\"Load the specified config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type foo: list\n :param foo: The config methods to run.\n \"\"\"\n config_file_path = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n try:\n with open(config_file_path) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n for config_func in config_funcs:\n config_func(parser)\n except IOError:\n # There might not be a cache yet, just silently return.\n return None\n\n def load_config_colors(self, parser):\n \"\"\"Load the color config from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n \"\"\"\n self.load_colors(parser)\n\n def load_colors(self, parser):\n \"\"\"Load all colors from ~/.gitsomeconfig.\n\n :type parser: :class:`ConfigParser.RawConfigParser`\n :param parser: An instance of `ConfigParser.RawConfigParser`.\n \"\"\"\n self.clr_primary = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_PRIMARY,\n default=self.clr_primary,\n color_config=True)\n self.clr_secondary = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_SECONDARY,\n default=self.clr_secondary,\n color_config=True)\n self.clr_tertiary = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_TERTIARY,\n default=self.clr_tertiary,\n color_config=True)\n self.clr_quaternary = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_QUATERNARY,\n default=self.clr_quaternary,\n color_config=True)\n self.clr_bold = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_BOLD,\n default=self.clr_bold,\n color_config=True)\n self.clr_code = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_CODE,\n default=self.clr_code,\n color_config=True)\n self.clr_code = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_ERROR,\n default=self.clr_code,\n color_config=True)\n self.clr_header = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_HEADER,\n default=self.clr_header,\n color_config=True)\n self.clr_link = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_LINK,\n default=self.clr_link,\n color_config=True)\n self.clr_list = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_LIST,\n default=self.clr_list,\n color_config=True)\n self.clr_message = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_MESSAGE,\n default=self.clr_message,\n color_config=True)\n self.clr_num_comments = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS,\n default=self.clr_num_comments,\n color_config=True)\n self.clr_num_points = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS,\n default=self.clr_num_points,\n color_config=True)\n self.clr_tag = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_TAG,\n default=self.clr_tag,\n color_config=True)\n self.clr_time = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_TIME,\n default=self.clr_time,\n color_config=True)\n self.clr_title = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_TITLE,\n default=self.clr_title,\n color_config=True)\n self.clr_tooltip = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_TOOLTIP,\n default=self.clr_tooltip,\n color_config=True)\n self.clr_user = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_USER,\n default=self.clr_user,\n color_config=True)\n self.clr_view_link = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_VIEW_LINK,\n default=self.clr_view_link,\n color_config=True)\n self.clr_view_index = self.load_config(\n parser=parser,\n cfg_label=self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX,\n default=self.clr_view_index,\n color_config=True)\n\n def load_urls(self, view_in_browser):\n \"\"\"Load the current set of urls from ~/.gitsomeconfigurl.\n\n :type view_in_browser: bool\n :param view_in_browser: Determines whether to view the urls in a\n browser.\n\n :rtype: list\n :return: Collection of urls.\n \"\"\"\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n with open(config) as config_file:\n try:\n parser.read_file(config_file)\n except AttributeError:\n parser.readfp(config_file)\n urls = parser.get(self.CONFIG_URL_SECTION,\n self.CONFIG_URL_LIST)\n urls = urls.strip()\n excludes = ['[', ']', \"'\"]\n for exclude in excludes:\n urls = urls.replace(exclude, '')\n if not view_in_browser:\n urls = urls.replace('https://github.com/', '')\n return urls.split(', ')\n\n def print_auth_error(self):\n \"\"\"Print a message the authorization has failed.\"\"\"\n click.secho('Authentication error.', fg=self.clr_error)\n click.secho(('Update your credentials in ~/.gitsomeconfig '\n 'or run:\\n gh configure'),\n fg=self.clr_message)\n\n def prompt_news_feed(self):\n \"\"\"Prompt the user to enter a news feed url.\"\"\"\n if click.confirm(('No feed url detected.\\n Calling gh events without '\n \"an argument\\n displays the logged in user's \"\n 'news feed.\\nDo you want gitsome to track your '\n 'news feed?'),\n default=True):\n click.secho(('Visit the following url while logged into GitHub:\\n'\n ' https://github.com\\n'\n 'Enter the url found under \"Subscribe to your '\n 'news feed\".'),\n fg=self.clr_message)\n self.user_feed = ''\n while not self.user_feed:\n self.user_feed = input('URL: ')\n\n def request_two_factor_code(self):\n \"\"\"Request two factor authentication code.\n\n Callback if two factor authentication is requested.\n\n :rtype: str\n :return: The user input two factor authentication code.\n \"\"\"\n code = ''\n while not code:\n code = input('Enter 2FA code: ')\n return code\n\n def save_config(self):\n \"\"\"Saves the config to ~/.gitsomeconfig.\"\"\"\n if self.check_auth():\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n parser.add_section(self.CONFIG_SECTION)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_USER_LOGIN,\n self.user_login)\n if self.user_token is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_USER_TOKEN,\n self.user_token)\n if self.user_feed is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_USER_FEED,\n self.user_feed)\n if self.enterprise_url is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_ENTERPRISE_URL,\n self.enterprise_url)\n if self.user_pass is not None:\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_USER_PASS,\n self.user_pass)\n else:\n parser.remove_option(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_USER_PASS)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_VERIFY_SSL,\n self.verify_ssl)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_PRIMARY,\n self.clr_primary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_SECONDARY,\n self.clr_secondary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_TERTIARY,\n self.clr_tertiary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_QUATERNARY,\n self.clr_quaternary)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_BOLD,\n self.clr_bold)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_CODE,\n self.clr_code)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_ERROR,\n self.clr_error)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_HEADER,\n self.clr_header)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_LINK,\n self.clr_link)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_LIST,\n self.clr_list)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_MESSAGE,\n self.clr_message)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_NUM_COMMENTS,\n self.clr_num_comments)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_NUM_POINTS,\n self.clr_num_points)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_TAG,\n self.clr_tag)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_TIME,\n self.clr_time)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_TITLE,\n self.clr_title)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_TOOLTIP,\n self.clr_tooltip)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_USER,\n self.clr_user)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_VIEW_LINK,\n self.clr_view_link)\n parser.set(self.CONFIG_SECTION,\n self.CONFIG_CLR_VIEW_INDEX,\n self.clr_view_index)\n with open(config, 'w+') as config_file:\n parser.write(config_file)\n\n def save_urls(self):\n \"\"\"Save the current set of urls to ~/.gitsomeconfigurl.\"\"\"\n config = self.get_github_config_path(self.CONFIG_URL)\n parser = configparser.RawConfigParser()\n try:\n parser.add_section(self.CONFIG_URL_SECTION)\n except configparser.DuplicateSectionError:\n pass\n parser.set(self.CONFIG_URL_SECTION, self.CONFIG_URL_LIST, self.urls)\n with open(config, 'w+') as config_file:\n parser.write(config_file)\n\n def show_bash_completions_info(self):\n \"\"\"Show info on how to enable bash completions\"\"\"\n click.secho(('By default, gitsome looks at the following locations '\n 'to enable bash completions:\\n'\n ' https://github.com/donnemartin/gitsome/blob/master/xonsh/environ.py#L123-L130\\n' # NOQA\n 'If bash completions are not working for you, check out '\n 'the following link:\\n'\n ' https://github.com/donnemartin/gitsome#enabling-bash-completions'), # NOQA\n fg=self.clr_message)\n",
"step-ids": [
13,
15,
16,
18,
22
]
}
|
[
13,
15,
16,
18,
22
] |
import numpy as np
import skimage
def preprocess_img(img, size):
img = np.rollaxis(img, 0, 3) # It becomes (640, 480, 3)
img = skimage.transform.resize(img, size)
img = skimage.color.rgb2gray(img)
return img
# data = minerl.data.make("MineRLNavigateDense-v0", data_dir="../dataset/navigate")
#
# # Iterate through a single epoch gathering sequences of at most 32 steps
# for current_state, action, reward, next_state, done in data.sarsd_iter(num_epochs=1, max_sequence_len=32):
# # Print the POV @ the first step of the sequence
# print(current_state['pov'][0])
#
# # Print the final reward pf the sequence!
# print(reward[-1])
#
# # Check if final (next_state) is terminal.
# print(done[-1])
#
# # ... do something with the data.
# print("At the end of trajectories the length can be < max_sequence_len", len(reward))
|
normal
|
{
"blob_id": "9706b9ba81f41b131c364a16bb17a0c1e31e3a04",
"index": 6608,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef preprocess_img(img, size):\n img = np.rollaxis(img, 0, 3)\n img = skimage.transform.resize(img, size)\n img = skimage.color.rgb2gray(img)\n return img\n",
"step-3": "import numpy as np\nimport skimage\n\n\ndef preprocess_img(img, size):\n img = np.rollaxis(img, 0, 3)\n img = skimage.transform.resize(img, size)\n img = skimage.color.rgb2gray(img)\n return img\n",
"step-4": "import numpy as np\nimport skimage\n\n\ndef preprocess_img(img, size):\n img = np.rollaxis(img, 0, 3) # It becomes (640, 480, 3)\n img = skimage.transform.resize(img, size)\n img = skimage.color.rgb2gray(img)\n\n return img\n\n# data = minerl.data.make(\"MineRLNavigateDense-v0\", data_dir=\"../dataset/navigate\")\n#\n# # Iterate through a single epoch gathering sequences of at most 32 steps\n# for current_state, action, reward, next_state, done in data.sarsd_iter(num_epochs=1, max_sequence_len=32):\n# # Print the POV @ the first step of the sequence\n# print(current_state['pov'][0])\n#\n# # Print the final reward pf the sequence!\n# print(reward[-1])\n#\n# # Check if final (next_state) is terminal.\n# print(done[-1])\n#\n# # ... do something with the data.\n# print(\"At the end of trajectories the length can be < max_sequence_len\", len(reward))\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
<|reserved_special_token_0|>
def loadFile():
global data
x = 0
data = []
subs = ['image', 'text file']
exts = ['.jpg', '.txt']
while x < 2:
check = pathlib.Path(input(f'Enter {subs[x]} name: ')).with_suffix(exts
[x])
if check.is_file():
data.insert(x, check)
if x < len(subs):
x += 1
else:
print("Couldn't find the file. Try again.")
x = 0
def stringToBinary():
global binaryTextFile
f = open(data[1], 'r')
if f.mode == 'r':
textFile = f.read()
binaryTextFile = wrap(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(
textFile, encoding='ASCII')), 2)
def imageToBinary():
global bin_list
imgFile = open(data[0], 'rb')
imgData = imgFile.read()
imgFile.close()
hex_str = str(binascii.hexlify(imgData))
hex_list = []
bin_list = []
for i in range(2, len(hex_str) - 1, 2):
hex = hex_str[i] + hex_str[i + 1]
hex_list.append(hex)
bin_list.append(bin(int(hex, 16))[2:])
bin_list = wrap(''.join(bin_list), 8)
def enc():
global result
x = 0
result = []
result = bin_list
for i in range(len(binaryTextFile)):
imgByte = str(bin_list[x])
textBits = str(binaryTextFile[x])
newImgByte = imgByte[:-2] + textBits
result.insert(x, newImgByte)
if x < len(binaryTextFile):
x += 1
else:
break
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def loadFile():
global data
x = 0
data = []
subs = ['image', 'text file']
exts = ['.jpg', '.txt']
while x < 2:
check = pathlib.Path(input(f'Enter {subs[x]} name: ')).with_suffix(exts
[x])
if check.is_file():
data.insert(x, check)
if x < len(subs):
x += 1
else:
print("Couldn't find the file. Try again.")
x = 0
def stringToBinary():
global binaryTextFile
f = open(data[1], 'r')
if f.mode == 'r':
textFile = f.read()
binaryTextFile = wrap(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(
textFile, encoding='ASCII')), 2)
def imageToBinary():
global bin_list
imgFile = open(data[0], 'rb')
imgData = imgFile.read()
imgFile.close()
hex_str = str(binascii.hexlify(imgData))
hex_list = []
bin_list = []
for i in range(2, len(hex_str) - 1, 2):
hex = hex_str[i] + hex_str[i + 1]
hex_list.append(hex)
bin_list.append(bin(int(hex, 16))[2:])
bin_list = wrap(''.join(bin_list), 8)
def enc():
global result
x = 0
result = []
result = bin_list
for i in range(len(binaryTextFile)):
imgByte = str(bin_list[x])
textBits = str(binaryTextFile[x])
newImgByte = imgByte[:-2] + textBits
result.insert(x, newImgByte)
if x < len(binaryTextFile):
x += 1
else:
break
def newImg():
x = 0
arr = []
tmp = ''
for i in range(len(result)):
tmp = tmp + str(result[x])
if x < len(result):
x += 1
else:
break
arr = wrap(''.join(tmp), 1)
print(arr)
size = 5
dt = struct.pack('B' * len(arr), *[(pixel * 255) for pixel in arr])
img = Image.frombuffer('L', size, dt)
img.save('final.jpg')
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def loadFile():
global data
x = 0
data = []
subs = ['image', 'text file']
exts = ['.jpg', '.txt']
while x < 2:
check = pathlib.Path(input(f'Enter {subs[x]} name: ')).with_suffix(exts
[x])
if check.is_file():
data.insert(x, check)
if x < len(subs):
x += 1
else:
print("Couldn't find the file. Try again.")
x = 0
def stringToBinary():
global binaryTextFile
f = open(data[1], 'r')
if f.mode == 'r':
textFile = f.read()
binaryTextFile = wrap(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(
textFile, encoding='ASCII')), 2)
def imageToBinary():
global bin_list
imgFile = open(data[0], 'rb')
imgData = imgFile.read()
imgFile.close()
hex_str = str(binascii.hexlify(imgData))
hex_list = []
bin_list = []
for i in range(2, len(hex_str) - 1, 2):
hex = hex_str[i] + hex_str[i + 1]
hex_list.append(hex)
bin_list.append(bin(int(hex, 16))[2:])
bin_list = wrap(''.join(bin_list), 8)
def enc():
global result
x = 0
result = []
result = bin_list
for i in range(len(binaryTextFile)):
imgByte = str(bin_list[x])
textBits = str(binaryTextFile[x])
newImgByte = imgByte[:-2] + textBits
result.insert(x, newImgByte)
if x < len(binaryTextFile):
x += 1
else:
break
def newImg():
x = 0
arr = []
tmp = ''
for i in range(len(result)):
tmp = tmp + str(result[x])
if x < len(result):
x += 1
else:
break
arr = wrap(''.join(tmp), 1)
print(arr)
size = 5
dt = struct.pack('B' * len(arr), *[(pixel * 255) for pixel in arr])
img = Image.frombuffer('L', size, dt)
img.save('final.jpg')
loadFile()
stringToBinary()
imageToBinary()
enc()
newImg()
<|reserved_special_token_1|>
import pathlib, binascii
from textwrap import wrap
from PIL import Image
import struct
def loadFile():
global data
x = 0
data = []
subs = ['image', 'text file']
exts = ['.jpg', '.txt']
while x < 2:
check = pathlib.Path(input(f'Enter {subs[x]} name: ')).with_suffix(exts
[x])
if check.is_file():
data.insert(x, check)
if x < len(subs):
x += 1
else:
print("Couldn't find the file. Try again.")
x = 0
def stringToBinary():
global binaryTextFile
f = open(data[1], 'r')
if f.mode == 'r':
textFile = f.read()
binaryTextFile = wrap(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(
textFile, encoding='ASCII')), 2)
def imageToBinary():
global bin_list
imgFile = open(data[0], 'rb')
imgData = imgFile.read()
imgFile.close()
hex_str = str(binascii.hexlify(imgData))
hex_list = []
bin_list = []
for i in range(2, len(hex_str) - 1, 2):
hex = hex_str[i] + hex_str[i + 1]
hex_list.append(hex)
bin_list.append(bin(int(hex, 16))[2:])
bin_list = wrap(''.join(bin_list), 8)
def enc():
global result
x = 0
result = []
result = bin_list
for i in range(len(binaryTextFile)):
imgByte = str(bin_list[x])
textBits = str(binaryTextFile[x])
newImgByte = imgByte[:-2] + textBits
result.insert(x, newImgByte)
if x < len(binaryTextFile):
x += 1
else:
break
def newImg():
x = 0
arr = []
tmp = ''
for i in range(len(result)):
tmp = tmp + str(result[x])
if x < len(result):
x += 1
else:
break
arr = wrap(''.join(tmp), 1)
print(arr)
size = 5
dt = struct.pack('B' * len(arr), *[(pixel * 255) for pixel in arr])
img = Image.frombuffer('L', size, dt)
img.save('final.jpg')
loadFile()
stringToBinary()
imageToBinary()
enc()
newImg()
<|reserved_special_token_1|>
import pathlib, binascii
from textwrap import wrap
from PIL import Image
import struct
def loadFile():
global data
x = 0
data = []
subs = ["image", "text file"]
exts = [".jpg", ".txt"]
while x < 2:
check = pathlib.Path(input(f"Enter {subs[x]} name: ")).with_suffix(exts[x]) # To be fixed
if check.is_file():
data.insert(x, check)
if(x < len(subs)):
x+=1
else:
print("Couldn't find the file. Try again.")
x = 0
def stringToBinary():
global binaryTextFile
f = open(data[1], "r")
if f.mode == "r":
textFile = f.read()
binaryTextFile = wrap(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(textFile, encoding='ASCII')), 2)
def imageToBinary():
global bin_list
imgFile = open(data[0], "rb")
imgData = imgFile.read()
imgFile.close()
hex_str = str(binascii.hexlify(imgData))
hex_list = []
bin_list = []
for i in range(2, len(hex_str)-1, 2):
hex = hex_str[i] + hex_str[i+1]
hex_list.append(hex)
bin_list.append(bin(int(hex, 16))[2:])
bin_list = wrap(''.join(bin_list), 8)
def enc():
global result
x = 0
result = []
result = bin_list
for i in range(len(binaryTextFile)):
imgByte = str(bin_list[x])
textBits = str(binaryTextFile[x])
newImgByte = imgByte[:-2] + textBits
result.insert(x, newImgByte)
if(x < len(binaryTextFile)):
x+=1
else:
break
def newImg():
x = 0
arr = []
tmp = ""
for i in range(len(result)):
tmp = tmp + str(result[x])
if(x < len(result)):
x+=1
else:
break
arr = wrap(''.join(tmp), 1)
print(arr)
size = 5
dt = struct.pack('B'*len(arr), *[pixel*255 for pixel in arr]) # to fix
img = Image.frombuffer('L', size, dt)
img.save('final.jpg')
loadFile()
stringToBinary()
imageToBinary()
enc()
newImg()
|
flexible
|
{
"blob_id": "aae09dafeb10a1f9ed260439e63e4aaadadc3768",
"index": 2051,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef loadFile():\n global data\n x = 0\n data = []\n subs = ['image', 'text file']\n exts = ['.jpg', '.txt']\n while x < 2:\n check = pathlib.Path(input(f'Enter {subs[x]} name: ')).with_suffix(exts\n [x])\n if check.is_file():\n data.insert(x, check)\n if x < len(subs):\n x += 1\n else:\n print(\"Couldn't find the file. Try again.\")\n x = 0\n\n\ndef stringToBinary():\n global binaryTextFile\n f = open(data[1], 'r')\n if f.mode == 'r':\n textFile = f.read()\n binaryTextFile = wrap(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(\n textFile, encoding='ASCII')), 2)\n\n\ndef imageToBinary():\n global bin_list\n imgFile = open(data[0], 'rb')\n imgData = imgFile.read()\n imgFile.close()\n hex_str = str(binascii.hexlify(imgData))\n hex_list = []\n bin_list = []\n for i in range(2, len(hex_str) - 1, 2):\n hex = hex_str[i] + hex_str[i + 1]\n hex_list.append(hex)\n bin_list.append(bin(int(hex, 16))[2:])\n bin_list = wrap(''.join(bin_list), 8)\n\n\ndef enc():\n global result\n x = 0\n result = []\n result = bin_list\n for i in range(len(binaryTextFile)):\n imgByte = str(bin_list[x])\n textBits = str(binaryTextFile[x])\n newImgByte = imgByte[:-2] + textBits\n result.insert(x, newImgByte)\n if x < len(binaryTextFile):\n x += 1\n else:\n break\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef loadFile():\n global data\n x = 0\n data = []\n subs = ['image', 'text file']\n exts = ['.jpg', '.txt']\n while x < 2:\n check = pathlib.Path(input(f'Enter {subs[x]} name: ')).with_suffix(exts\n [x])\n if check.is_file():\n data.insert(x, check)\n if x < len(subs):\n x += 1\n else:\n print(\"Couldn't find the file. Try again.\")\n x = 0\n\n\ndef stringToBinary():\n global binaryTextFile\n f = open(data[1], 'r')\n if f.mode == 'r':\n textFile = f.read()\n binaryTextFile = wrap(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(\n textFile, encoding='ASCII')), 2)\n\n\ndef imageToBinary():\n global bin_list\n imgFile = open(data[0], 'rb')\n imgData = imgFile.read()\n imgFile.close()\n hex_str = str(binascii.hexlify(imgData))\n hex_list = []\n bin_list = []\n for i in range(2, len(hex_str) - 1, 2):\n hex = hex_str[i] + hex_str[i + 1]\n hex_list.append(hex)\n bin_list.append(bin(int(hex, 16))[2:])\n bin_list = wrap(''.join(bin_list), 8)\n\n\ndef enc():\n global result\n x = 0\n result = []\n result = bin_list\n for i in range(len(binaryTextFile)):\n imgByte = str(bin_list[x])\n textBits = str(binaryTextFile[x])\n newImgByte = imgByte[:-2] + textBits\n result.insert(x, newImgByte)\n if x < len(binaryTextFile):\n x += 1\n else:\n break\n\n\ndef newImg():\n x = 0\n arr = []\n tmp = ''\n for i in range(len(result)):\n tmp = tmp + str(result[x])\n if x < len(result):\n x += 1\n else:\n break\n arr = wrap(''.join(tmp), 1)\n print(arr)\n size = 5\n dt = struct.pack('B' * len(arr), *[(pixel * 255) for pixel in arr])\n img = Image.frombuffer('L', size, dt)\n img.save('final.jpg')\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef loadFile():\n global data\n x = 0\n data = []\n subs = ['image', 'text file']\n exts = ['.jpg', '.txt']\n while x < 2:\n check = pathlib.Path(input(f'Enter {subs[x]} name: ')).with_suffix(exts\n [x])\n if check.is_file():\n data.insert(x, check)\n if x < len(subs):\n x += 1\n else:\n print(\"Couldn't find the file. Try again.\")\n x = 0\n\n\ndef stringToBinary():\n global binaryTextFile\n f = open(data[1], 'r')\n if f.mode == 'r':\n textFile = f.read()\n binaryTextFile = wrap(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(\n textFile, encoding='ASCII')), 2)\n\n\ndef imageToBinary():\n global bin_list\n imgFile = open(data[0], 'rb')\n imgData = imgFile.read()\n imgFile.close()\n hex_str = str(binascii.hexlify(imgData))\n hex_list = []\n bin_list = []\n for i in range(2, len(hex_str) - 1, 2):\n hex = hex_str[i] + hex_str[i + 1]\n hex_list.append(hex)\n bin_list.append(bin(int(hex, 16))[2:])\n bin_list = wrap(''.join(bin_list), 8)\n\n\ndef enc():\n global result\n x = 0\n result = []\n result = bin_list\n for i in range(len(binaryTextFile)):\n imgByte = str(bin_list[x])\n textBits = str(binaryTextFile[x])\n newImgByte = imgByte[:-2] + textBits\n result.insert(x, newImgByte)\n if x < len(binaryTextFile):\n x += 1\n else:\n break\n\n\ndef newImg():\n x = 0\n arr = []\n tmp = ''\n for i in range(len(result)):\n tmp = tmp + str(result[x])\n if x < len(result):\n x += 1\n else:\n break\n arr = wrap(''.join(tmp), 1)\n print(arr)\n size = 5\n dt = struct.pack('B' * len(arr), *[(pixel * 255) for pixel in arr])\n img = Image.frombuffer('L', size, dt)\n img.save('final.jpg')\n\n\nloadFile()\nstringToBinary()\nimageToBinary()\nenc()\nnewImg()\n",
"step-4": "import pathlib, binascii\nfrom textwrap import wrap\nfrom PIL import Image\nimport struct\n\n\ndef loadFile():\n global data\n x = 0\n data = []\n subs = ['image', 'text file']\n exts = ['.jpg', '.txt']\n while x < 2:\n check = pathlib.Path(input(f'Enter {subs[x]} name: ')).with_suffix(exts\n [x])\n if check.is_file():\n data.insert(x, check)\n if x < len(subs):\n x += 1\n else:\n print(\"Couldn't find the file. Try again.\")\n x = 0\n\n\ndef stringToBinary():\n global binaryTextFile\n f = open(data[1], 'r')\n if f.mode == 'r':\n textFile = f.read()\n binaryTextFile = wrap(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(\n textFile, encoding='ASCII')), 2)\n\n\ndef imageToBinary():\n global bin_list\n imgFile = open(data[0], 'rb')\n imgData = imgFile.read()\n imgFile.close()\n hex_str = str(binascii.hexlify(imgData))\n hex_list = []\n bin_list = []\n for i in range(2, len(hex_str) - 1, 2):\n hex = hex_str[i] + hex_str[i + 1]\n hex_list.append(hex)\n bin_list.append(bin(int(hex, 16))[2:])\n bin_list = wrap(''.join(bin_list), 8)\n\n\ndef enc():\n global result\n x = 0\n result = []\n result = bin_list\n for i in range(len(binaryTextFile)):\n imgByte = str(bin_list[x])\n textBits = str(binaryTextFile[x])\n newImgByte = imgByte[:-2] + textBits\n result.insert(x, newImgByte)\n if x < len(binaryTextFile):\n x += 1\n else:\n break\n\n\ndef newImg():\n x = 0\n arr = []\n tmp = ''\n for i in range(len(result)):\n tmp = tmp + str(result[x])\n if x < len(result):\n x += 1\n else:\n break\n arr = wrap(''.join(tmp), 1)\n print(arr)\n size = 5\n dt = struct.pack('B' * len(arr), *[(pixel * 255) for pixel in arr])\n img = Image.frombuffer('L', size, dt)\n img.save('final.jpg')\n\n\nloadFile()\nstringToBinary()\nimageToBinary()\nenc()\nnewImg()\n",
"step-5": "import pathlib, binascii\r\nfrom textwrap import wrap\r\nfrom PIL import Image\r\nimport struct\r\n\r\ndef loadFile():\r\n global data\r\n x = 0\r\n data = []\r\n subs = [\"image\", \"text file\"]\r\n exts = [\".jpg\", \".txt\"]\r\n while x < 2:\r\n check = pathlib.Path(input(f\"Enter {subs[x]} name: \")).with_suffix(exts[x]) # To be fixed\r\n if check.is_file():\r\n data.insert(x, check)\r\n if(x < len(subs)):\r\n x+=1\r\n else:\r\n print(\"Couldn't find the file. Try again.\")\r\n x = 0\r\n\r\ndef stringToBinary():\r\n global binaryTextFile\r\n f = open(data[1], \"r\")\r\n if f.mode == \"r\":\r\n textFile = f.read()\r\n binaryTextFile = wrap(' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(textFile, encoding='ASCII')), 2)\r\n\r\ndef imageToBinary():\r\n global bin_list\r\n imgFile = open(data[0], \"rb\")\r\n imgData = imgFile.read()\r\n imgFile.close()\r\n\r\n hex_str = str(binascii.hexlify(imgData))\r\n hex_list = []\r\n bin_list = []\r\n for i in range(2, len(hex_str)-1, 2):\r\n hex = hex_str[i] + hex_str[i+1]\r\n hex_list.append(hex)\r\n bin_list.append(bin(int(hex, 16))[2:])\r\n \r\n bin_list = wrap(''.join(bin_list), 8)\r\n\r\ndef enc():\r\n global result\r\n x = 0\r\n result = []\r\n result = bin_list\r\n for i in range(len(binaryTextFile)):\r\n imgByte = str(bin_list[x])\r\n textBits = str(binaryTextFile[x])\r\n newImgByte = imgByte[:-2] + textBits\r\n result.insert(x, newImgByte)\r\n if(x < len(binaryTextFile)):\r\n x+=1\r\n else:\r\n break\r\n \r\n \r\n\r\ndef newImg():\r\n x = 0\r\n arr = []\r\n tmp = \"\"\r\n for i in range(len(result)):\r\n tmp = tmp + str(result[x])\r\n if(x < len(result)):\r\n x+=1\r\n else:\r\n break\r\n arr = wrap(''.join(tmp), 1)\r\n print(arr)\r\n\r\n size = 5\r\n dt = struct.pack('B'*len(arr), *[pixel*255 for pixel in arr]) # to fix\r\n img = Image.frombuffer('L', size, dt)\r\n img.save('final.jpg')\r\n\r\nloadFile()\r\nstringToBinary()\r\nimageToBinary()\r\nenc()\r\nnewImg()",
"step-ids": [
4,
5,
6,
7,
8
]
}
|
[
4,
5,
6,
7,
8
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
with open(filename) as file_object:
lines = file_object.readlines()
<|reserved_special_token_0|>
for line in lines:
c_string += line.rstrip()
print(f"{c_string.replace('Python', 'Scala')}")
<|reserved_special_token_1|>
filename = 'learning_python.txt'
with open(filename) as file_object:
lines = file_object.readlines()
c_string = ''
for line in lines:
c_string += line.rstrip()
print(f"{c_string.replace('Python', 'Scala')}")
<|reserved_special_token_1|>
filename = 'learning_python.txt'
# with open(filename) as file_object:
# contents = file_object.read()
# print(contents)
# with open(filename) as file_object:
# for line in file_object:
# print(line.rstrip())
with open(filename) as file_object:
lines = file_object.readlines()
c_string = ''
for line in lines:
c_string += line.rstrip()
print(f"{c_string.replace('Python', 'Scala')}")
|
flexible
|
{
"blob_id": "2f0dc8697e979f307c86a08832b0eae86357d416",
"index": 2497,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nwith open(filename) as file_object:\n lines = file_object.readlines()\n<mask token>\nfor line in lines:\n c_string += line.rstrip()\nprint(f\"{c_string.replace('Python', 'Scala')}\")\n",
"step-3": "filename = 'learning_python.txt'\nwith open(filename) as file_object:\n lines = file_object.readlines()\nc_string = ''\nfor line in lines:\n c_string += line.rstrip()\nprint(f\"{c_string.replace('Python', 'Scala')}\")\n",
"step-4": "filename = 'learning_python.txt'\n\n# with open(filename) as file_object:\n# \tcontents = file_object.read()\n# print(contents)\n\n# with open(filename) as file_object:\n# \tfor line in file_object:\n# \t\tprint(line.rstrip())\n\nwith open(filename) as file_object:\n\tlines = file_object.readlines()\n\nc_string = ''\nfor line in lines:\n\tc_string += line.rstrip()\n\t\nprint(f\"{c_string.replace('Python', 'Scala')}\")\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def fetch_data(faultNumber, position):
df1 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +
'_Pos_' + str(position) + '%.csv')
df1.set_index(df1.columns[0])
df1 = df1.drop(columns=[df1.columns[0]])
df2 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +
'_Pos_' + str(position) + '%_LSTM-AE_Output.csv')
df2.set_index(df2.columns[0])
df2 = df2.drop(columns=[df2.columns[0]])
df1 = df1.join(df2['Loss_mae'])
df1 = df1.join(df2['Threshold'])
df1['pointType'] = df1.apply(lambda row: _label_point(row), axis=1)
df2.join(df1['pointType'])
return df1
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def fetch_data(faultNumber, position):
df1 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +
'_Pos_' + str(position) + '%.csv')
df1.set_index(df1.columns[0])
df1 = df1.drop(columns=[df1.columns[0]])
df2 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +
'_Pos_' + str(position) + '%_LSTM-AE_Output.csv')
df2.set_index(df2.columns[0])
df2 = df2.drop(columns=[df2.columns[0]])
df1 = df1.join(df2['Loss_mae'])
df1 = df1.join(df2['Threshold'])
df1['pointType'] = df1.apply(lambda row: _label_point(row), axis=1)
df2.join(df1['pointType'])
return df1
def _label_point(row):
if np.isnan(row.Threshold):
return 'TR'
if row['Loss_mae'] >= row['Threshold'] and row['faultNumber'] != 0:
return 'TP'
if row['Loss_mae'] < row['Threshold'] and row['faultNumber'] != 0:
return 'FN'
if row['Loss_mae'] >= row['Threshold'] and row['faultNumber'] == 0:
return 'FP'
if row['Loss_mae'] < row['Threshold'] and row['faultNumber'] == 0:
return 'TN'
<|reserved_special_token_1|>
import numpy as np
import pandas as pd
def fetch_data(faultNumber, position):
df1 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +
'_Pos_' + str(position) + '%.csv')
df1.set_index(df1.columns[0])
df1 = df1.drop(columns=[df1.columns[0]])
df2 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +
'_Pos_' + str(position) + '%_LSTM-AE_Output.csv')
df2.set_index(df2.columns[0])
df2 = df2.drop(columns=[df2.columns[0]])
df1 = df1.join(df2['Loss_mae'])
df1 = df1.join(df2['Threshold'])
df1['pointType'] = df1.apply(lambda row: _label_point(row), axis=1)
df2.join(df1['pointType'])
return df1
def _label_point(row):
if np.isnan(row.Threshold):
return 'TR'
if row['Loss_mae'] >= row['Threshold'] and row['faultNumber'] != 0:
return 'TP'
if row['Loss_mae'] < row['Threshold'] and row['faultNumber'] != 0:
return 'FN'
if row['Loss_mae'] >= row['Threshold'] and row['faultNumber'] == 0:
return 'FP'
if row['Loss_mae'] < row['Threshold'] and row['faultNumber'] == 0:
return 'TN'
<|reserved_special_token_1|>
import numpy as np
import pandas as pd
def fetch_data(faultNumber, position):
df1 = pd.read_csv("./data/TEP_CaseStudy_Fault_" + str(faultNumber) + "_Pos_" + str(position) + "%.csv")
df1.set_index(df1.columns[0])
df1 = df1.drop(columns=[df1.columns[0]])
df2 = pd.read_csv("./data/TEP_CaseStudy_Fault_" + str(faultNumber) + "_Pos_" + str(position) + "%_LSTM-AE_Output.csv")
df2.set_index(df2.columns[0])
df2 = df2.drop(columns=[df2.columns[0]])
df1 = df1.join(df2["Loss_mae"])
df1 = df1.join(df2["Threshold"])
df1["pointType"] = df1.apply(lambda row: _label_point(row), axis=1)
df2.join(df1["pointType"])
return df1
def _label_point(row):
if np.isnan(row.Threshold):
return "TR"
if (row["Loss_mae"] >= row["Threshold"]) and (row["faultNumber"] != 0):
return "TP"
if (row["Loss_mae"] < row["Threshold"]) and (row["faultNumber"] != 0):
return "FN"
if (row["Loss_mae"] >= row["Threshold"]) and (row["faultNumber"] == 0):
return "FP"
if (row["Loss_mae"] < row["Threshold"]) and (row["faultNumber"] == 0):
return "TN"
|
flexible
|
{
"blob_id": "d71ec86f68cc81c93a39f15c785c75c2a1023f14",
"index": 2129,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef fetch_data(faultNumber, position):\n df1 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +\n '_Pos_' + str(position) + '%.csv')\n df1.set_index(df1.columns[0])\n df1 = df1.drop(columns=[df1.columns[0]])\n df2 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +\n '_Pos_' + str(position) + '%_LSTM-AE_Output.csv')\n df2.set_index(df2.columns[0])\n df2 = df2.drop(columns=[df2.columns[0]])\n df1 = df1.join(df2['Loss_mae'])\n df1 = df1.join(df2['Threshold'])\n df1['pointType'] = df1.apply(lambda row: _label_point(row), axis=1)\n df2.join(df1['pointType'])\n return df1\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef fetch_data(faultNumber, position):\n df1 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +\n '_Pos_' + str(position) + '%.csv')\n df1.set_index(df1.columns[0])\n df1 = df1.drop(columns=[df1.columns[0]])\n df2 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +\n '_Pos_' + str(position) + '%_LSTM-AE_Output.csv')\n df2.set_index(df2.columns[0])\n df2 = df2.drop(columns=[df2.columns[0]])\n df1 = df1.join(df2['Loss_mae'])\n df1 = df1.join(df2['Threshold'])\n df1['pointType'] = df1.apply(lambda row: _label_point(row), axis=1)\n df2.join(df1['pointType'])\n return df1\n\n\ndef _label_point(row):\n if np.isnan(row.Threshold):\n return 'TR'\n if row['Loss_mae'] >= row['Threshold'] and row['faultNumber'] != 0:\n return 'TP'\n if row['Loss_mae'] < row['Threshold'] and row['faultNumber'] != 0:\n return 'FN'\n if row['Loss_mae'] >= row['Threshold'] and row['faultNumber'] == 0:\n return 'FP'\n if row['Loss_mae'] < row['Threshold'] and row['faultNumber'] == 0:\n return 'TN'\n",
"step-4": "import numpy as np\nimport pandas as pd\n\n\ndef fetch_data(faultNumber, position):\n df1 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +\n '_Pos_' + str(position) + '%.csv')\n df1.set_index(df1.columns[0])\n df1 = df1.drop(columns=[df1.columns[0]])\n df2 = pd.read_csv('./data/TEP_CaseStudy_Fault_' + str(faultNumber) +\n '_Pos_' + str(position) + '%_LSTM-AE_Output.csv')\n df2.set_index(df2.columns[0])\n df2 = df2.drop(columns=[df2.columns[0]])\n df1 = df1.join(df2['Loss_mae'])\n df1 = df1.join(df2['Threshold'])\n df1['pointType'] = df1.apply(lambda row: _label_point(row), axis=1)\n df2.join(df1['pointType'])\n return df1\n\n\ndef _label_point(row):\n if np.isnan(row.Threshold):\n return 'TR'\n if row['Loss_mae'] >= row['Threshold'] and row['faultNumber'] != 0:\n return 'TP'\n if row['Loss_mae'] < row['Threshold'] and row['faultNumber'] != 0:\n return 'FN'\n if row['Loss_mae'] >= row['Threshold'] and row['faultNumber'] == 0:\n return 'FP'\n if row['Loss_mae'] < row['Threshold'] and row['faultNumber'] == 0:\n return 'TN'\n",
"step-5": "import numpy as np\nimport pandas as pd\n\n\ndef fetch_data(faultNumber, position):\n df1 = pd.read_csv(\"./data/TEP_CaseStudy_Fault_\" + str(faultNumber) + \"_Pos_\" + str(position) + \"%.csv\")\n df1.set_index(df1.columns[0])\n df1 = df1.drop(columns=[df1.columns[0]])\n\n df2 = pd.read_csv(\"./data/TEP_CaseStudy_Fault_\" + str(faultNumber) + \"_Pos_\" + str(position) + \"%_LSTM-AE_Output.csv\")\n df2.set_index(df2.columns[0])\n df2 = df2.drop(columns=[df2.columns[0]])\n\n df1 = df1.join(df2[\"Loss_mae\"])\n df1 = df1.join(df2[\"Threshold\"])\n\n df1[\"pointType\"] = df1.apply(lambda row: _label_point(row), axis=1)\n\n df2.join(df1[\"pointType\"])\n\n return df1\n\n\ndef _label_point(row):\n if np.isnan(row.Threshold):\n return \"TR\"\n if (row[\"Loss_mae\"] >= row[\"Threshold\"]) and (row[\"faultNumber\"] != 0):\n return \"TP\"\n if (row[\"Loss_mae\"] < row[\"Threshold\"]) and (row[\"faultNumber\"] != 0):\n return \"FN\"\n if (row[\"Loss_mae\"] >= row[\"Threshold\"]) and (row[\"faultNumber\"] == 0):\n return \"FP\"\n if (row[\"Loss_mae\"] < row[\"Threshold\"]) and (row[\"faultNumber\"] == 0):\n return \"TN\"\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
import argparse
import logging
import enum
from abc import ABCMeta, abstractmethod
from nmigen import *
from ....gateware.pads import *
from ....gateware.i2c import I2CTarget
from ... import *
class Event(enum.IntEnum):
START = 0x10
STOP = 0x20
RESTART = 0x30
WRITE = 0x40
READ = 0x50
class I2CTargetSubtarget(Elaboratable):
def __init__(self, pads, out_fifo, in_fifo, address):
self.pads = pads
self.out_fifo = out_fifo
self.in_fifo = in_fifo
self.address = address
def elaborate(self, platform):
m = Module()
m.submodules.i2c_target = i2c_target = I2CTarget(self.pads)
m.d.comb += i2c_target.address.eq(self.address)
with m.FSM():
w_data = Signal(8)
m.d.comb += i2c_target.busy.eq(1)
with m.State("IDLE"):
m.d.comb += i2c_target.busy.eq(0)
with m.If(i2c_target.start):
m.next = "SEND-START-EVENT"
with m.Elif(i2c_target.stop):
m.next = "SEND-STOP-EVENT"
with m.Elif(i2c_target.restart):
m.next = "SEND-RESTART-EVENT"
with m.Elif(i2c_target.write):
m.d.sync += w_data.eq(i2c_target.data_i)
m.next = "SEND-WRITE-EVENT"
with m.Elif(i2c_target.read):
m.next = "SEND-READ-EVENT"
with m.State("SEND-START-EVENT"):
m.d.comb += [
self.in_fifo.w_data.eq(Event.START),
self.in_fifo.w_en.eq(1),
]
with m.If(self.in_fifo.w_rdy):
m.next = "IDLE"
with m.State("SEND-STOP-EVENT"):
m.d.comb += [
self.in_fifo.w_data.eq(Event.STOP),
self.in_fifo.w_en.eq(1),
]
with m.If(self.in_fifo.w_rdy):
m.next = "IDLE"
with m.State("SEND-RESTART-EVENT"):
m.d.comb += [
self.in_fifo.w_data.eq(Event.RESTART),
self.in_fifo.w_en.eq(1),
]
with m.If(self.in_fifo.w_rdy):
m.next = "IDLE"
with m.State("SEND-WRITE-EVENT"):
m.d.comb += [
self.in_fifo.w_data.eq(Event.WRITE),
self.in_fifo.w_en.eq(1),
]
with m.If(self.in_fifo.w_rdy):
m.next = "SEND-WRITE-DATA"
with m.State("SEND-WRITE-DATA"):
m.d.comb += [
self.in_fifo.w_data.eq(w_data),
self.in_fifo.w_en.eq(1),
]
with m.If(self.in_fifo.w_rdy):
m.next = "RECV-WRITE-ACK"
with m.State("RECV-WRITE-ACK"):
with m.If(self.out_fifo.r_rdy):
m.d.comb += [
i2c_target.ack_o.eq(self.out_fifo.r_data[0]),
self.out_fifo.r_en.eq(1),
]
m.next = "IDLE"
with m.State("SEND-READ-EVENT"):
m.d.comb += [
self.in_fifo.w_data.eq(Event.READ),
self.in_fifo.w_en.eq(1),
]
with m.If(self.in_fifo.w_rdy):
m.next = "RECV-READ-DATA"
with m.State("RECV-READ-DATA"):
with m.If(self.out_fifo.r_rdy):
m.d.comb += [
i2c_target.data_o.eq(self.out_fifo.r_data),
self.out_fifo.r_en.eq(1),
]
m.next = "IDLE"
return m
class I2CTargetInterface(metaclass=ABCMeta):
def __init__(self, interface, logger):
self.lower = interface
self._logger = logger
self._level = logging.DEBUG if self._logger.name == __name__ else logging.TRACE
def _log(self, message, *args):
self._logger.log(self._level, "I²C: " + message, *args)
async def read_event(self):
event, = await self.lower.read(1)
if event == Event.START:
self._log("event start")
await self.on_start()
elif event == Event.STOP:
self._log("event stop")
await self.on_stop()
elif event == Event.RESTART:
self._log("event restart")
await self.on_restart()
elif event == Event.WRITE:
data, = await self.lower.read(1)
self._log("event write data=<%02x>", data)
ack = await self.on_write(data)
assert isinstance(ack, bool)
self._log("write %s", "ack" if ack else "nak")
await self.lower.write([ack])
elif event == Event.READ:
self._log("event read")
data = await self.on_read()
assert isinstance(data, int) and data in range(256)
self._log("read data=<%02x>", data)
await self.lower.write([data])
else:
assert False
@abstractmethod
async def on_start(self):
pass
@abstractmethod
async def on_stop(self):
pass
@abstractmethod
async def on_restart(self):
pass
@abstractmethod
async def on_write(self, data):
pass
@abstractmethod
async def on_read(self):
pass
class _DummyI2CTargetInterface(I2CTargetInterface):
async def on_start(self):
pass
async def on_stop(self):
pass
async def on_restart(self):
pass
async def on_write(self, data):
return True
async def on_read(self):
return 0xFF
class I2CTargetApplet(GlasgowApplet, name="i2c-target"):
logger = logging.getLogger(__name__)
help = "accept I²C transactions"
description = """
Process transactions on the I²C bus as a software-defined target.
This applet allows emulating any I²C device in Python, provided that the I²C initiator supports
clock stretching and tolerates delays caused by host roundtrips. (Unfortunately, this excludes
many I²C initiators.)
The default emulated device is a dummy device that logs all transactions, acknowledges all
writes, and returns 0xFF in response to all reads.
"""
required_revision = "C0"
__pins = ("scl", "sda")
interface_cls = _DummyI2CTargetInterface
@classmethod
def add_build_arguments(cls, parser, access):
super().add_build_arguments(parser, access)
for pin in cls.__pins:
access.add_pin_argument(parser, pin, default=True)
def i2c_address(arg):
return int(arg, 0)
parser.add_argument(
"-A", "--address", type=i2c_address, metavar="I2C-ADDR", required=True,
help="I²C address of the target")
def build(self, target, args):
self.mux_interface = iface = target.multiplexer.claim_interface(self, args)
iface.add_subtarget(I2CTargetSubtarget(
pads=iface.get_pads(args, pins=self.__pins),
out_fifo=iface.get_out_fifo(),
in_fifo=iface.get_in_fifo(),
address=args.address,
))
@classmethod
def add_run_arguments(cls, parser, access):
super().add_run_arguments(parser, access)
parser.add_argument(
"--pulls", default=False, action="store_true",
help="enable integrated pull-ups")
async def run(self, device, args):
pulls = set()
if args.pulls:
pulls = {args.pin_scl, args.pin_sda}
iface = await device.demultiplexer.claim_interface(self, self.mux_interface, args,
pull_high=pulls)
return self.interface_cls(iface, self.logger)
async def interact(self, device, args, iface):
while True:
await iface.read_event()
# -------------------------------------------------------------------------------------------------
class I2CTargetAppletTestCase(GlasgowAppletTestCase, applet=I2CTargetApplet):
@synthesis_test
def test_build(self):
self.assertBuilds(args=["-A", "0b1010000"])
|
normal
|
{
"blob_id": "0f2882971f08450e970e188ed2a06ae1683c682c",
"index": 7552,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass I2CTargetApplet(GlasgowApplet, name='i2c-target'):\n logger = logging.getLogger(__name__)\n help = 'accept I²C transactions'\n description = \"\"\"\n Process transactions on the I²C bus as a software-defined target.\n\n This applet allows emulating any I²C device in Python, provided that the I²C initiator supports\n clock stretching and tolerates delays caused by host roundtrips. (Unfortunately, this excludes\n many I²C initiators.)\n\n The default emulated device is a dummy device that logs all transactions, acknowledges all\n writes, and returns 0xFF in response to all reads.\n \"\"\"\n required_revision = 'C0'\n __pins = 'scl', 'sda'\n interface_cls = _DummyI2CTargetInterface\n\n @classmethod\n def add_build_arguments(cls, parser, access):\n super().add_build_arguments(parser, access)\n for pin in cls.__pins:\n access.add_pin_argument(parser, pin, default=True)\n\n def i2c_address(arg):\n return int(arg, 0)\n parser.add_argument('-A', '--address', type=i2c_address, metavar=\n 'I2C-ADDR', required=True, help='I²C address of the target')\n\n def build(self, target, args):\n self.mux_interface = iface = target.multiplexer.claim_interface(self,\n args)\n iface.add_subtarget(I2CTargetSubtarget(pads=iface.get_pads(args,\n pins=self.__pins), out_fifo=iface.get_out_fifo(), in_fifo=iface\n .get_in_fifo(), address=args.address))\n\n @classmethod\n def add_run_arguments(cls, parser, access):\n super().add_run_arguments(parser, access)\n parser.add_argument('--pulls', default=False, action='store_true',\n help='enable integrated pull-ups')\n\n async def run(self, device, args):\n pulls = set()\n if args.pulls:\n pulls = {args.pin_scl, args.pin_sda}\n iface = await device.demultiplexer.claim_interface(self, self.\n mux_interface, args, pull_high=pulls)\n return self.interface_cls(iface, self.logger)\n\n async def interact(self, device, args, iface):\n while True:\n await iface.read_event()\n\n\nclass I2CTargetAppletTestCase(GlasgowAppletTestCase, applet=I2CTargetApplet):\n\n @synthesis_test\n def test_build(self):\n self.assertBuilds(args=['-A', '0b1010000'])\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass I2CTargetSubtarget(Elaboratable):\n <mask token>\n <mask token>\n\n\nclass I2CTargetInterface(metaclass=ABCMeta):\n\n def __init__(self, interface, logger):\n self.lower = interface\n self._logger = logger\n self._level = (logging.DEBUG if self._logger.name == __name__ else\n logging.TRACE)\n\n def _log(self, message, *args):\n self._logger.log(self._level, 'I²C: ' + message, *args)\n\n async def read_event(self):\n event, = await self.lower.read(1)\n if event == Event.START:\n self._log('event start')\n await self.on_start()\n elif event == Event.STOP:\n self._log('event stop')\n await self.on_stop()\n elif event == Event.RESTART:\n self._log('event restart')\n await self.on_restart()\n elif event == Event.WRITE:\n data, = await self.lower.read(1)\n self._log('event write data=<%02x>', data)\n ack = await self.on_write(data)\n assert isinstance(ack, bool)\n self._log('write %s', 'ack' if ack else 'nak')\n await self.lower.write([ack])\n elif event == Event.READ:\n self._log('event read')\n data = await self.on_read()\n assert isinstance(data, int) and data in range(256)\n self._log('read data=<%02x>', data)\n await self.lower.write([data])\n else:\n assert False\n\n @abstractmethod\n async def on_start(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_stop(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_restart(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_write(self, data):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_read(self):\n pass\n\n\nclass _DummyI2CTargetInterface(I2CTargetInterface):\n\n async def on_start(self):\n pass\n\n async def on_stop(self):\n pass\n\n async def on_restart(self):\n pass\n\n async def on_write(self, data):\n return True\n\n async def on_read(self):\n return 255\n\n\nclass I2CTargetApplet(GlasgowApplet, name='i2c-target'):\n logger = logging.getLogger(__name__)\n help = 'accept I²C transactions'\n description = \"\"\"\n Process transactions on the I²C bus as a software-defined target.\n\n This applet allows emulating any I²C device in Python, provided that the I²C initiator supports\n clock stretching and tolerates delays caused by host roundtrips. (Unfortunately, this excludes\n many I²C initiators.)\n\n The default emulated device is a dummy device that logs all transactions, acknowledges all\n writes, and returns 0xFF in response to all reads.\n \"\"\"\n required_revision = 'C0'\n __pins = 'scl', 'sda'\n interface_cls = _DummyI2CTargetInterface\n\n @classmethod\n def add_build_arguments(cls, parser, access):\n super().add_build_arguments(parser, access)\n for pin in cls.__pins:\n access.add_pin_argument(parser, pin, default=True)\n\n def i2c_address(arg):\n return int(arg, 0)\n parser.add_argument('-A', '--address', type=i2c_address, metavar=\n 'I2C-ADDR', required=True, help='I²C address of the target')\n\n def build(self, target, args):\n self.mux_interface = iface = target.multiplexer.claim_interface(self,\n args)\n iface.add_subtarget(I2CTargetSubtarget(pads=iface.get_pads(args,\n pins=self.__pins), out_fifo=iface.get_out_fifo(), in_fifo=iface\n .get_in_fifo(), address=args.address))\n\n @classmethod\n def add_run_arguments(cls, parser, access):\n super().add_run_arguments(parser, access)\n parser.add_argument('--pulls', default=False, action='store_true',\n help='enable integrated pull-ups')\n\n async def run(self, device, args):\n pulls = set()\n if args.pulls:\n pulls = {args.pin_scl, args.pin_sda}\n iface = await device.demultiplexer.claim_interface(self, self.\n mux_interface, args, pull_high=pulls)\n return self.interface_cls(iface, self.logger)\n\n async def interact(self, device, args, iface):\n while True:\n await iface.read_event()\n\n\nclass I2CTargetAppletTestCase(GlasgowAppletTestCase, applet=I2CTargetApplet):\n\n @synthesis_test\n def test_build(self):\n self.assertBuilds(args=['-A', '0b1010000'])\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass I2CTargetSubtarget(Elaboratable):\n <mask token>\n\n def elaborate(self, platform):\n m = Module()\n m.submodules.i2c_target = i2c_target = I2CTarget(self.pads)\n m.d.comb += i2c_target.address.eq(self.address)\n with m.FSM():\n w_data = Signal(8)\n m.d.comb += i2c_target.busy.eq(1)\n with m.State('IDLE'):\n m.d.comb += i2c_target.busy.eq(0)\n with m.If(i2c_target.start):\n m.next = 'SEND-START-EVENT'\n with m.Elif(i2c_target.stop):\n m.next = 'SEND-STOP-EVENT'\n with m.Elif(i2c_target.restart):\n m.next = 'SEND-RESTART-EVENT'\n with m.Elif(i2c_target.write):\n m.d.sync += w_data.eq(i2c_target.data_i)\n m.next = 'SEND-WRITE-EVENT'\n with m.Elif(i2c_target.read):\n m.next = 'SEND-READ-EVENT'\n with m.State('SEND-START-EVENT'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(Event.START), self.\n in_fifo.w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'IDLE'\n with m.State('SEND-STOP-EVENT'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(Event.STOP), self.\n in_fifo.w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'IDLE'\n with m.State('SEND-RESTART-EVENT'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(Event.RESTART), self.\n in_fifo.w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'IDLE'\n with m.State('SEND-WRITE-EVENT'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(Event.WRITE), self.\n in_fifo.w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'SEND-WRITE-DATA'\n with m.State('SEND-WRITE-DATA'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(w_data), self.in_fifo.\n w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'RECV-WRITE-ACK'\n with m.State('RECV-WRITE-ACK'):\n with m.If(self.out_fifo.r_rdy):\n m.d.comb += [i2c_target.ack_o.eq(self.out_fifo.r_data[0\n ]), self.out_fifo.r_en.eq(1)]\n m.next = 'IDLE'\n with m.State('SEND-READ-EVENT'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(Event.READ), self.\n in_fifo.w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'RECV-READ-DATA'\n with m.State('RECV-READ-DATA'):\n with m.If(self.out_fifo.r_rdy):\n m.d.comb += [i2c_target.data_o.eq(self.out_fifo.r_data),\n self.out_fifo.r_en.eq(1)]\n m.next = 'IDLE'\n return m\n\n\nclass I2CTargetInterface(metaclass=ABCMeta):\n\n def __init__(self, interface, logger):\n self.lower = interface\n self._logger = logger\n self._level = (logging.DEBUG if self._logger.name == __name__ else\n logging.TRACE)\n\n def _log(self, message, *args):\n self._logger.log(self._level, 'I²C: ' + message, *args)\n\n async def read_event(self):\n event, = await self.lower.read(1)\n if event == Event.START:\n self._log('event start')\n await self.on_start()\n elif event == Event.STOP:\n self._log('event stop')\n await self.on_stop()\n elif event == Event.RESTART:\n self._log('event restart')\n await self.on_restart()\n elif event == Event.WRITE:\n data, = await self.lower.read(1)\n self._log('event write data=<%02x>', data)\n ack = await self.on_write(data)\n assert isinstance(ack, bool)\n self._log('write %s', 'ack' if ack else 'nak')\n await self.lower.write([ack])\n elif event == Event.READ:\n self._log('event read')\n data = await self.on_read()\n assert isinstance(data, int) and data in range(256)\n self._log('read data=<%02x>', data)\n await self.lower.write([data])\n else:\n assert False\n\n @abstractmethod\n async def on_start(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_stop(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_restart(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_write(self, data):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_read(self):\n pass\n\n\nclass _DummyI2CTargetInterface(I2CTargetInterface):\n\n async def on_start(self):\n pass\n\n async def on_stop(self):\n pass\n\n async def on_restart(self):\n pass\n\n async def on_write(self, data):\n return True\n\n async def on_read(self):\n return 255\n\n\nclass I2CTargetApplet(GlasgowApplet, name='i2c-target'):\n logger = logging.getLogger(__name__)\n help = 'accept I²C transactions'\n description = \"\"\"\n Process transactions on the I²C bus as a software-defined target.\n\n This applet allows emulating any I²C device in Python, provided that the I²C initiator supports\n clock stretching and tolerates delays caused by host roundtrips. (Unfortunately, this excludes\n many I²C initiators.)\n\n The default emulated device is a dummy device that logs all transactions, acknowledges all\n writes, and returns 0xFF in response to all reads.\n \"\"\"\n required_revision = 'C0'\n __pins = 'scl', 'sda'\n interface_cls = _DummyI2CTargetInterface\n\n @classmethod\n def add_build_arguments(cls, parser, access):\n super().add_build_arguments(parser, access)\n for pin in cls.__pins:\n access.add_pin_argument(parser, pin, default=True)\n\n def i2c_address(arg):\n return int(arg, 0)\n parser.add_argument('-A', '--address', type=i2c_address, metavar=\n 'I2C-ADDR', required=True, help='I²C address of the target')\n\n def build(self, target, args):\n self.mux_interface = iface = target.multiplexer.claim_interface(self,\n args)\n iface.add_subtarget(I2CTargetSubtarget(pads=iface.get_pads(args,\n pins=self.__pins), out_fifo=iface.get_out_fifo(), in_fifo=iface\n .get_in_fifo(), address=args.address))\n\n @classmethod\n def add_run_arguments(cls, parser, access):\n super().add_run_arguments(parser, access)\n parser.add_argument('--pulls', default=False, action='store_true',\n help='enable integrated pull-ups')\n\n async def run(self, device, args):\n pulls = set()\n if args.pulls:\n pulls = {args.pin_scl, args.pin_sda}\n iface = await device.demultiplexer.claim_interface(self, self.\n mux_interface, args, pull_high=pulls)\n return self.interface_cls(iface, self.logger)\n\n async def interact(self, device, args, iface):\n while True:\n await iface.read_event()\n\n\nclass I2CTargetAppletTestCase(GlasgowAppletTestCase, applet=I2CTargetApplet):\n\n @synthesis_test\n def test_build(self):\n self.assertBuilds(args=['-A', '0b1010000'])\n",
"step-4": "<mask token>\n\n\nclass Event(enum.IntEnum):\n START = 16\n STOP = 32\n RESTART = 48\n WRITE = 64\n READ = 80\n\n\nclass I2CTargetSubtarget(Elaboratable):\n\n def __init__(self, pads, out_fifo, in_fifo, address):\n self.pads = pads\n self.out_fifo = out_fifo\n self.in_fifo = in_fifo\n self.address = address\n\n def elaborate(self, platform):\n m = Module()\n m.submodules.i2c_target = i2c_target = I2CTarget(self.pads)\n m.d.comb += i2c_target.address.eq(self.address)\n with m.FSM():\n w_data = Signal(8)\n m.d.comb += i2c_target.busy.eq(1)\n with m.State('IDLE'):\n m.d.comb += i2c_target.busy.eq(0)\n with m.If(i2c_target.start):\n m.next = 'SEND-START-EVENT'\n with m.Elif(i2c_target.stop):\n m.next = 'SEND-STOP-EVENT'\n with m.Elif(i2c_target.restart):\n m.next = 'SEND-RESTART-EVENT'\n with m.Elif(i2c_target.write):\n m.d.sync += w_data.eq(i2c_target.data_i)\n m.next = 'SEND-WRITE-EVENT'\n with m.Elif(i2c_target.read):\n m.next = 'SEND-READ-EVENT'\n with m.State('SEND-START-EVENT'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(Event.START), self.\n in_fifo.w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'IDLE'\n with m.State('SEND-STOP-EVENT'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(Event.STOP), self.\n in_fifo.w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'IDLE'\n with m.State('SEND-RESTART-EVENT'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(Event.RESTART), self.\n in_fifo.w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'IDLE'\n with m.State('SEND-WRITE-EVENT'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(Event.WRITE), self.\n in_fifo.w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'SEND-WRITE-DATA'\n with m.State('SEND-WRITE-DATA'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(w_data), self.in_fifo.\n w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'RECV-WRITE-ACK'\n with m.State('RECV-WRITE-ACK'):\n with m.If(self.out_fifo.r_rdy):\n m.d.comb += [i2c_target.ack_o.eq(self.out_fifo.r_data[0\n ]), self.out_fifo.r_en.eq(1)]\n m.next = 'IDLE'\n with m.State('SEND-READ-EVENT'):\n m.d.comb += [self.in_fifo.w_data.eq(Event.READ), self.\n in_fifo.w_en.eq(1)]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = 'RECV-READ-DATA'\n with m.State('RECV-READ-DATA'):\n with m.If(self.out_fifo.r_rdy):\n m.d.comb += [i2c_target.data_o.eq(self.out_fifo.r_data),\n self.out_fifo.r_en.eq(1)]\n m.next = 'IDLE'\n return m\n\n\nclass I2CTargetInterface(metaclass=ABCMeta):\n\n def __init__(self, interface, logger):\n self.lower = interface\n self._logger = logger\n self._level = (logging.DEBUG if self._logger.name == __name__ else\n logging.TRACE)\n\n def _log(self, message, *args):\n self._logger.log(self._level, 'I²C: ' + message, *args)\n\n async def read_event(self):\n event, = await self.lower.read(1)\n if event == Event.START:\n self._log('event start')\n await self.on_start()\n elif event == Event.STOP:\n self._log('event stop')\n await self.on_stop()\n elif event == Event.RESTART:\n self._log('event restart')\n await self.on_restart()\n elif event == Event.WRITE:\n data, = await self.lower.read(1)\n self._log('event write data=<%02x>', data)\n ack = await self.on_write(data)\n assert isinstance(ack, bool)\n self._log('write %s', 'ack' if ack else 'nak')\n await self.lower.write([ack])\n elif event == Event.READ:\n self._log('event read')\n data = await self.on_read()\n assert isinstance(data, int) and data in range(256)\n self._log('read data=<%02x>', data)\n await self.lower.write([data])\n else:\n assert False\n\n @abstractmethod\n async def on_start(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_stop(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_restart(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_write(self, data):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_read(self):\n pass\n\n\nclass _DummyI2CTargetInterface(I2CTargetInterface):\n\n async def on_start(self):\n pass\n\n async def on_stop(self):\n pass\n\n async def on_restart(self):\n pass\n\n async def on_write(self, data):\n return True\n\n async def on_read(self):\n return 255\n\n\nclass I2CTargetApplet(GlasgowApplet, name='i2c-target'):\n logger = logging.getLogger(__name__)\n help = 'accept I²C transactions'\n description = \"\"\"\n Process transactions on the I²C bus as a software-defined target.\n\n This applet allows emulating any I²C device in Python, provided that the I²C initiator supports\n clock stretching and tolerates delays caused by host roundtrips. (Unfortunately, this excludes\n many I²C initiators.)\n\n The default emulated device is a dummy device that logs all transactions, acknowledges all\n writes, and returns 0xFF in response to all reads.\n \"\"\"\n required_revision = 'C0'\n __pins = 'scl', 'sda'\n interface_cls = _DummyI2CTargetInterface\n\n @classmethod\n def add_build_arguments(cls, parser, access):\n super().add_build_arguments(parser, access)\n for pin in cls.__pins:\n access.add_pin_argument(parser, pin, default=True)\n\n def i2c_address(arg):\n return int(arg, 0)\n parser.add_argument('-A', '--address', type=i2c_address, metavar=\n 'I2C-ADDR', required=True, help='I²C address of the target')\n\n def build(self, target, args):\n self.mux_interface = iface = target.multiplexer.claim_interface(self,\n args)\n iface.add_subtarget(I2CTargetSubtarget(pads=iface.get_pads(args,\n pins=self.__pins), out_fifo=iface.get_out_fifo(), in_fifo=iface\n .get_in_fifo(), address=args.address))\n\n @classmethod\n def add_run_arguments(cls, parser, access):\n super().add_run_arguments(parser, access)\n parser.add_argument('--pulls', default=False, action='store_true',\n help='enable integrated pull-ups')\n\n async def run(self, device, args):\n pulls = set()\n if args.pulls:\n pulls = {args.pin_scl, args.pin_sda}\n iface = await device.demultiplexer.claim_interface(self, self.\n mux_interface, args, pull_high=pulls)\n return self.interface_cls(iface, self.logger)\n\n async def interact(self, device, args, iface):\n while True:\n await iface.read_event()\n\n\nclass I2CTargetAppletTestCase(GlasgowAppletTestCase, applet=I2CTargetApplet):\n\n @synthesis_test\n def test_build(self):\n self.assertBuilds(args=['-A', '0b1010000'])\n",
"step-5": "import argparse\nimport logging\nimport enum\nfrom abc import ABCMeta, abstractmethod\nfrom nmigen import *\n\nfrom ....gateware.pads import *\nfrom ....gateware.i2c import I2CTarget\nfrom ... import *\n\n\nclass Event(enum.IntEnum):\n START = 0x10\n STOP = 0x20\n RESTART = 0x30\n WRITE = 0x40\n READ = 0x50\n\n\nclass I2CTargetSubtarget(Elaboratable):\n def __init__(self, pads, out_fifo, in_fifo, address):\n self.pads = pads\n self.out_fifo = out_fifo\n self.in_fifo = in_fifo\n self.address = address\n\n def elaborate(self, platform):\n m = Module()\n\n m.submodules.i2c_target = i2c_target = I2CTarget(self.pads)\n m.d.comb += i2c_target.address.eq(self.address)\n\n with m.FSM():\n w_data = Signal(8)\n\n m.d.comb += i2c_target.busy.eq(1)\n with m.State(\"IDLE\"):\n m.d.comb += i2c_target.busy.eq(0)\n with m.If(i2c_target.start):\n m.next = \"SEND-START-EVENT\"\n with m.Elif(i2c_target.stop):\n m.next = \"SEND-STOP-EVENT\"\n with m.Elif(i2c_target.restart):\n m.next = \"SEND-RESTART-EVENT\"\n with m.Elif(i2c_target.write):\n m.d.sync += w_data.eq(i2c_target.data_i)\n m.next = \"SEND-WRITE-EVENT\"\n with m.Elif(i2c_target.read):\n m.next = \"SEND-READ-EVENT\"\n\n with m.State(\"SEND-START-EVENT\"):\n m.d.comb += [\n self.in_fifo.w_data.eq(Event.START),\n self.in_fifo.w_en.eq(1),\n ]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = \"IDLE\"\n\n with m.State(\"SEND-STOP-EVENT\"):\n m.d.comb += [\n self.in_fifo.w_data.eq(Event.STOP),\n self.in_fifo.w_en.eq(1),\n ]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = \"IDLE\"\n\n with m.State(\"SEND-RESTART-EVENT\"):\n m.d.comb += [\n self.in_fifo.w_data.eq(Event.RESTART),\n self.in_fifo.w_en.eq(1),\n ]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = \"IDLE\"\n\n with m.State(\"SEND-WRITE-EVENT\"):\n m.d.comb += [\n self.in_fifo.w_data.eq(Event.WRITE),\n self.in_fifo.w_en.eq(1),\n ]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = \"SEND-WRITE-DATA\"\n\n with m.State(\"SEND-WRITE-DATA\"):\n m.d.comb += [\n self.in_fifo.w_data.eq(w_data),\n self.in_fifo.w_en.eq(1),\n ]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = \"RECV-WRITE-ACK\"\n\n with m.State(\"RECV-WRITE-ACK\"):\n with m.If(self.out_fifo.r_rdy):\n m.d.comb += [\n i2c_target.ack_o.eq(self.out_fifo.r_data[0]),\n self.out_fifo.r_en.eq(1),\n ]\n m.next = \"IDLE\"\n\n with m.State(\"SEND-READ-EVENT\"):\n m.d.comb += [\n self.in_fifo.w_data.eq(Event.READ),\n self.in_fifo.w_en.eq(1),\n ]\n with m.If(self.in_fifo.w_rdy):\n m.next = \"RECV-READ-DATA\"\n\n with m.State(\"RECV-READ-DATA\"):\n with m.If(self.out_fifo.r_rdy):\n m.d.comb += [\n i2c_target.data_o.eq(self.out_fifo.r_data),\n self.out_fifo.r_en.eq(1),\n ]\n m.next = \"IDLE\"\n\n return m\n\n\nclass I2CTargetInterface(metaclass=ABCMeta):\n def __init__(self, interface, logger):\n self.lower = interface\n self._logger = logger\n self._level = logging.DEBUG if self._logger.name == __name__ else logging.TRACE\n\n def _log(self, message, *args):\n self._logger.log(self._level, \"I²C: \" + message, *args)\n\n async def read_event(self):\n event, = await self.lower.read(1)\n if event == Event.START:\n self._log(\"event start\")\n await self.on_start()\n elif event == Event.STOP:\n self._log(\"event stop\")\n await self.on_stop()\n elif event == Event.RESTART:\n self._log(\"event restart\")\n await self.on_restart()\n elif event == Event.WRITE:\n data, = await self.lower.read(1)\n self._log(\"event write data=<%02x>\", data)\n ack = await self.on_write(data)\n assert isinstance(ack, bool)\n self._log(\"write %s\", \"ack\" if ack else \"nak\")\n await self.lower.write([ack])\n elif event == Event.READ:\n self._log(\"event read\")\n data = await self.on_read()\n assert isinstance(data, int) and data in range(256)\n self._log(\"read data=<%02x>\", data)\n await self.lower.write([data])\n else:\n assert False\n\n @abstractmethod\n async def on_start(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_stop(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_restart(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_write(self, data):\n pass\n\n @abstractmethod\n async def on_read(self):\n pass\n\n\nclass _DummyI2CTargetInterface(I2CTargetInterface):\n async def on_start(self):\n pass\n\n async def on_stop(self):\n pass\n\n async def on_restart(self):\n pass\n\n async def on_write(self, data):\n return True\n\n async def on_read(self):\n return 0xFF\n\n\nclass I2CTargetApplet(GlasgowApplet, name=\"i2c-target\"):\n logger = logging.getLogger(__name__)\n help = \"accept I²C transactions\"\n description = \"\"\"\n Process transactions on the I²C bus as a software-defined target.\n\n This applet allows emulating any I²C device in Python, provided that the I²C initiator supports\n clock stretching and tolerates delays caused by host roundtrips. (Unfortunately, this excludes\n many I²C initiators.)\n\n The default emulated device is a dummy device that logs all transactions, acknowledges all\n writes, and returns 0xFF in response to all reads.\n \"\"\"\n required_revision = \"C0\"\n\n __pins = (\"scl\", \"sda\")\n interface_cls = _DummyI2CTargetInterface\n\n @classmethod\n def add_build_arguments(cls, parser, access):\n super().add_build_arguments(parser, access)\n\n for pin in cls.__pins:\n access.add_pin_argument(parser, pin, default=True)\n\n def i2c_address(arg):\n return int(arg, 0)\n parser.add_argument(\n \"-A\", \"--address\", type=i2c_address, metavar=\"I2C-ADDR\", required=True,\n help=\"I²C address of the target\")\n\n def build(self, target, args):\n self.mux_interface = iface = target.multiplexer.claim_interface(self, args)\n iface.add_subtarget(I2CTargetSubtarget(\n pads=iface.get_pads(args, pins=self.__pins),\n out_fifo=iface.get_out_fifo(),\n in_fifo=iface.get_in_fifo(),\n address=args.address,\n ))\n\n @classmethod\n def add_run_arguments(cls, parser, access):\n super().add_run_arguments(parser, access)\n\n parser.add_argument(\n \"--pulls\", default=False, action=\"store_true\",\n help=\"enable integrated pull-ups\")\n\n async def run(self, device, args):\n pulls = set()\n if args.pulls:\n pulls = {args.pin_scl, args.pin_sda}\n iface = await device.demultiplexer.claim_interface(self, self.mux_interface, args,\n pull_high=pulls)\n return self.interface_cls(iface, self.logger)\n\n async def interact(self, device, args, iface):\n while True:\n await iface.read_event()\n\n# -------------------------------------------------------------------------------------------------\n\nclass I2CTargetAppletTestCase(GlasgowAppletTestCase, applet=I2CTargetApplet):\n @synthesis_test\n def test_build(self):\n self.assertBuilds(args=[\"-A\", \"0b1010000\"])\n",
"step-ids": [
7,
12,
13,
16,
18
]
}
|
[
7,
12,
13,
16,
18
] |
from appConfig.App import app, db
import os
dbDir = os.path.dirname(__file__)
# staticFolder = '%sstatic' % os.sep
dbDir = '%s%sappConfig%smine.db' % (dbDir, os.sep, os.sep)
if not os.path.exists(dbDir):
# 创建数据库并创建表
db.create_all()
# app._static_folder = staticFolder
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello Waeweorld!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
|
normal
|
{
"blob_id": "71cee06ce697030fd0cea363ddecaa411b39544d",
"index": 4330,
"step-1": "<mask token>\n\n\n@app.route('/')\ndef hello_world():\n return 'Hello Waeweorld!'\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nif not os.path.exists(dbDir):\n db.create_all()\n\n\n@app.route('/')\ndef hello_world():\n return 'Hello Waeweorld!'\n\n\nif __name__ == '__main__':\n app.run()\n",
"step-3": "<mask token>\ndbDir = os.path.dirname(__file__)\ndbDir = '%s%sappConfig%smine.db' % (dbDir, os.sep, os.sep)\nif not os.path.exists(dbDir):\n db.create_all()\n\n\n@app.route('/')\ndef hello_world():\n return 'Hello Waeweorld!'\n\n\nif __name__ == '__main__':\n app.run()\n",
"step-4": "from appConfig.App import app, db\nimport os\ndbDir = os.path.dirname(__file__)\ndbDir = '%s%sappConfig%smine.db' % (dbDir, os.sep, os.sep)\nif not os.path.exists(dbDir):\n db.create_all()\n\n\n@app.route('/')\ndef hello_world():\n return 'Hello Waeweorld!'\n\n\nif __name__ == '__main__':\n app.run()\n",
"step-5": "from appConfig.App import app, db\nimport os\n\ndbDir = os.path.dirname(__file__)\n# staticFolder = '%sstatic' % os.sep\ndbDir = '%s%sappConfig%smine.db' % (dbDir, os.sep, os.sep)\n\nif not os.path.exists(dbDir):\n # 创建数据库并创建表\n db.create_all()\n\n\n# app._static_folder = staticFolder\n\n\n@app.route('/')\ndef hello_world():\n return 'Hello Waeweorld!'\n\n\nif __name__ == '__main__':\n app.run()\n",
"step-ids": [
1,
2,
3,
4,
5
]
}
|
[
1,
2,
3,
4,
5
] |
# ToDo:
"""
965. Univalued Binary Tree
Easy
A binary tree is univalued if every node in the tree has the same value.
Return true if and only if the given tree is univalued.
Note:
The number of nodes in the given tree will be in the range [1, 100].
Each node's value will be an integer in the range [0, 99].
"""
# Conditions & Concepts
"""
"""
# Code
## submit part
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def isUnivalTree(self, root: TreeNode) -> bool:
## test part
class Solution:
def isUnivalTree(self, root):
"""
root: TreeNode
rtype: bool
"""
## code here
#1
"""
Success
Runtime: 28 ms, faster than 72.81% of Python3 online submissions for Univalued Binary Tree.
Memory Usage: 12.8 MB, less than 100.00% of Python3 online submissions for Univalued Binary Tree.
"""
class Solution:
def isUnivalTree(self, root):
vals = set()
def inorder(root):
if root:
vals.add(root.val)
inorder(root.left)
inorder(root.right)
inorder(root)
return len(vals) == 1
# Test
## Functional Test
"""
# Conditions & Concepts
"""
if __name__ == '__main__':
input1 = []
expected_output = []
for i in range(len(input1)):
if func(input1[i]) != expected_output[i]:
print("Wrong!!!", ' Output:', func(input1[i]), '; Expected Output:', expected_output[i])
else:
print("Right")
# print(func(input1[-1]))
## Performance Test
import cProfile
cProfile.run('')
## Unit Test
import unittest
class Test(unittest.TestCase):
def test(self):
pass
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
|
normal
|
{
"blob_id": "7e9efb267a5464a6e53f81f63d82c28acba8bc8c",
"index": 5543,
"step-1": "# ToDo:\n\n\"\"\"\n965. Univalued Binary Tree\nEasy\n\nA binary tree is univalued if every node in the tree has the same value.\n\nReturn true if and only if the given tree is univalued.\n\nNote:\n\n The number of nodes in the given tree will be in the range [1, 100].\n Each node's value will be an integer in the range [0, 99].\n\n\"\"\"\n# Conditions & Concepts\n\"\"\"\n\n\"\"\"\n# Code\n## submit part\n# Definition for a binary tree node.\n# class TreeNode:\n# def __init__(self, x):\n# self.val = x\n# self.left = None\n# self.right = None\n\nclass Solution:\n def isUnivalTree(self, root: TreeNode) -> bool:\n \n## test part\nclass Solution:\n def isUnivalTree(self, root):\n \"\"\"\n root: TreeNode\n rtype: bool\n \"\"\"\n\n## code here\n#1\n\"\"\"\nSuccess\nRuntime: 28 ms, faster than 72.81% of Python3 online submissions for Univalued Binary Tree.\nMemory Usage: 12.8 MB, less than 100.00% of Python3 online submissions for Univalued Binary Tree.\n\"\"\"\nclass Solution:\n def isUnivalTree(self, root):\n\n vals = set()\n\n def inorder(root):\n if root:\n vals.add(root.val)\n inorder(root.left)\n inorder(root.right)\n\n inorder(root)\n return len(vals) == 1\n\n# Test\n## Functional Test\n\"\"\"\n# Conditions & Concepts\n\n\"\"\"\nif __name__ == '__main__':\n input1 = []\n expected_output = []\n for i in range(len(input1)):\n if func(input1[i]) != expected_output[i]:\n print(\"Wrong!!!\", ' Output:', func(input1[i]), '; Expected Output:', expected_output[i])\n else:\n print(\"Right\")\n # print(func(input1[-1]))\n \n\n## Performance Test\nimport cProfile\ncProfile.run('')\n\n\n## Unit Test\nimport unittest\nclass Test(unittest.TestCase):\n def test(self):\n pass\n\nif __name__ == '__main__':\nunittest.main()",
"step-2": null,
"step-3": null,
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0
]
}
|
[
0
] |
class Anagram(object):
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
def match(self, words):
return filter(self._is_anagram, words)
<|reserved_special_token_1|>
class Anagram(object):
def __init__(self, word):
self.word = word
self.canonical = self._canonicalize(word)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
def match(self, words):
return filter(self._is_anagram, words)
<|reserved_special_token_1|>
class Anagram(object):
def __init__(self, word):
self.word = word
self.canonical = self._canonicalize(word)
<|reserved_special_token_0|>
def _is_anagram(self, word):
return word != self.word and self._canonicalize(word) == self.canonical
def match(self, words):
return filter(self._is_anagram, words)
<|reserved_special_token_1|>
class Anagram(object):
def __init__(self, word):
self.word = word
self.canonical = self._canonicalize(word)
def _canonicalize(self, word):
return sorted(word.lower())
def _is_anagram(self, word):
return word != self.word and self._canonicalize(word) == self.canonical
def match(self, words):
return filter(self._is_anagram, words)
|
flexible
|
{
"blob_id": "44224985dbfa6234eff406149ce25e1d00b512e9",
"index": 620,
"step-1": "class Anagram(object):\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n\n def match(self, words):\n return filter(self._is_anagram, words)\n",
"step-2": "class Anagram(object):\n\n def __init__(self, word):\n self.word = word\n self.canonical = self._canonicalize(word)\n <mask token>\n <mask token>\n\n def match(self, words):\n return filter(self._is_anagram, words)\n",
"step-3": "class Anagram(object):\n\n def __init__(self, word):\n self.word = word\n self.canonical = self._canonicalize(word)\n <mask token>\n\n def _is_anagram(self, word):\n return word != self.word and self._canonicalize(word) == self.canonical\n\n def match(self, words):\n return filter(self._is_anagram, words)\n",
"step-4": "class Anagram(object):\n\n def __init__(self, word):\n self.word = word\n self.canonical = self._canonicalize(word)\n\n def _canonicalize(self, word):\n return sorted(word.lower())\n\n def _is_anagram(self, word):\n return word != self.word and self._canonicalize(word) == self.canonical\n\n def match(self, words):\n return filter(self._is_anagram, words)\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
2,
3,
4,
5
]
}
|
[
2,
3,
4,
5
] |
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Sep 10 12:18:06 2017
@author: wqmike123
"""
#%% build a simple CNN with gloVec as initial
from keras.preprocessing import sequence
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.layers import Embedding
from keras.layers import Conv1D, GlobalMaxPooling1D
from keras import optimizers
from keras.callbacks import EarlyStopping
#%%
class cnn:
def __init__(self,maxlen,max_voc,embedweight = None,embedding_dims = 300, batch_size = 30,\
filters = 1024, conv_kernel = 3,hidden_dim = 2048,epochs = 20,\
output_dim = 2,dropout = 0.1,trainable=False):
self.epochs = epochs
self.batch_size = batch_size
model = Sequential()
# we start off with an efficient embedding layer which maps
# our vocab indices into embedding_dims dimensions
if not isinstance(embedweight,type(None)):
model.add(Embedding(max_voc,
embedding_dims,
input_length=maxlen,weights = [embedweight],trainable = trainable))
else:
model.add(Embedding(max_voc,
embedding_dims,
input_length=maxlen))
model.add(Dropout(dropout))
# we add a Convolution1D, which will learn filters
# word group filters of size filter_length:
model.add(Conv1D(filters,
conv_kernel,
padding='valid',
activation='relu',
strides=1))
# we use max pooling:
model.add(GlobalMaxPooling1D())
# We add a vanilla hidden layer:
model.add(Dense(hidden_dim))
model.add(Dropout(dropout))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(512))
model.add(Dropout(dropout))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(128))
model.add(Dropout(dropout))
model.add(Activation('relu'))
# We project onto a single unit output layer, and squash it with a sigmoid:
model.add(Dense(output_dim))
model.add(Activation('softmax'))
opt = optimizers.SGD(lr=0.1,decay = 1e-4,momentum=0.9) #optimizers.adam(lr=0.01, decay=1e-6)
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer=opt,
metrics=['accuracy'])
self.model = model
@staticmethod
def padding(x,maxlen):
return sequence.pad_sequences(x, maxlen=maxlen)
def fit(self,x_train,y_train,x_valid,y_valid,class_weight = None,earlyStopping = True):
callback_ = None
if earlyStopping:
callback_ = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)
if class_weight:
self.model.fit(x_train, y_train,
batch_size=self.batch_size,
epochs=self.epochs,
validation_data=(x_valid, y_valid),class_weight = class_weight, shuffle=True,callbacks=[callback_])
else:
self.model.fit(x_train, y_train,
batch_size=self.batch_size,
epochs=self.epochs,
validation_data=(x_valid, y_valid), shuffle=True,callbacks=[callback_])
# def fit(self,x_train,y_train,x_valid,y_valid,class_weight = None):
# if class_weight:
# self.model.fit(x_train, y_train,
# batch_size=self.batch_size,
# epochs=self.epochs,
# validation_data=(x_valid, y_valid),class_weight = class_weight)
# else:
# self.model.fit(x_train, y_train,
# batch_size=self.batch_size,
# epochs=self.epochs,
# validation_data=(x_valid, y_valid))
def load_weight(self,fadd):
self.model.load_weights(fadd)
def save_model(self,fpath):
self.model.save(fpath)
def predict(self,test_x):
return self.model.predict(test_x)
|
normal
|
{
"blob_id": "e235be879cf8a00eb9f39f90859689a29b26f1c6",
"index": 3161,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass cnn:\n\n def __init__(self, maxlen, max_voc, embedweight=None, embedding_dims=\n 300, batch_size=30, filters=1024, conv_kernel=3, hidden_dim=2048,\n epochs=20, output_dim=2, dropout=0.1, trainable=False):\n self.epochs = epochs\n self.batch_size = batch_size\n model = Sequential()\n if not isinstance(embedweight, type(None)):\n model.add(Embedding(max_voc, embedding_dims, input_length=\n maxlen, weights=[embedweight], trainable=trainable))\n else:\n model.add(Embedding(max_voc, embedding_dims, input_length=maxlen))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Conv1D(filters, conv_kernel, padding='valid', activation=\n 'relu', strides=1))\n model.add(GlobalMaxPooling1D())\n model.add(Dense(hidden_dim))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(512))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(128))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(output_dim))\n model.add(Activation('softmax'))\n opt = optimizers.SGD(lr=0.1, decay=0.0001, momentum=0.9)\n model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=[\n 'accuracy'])\n self.model = model\n <mask token>\n\n def fit(self, x_train, y_train, x_valid, y_valid, class_weight=None,\n earlyStopping=True):\n callback_ = None\n if earlyStopping:\n callback_ = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)\n if class_weight:\n self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=self.batch_size,\n epochs=self.epochs, validation_data=(x_valid, y_valid),\n class_weight=class_weight, shuffle=True, callbacks=[callback_])\n else:\n self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=self.batch_size,\n epochs=self.epochs, validation_data=(x_valid, y_valid),\n shuffle=True, callbacks=[callback_])\n <mask token>\n\n def save_model(self, fpath):\n self.model.save(fpath)\n <mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass cnn:\n\n def __init__(self, maxlen, max_voc, embedweight=None, embedding_dims=\n 300, batch_size=30, filters=1024, conv_kernel=3, hidden_dim=2048,\n epochs=20, output_dim=2, dropout=0.1, trainable=False):\n self.epochs = epochs\n self.batch_size = batch_size\n model = Sequential()\n if not isinstance(embedweight, type(None)):\n model.add(Embedding(max_voc, embedding_dims, input_length=\n maxlen, weights=[embedweight], trainable=trainable))\n else:\n model.add(Embedding(max_voc, embedding_dims, input_length=maxlen))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Conv1D(filters, conv_kernel, padding='valid', activation=\n 'relu', strides=1))\n model.add(GlobalMaxPooling1D())\n model.add(Dense(hidden_dim))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(512))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(128))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(output_dim))\n model.add(Activation('softmax'))\n opt = optimizers.SGD(lr=0.1, decay=0.0001, momentum=0.9)\n model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=[\n 'accuracy'])\n self.model = model\n <mask token>\n\n def fit(self, x_train, y_train, x_valid, y_valid, class_weight=None,\n earlyStopping=True):\n callback_ = None\n if earlyStopping:\n callback_ = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)\n if class_weight:\n self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=self.batch_size,\n epochs=self.epochs, validation_data=(x_valid, y_valid),\n class_weight=class_weight, shuffle=True, callbacks=[callback_])\n else:\n self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=self.batch_size,\n epochs=self.epochs, validation_data=(x_valid, y_valid),\n shuffle=True, callbacks=[callback_])\n <mask token>\n\n def save_model(self, fpath):\n self.model.save(fpath)\n\n def predict(self, test_x):\n return self.model.predict(test_x)\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass cnn:\n\n def __init__(self, maxlen, max_voc, embedweight=None, embedding_dims=\n 300, batch_size=30, filters=1024, conv_kernel=3, hidden_dim=2048,\n epochs=20, output_dim=2, dropout=0.1, trainable=False):\n self.epochs = epochs\n self.batch_size = batch_size\n model = Sequential()\n if not isinstance(embedweight, type(None)):\n model.add(Embedding(max_voc, embedding_dims, input_length=\n maxlen, weights=[embedweight], trainable=trainable))\n else:\n model.add(Embedding(max_voc, embedding_dims, input_length=maxlen))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Conv1D(filters, conv_kernel, padding='valid', activation=\n 'relu', strides=1))\n model.add(GlobalMaxPooling1D())\n model.add(Dense(hidden_dim))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(512))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(128))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(output_dim))\n model.add(Activation('softmax'))\n opt = optimizers.SGD(lr=0.1, decay=0.0001, momentum=0.9)\n model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=[\n 'accuracy'])\n self.model = model\n\n @staticmethod\n def padding(x, maxlen):\n return sequence.pad_sequences(x, maxlen=maxlen)\n\n def fit(self, x_train, y_train, x_valid, y_valid, class_weight=None,\n earlyStopping=True):\n callback_ = None\n if earlyStopping:\n callback_ = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)\n if class_weight:\n self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=self.batch_size,\n epochs=self.epochs, validation_data=(x_valid, y_valid),\n class_weight=class_weight, shuffle=True, callbacks=[callback_])\n else:\n self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=self.batch_size,\n epochs=self.epochs, validation_data=(x_valid, y_valid),\n shuffle=True, callbacks=[callback_])\n\n def load_weight(self, fadd):\n self.model.load_weights(fadd)\n\n def save_model(self, fpath):\n self.model.save(fpath)\n\n def predict(self, test_x):\n return self.model.predict(test_x)\n",
"step-4": "<mask token>\nfrom keras.preprocessing import sequence\nfrom keras.models import Sequential\nfrom keras.layers import Dense, Dropout, Activation\nfrom keras.layers import Embedding\nfrom keras.layers import Conv1D, GlobalMaxPooling1D\nfrom keras import optimizers\nfrom keras.callbacks import EarlyStopping\n\n\nclass cnn:\n\n def __init__(self, maxlen, max_voc, embedweight=None, embedding_dims=\n 300, batch_size=30, filters=1024, conv_kernel=3, hidden_dim=2048,\n epochs=20, output_dim=2, dropout=0.1, trainable=False):\n self.epochs = epochs\n self.batch_size = batch_size\n model = Sequential()\n if not isinstance(embedweight, type(None)):\n model.add(Embedding(max_voc, embedding_dims, input_length=\n maxlen, weights=[embedweight], trainable=trainable))\n else:\n model.add(Embedding(max_voc, embedding_dims, input_length=maxlen))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Conv1D(filters, conv_kernel, padding='valid', activation=\n 'relu', strides=1))\n model.add(GlobalMaxPooling1D())\n model.add(Dense(hidden_dim))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(512))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(128))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n model.add(Dense(output_dim))\n model.add(Activation('softmax'))\n opt = optimizers.SGD(lr=0.1, decay=0.0001, momentum=0.9)\n model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=[\n 'accuracy'])\n self.model = model\n\n @staticmethod\n def padding(x, maxlen):\n return sequence.pad_sequences(x, maxlen=maxlen)\n\n def fit(self, x_train, y_train, x_valid, y_valid, class_weight=None,\n earlyStopping=True):\n callback_ = None\n if earlyStopping:\n callback_ = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)\n if class_weight:\n self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=self.batch_size,\n epochs=self.epochs, validation_data=(x_valid, y_valid),\n class_weight=class_weight, shuffle=True, callbacks=[callback_])\n else:\n self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=self.batch_size,\n epochs=self.epochs, validation_data=(x_valid, y_valid),\n shuffle=True, callbacks=[callback_])\n\n def load_weight(self, fadd):\n self.model.load_weights(fadd)\n\n def save_model(self, fpath):\n self.model.save(fpath)\n\n def predict(self, test_x):\n return self.model.predict(test_x)\n",
"step-5": "# -*- coding: utf-8 -*-\n\"\"\"\nCreated on Sun Sep 10 12:18:06 2017\n\n@author: wqmike123\n\"\"\"\n#%% build a simple CNN with gloVec as initial\nfrom keras.preprocessing import sequence\nfrom keras.models import Sequential\nfrom keras.layers import Dense, Dropout, Activation\nfrom keras.layers import Embedding\nfrom keras.layers import Conv1D, GlobalMaxPooling1D\nfrom keras import optimizers\nfrom keras.callbacks import EarlyStopping\n#%%\nclass cnn:\n\n def __init__(self,maxlen,max_voc,embedweight = None,embedding_dims = 300, batch_size = 30,\\\n filters = 1024, conv_kernel = 3,hidden_dim = 2048,epochs = 20,\\\n output_dim = 2,dropout = 0.1,trainable=False):\n\n self.epochs = epochs\n self.batch_size = batch_size\n model = Sequential()\n \n # we start off with an efficient embedding layer which maps\n # our vocab indices into embedding_dims dimensions\n if not isinstance(embedweight,type(None)):\n model.add(Embedding(max_voc,\n embedding_dims,\n input_length=maxlen,weights = [embedweight],trainable = trainable))\n else:\n model.add(Embedding(max_voc,\n embedding_dims,\n input_length=maxlen)) \n model.add(Dropout(dropout))\n \n # we add a Convolution1D, which will learn filters\n # word group filters of size filter_length:\n model.add(Conv1D(filters,\n conv_kernel,\n padding='valid',\n activation='relu',\n strides=1))\n # we use max pooling:\n model.add(GlobalMaxPooling1D())\n \n # We add a vanilla hidden layer:\n model.add(Dense(hidden_dim))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n \n model.add(Dense(512))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n \n model.add(Dense(128))\n model.add(Dropout(dropout))\n model.add(Activation('relu'))\n \n # We project onto a single unit output layer, and squash it with a sigmoid:\n model.add(Dense(output_dim))\n model.add(Activation('softmax'))\n opt = optimizers.SGD(lr=0.1,decay = 1e-4,momentum=0.9) #optimizers.adam(lr=0.01, decay=1e-6)\n model.compile(loss='binary_crossentropy',\n optimizer=opt,\n metrics=['accuracy'])\n self.model = model\n \n @staticmethod\n def padding(x,maxlen):\n return sequence.pad_sequences(x, maxlen=maxlen) \n \n def fit(self,x_train,y_train,x_valid,y_valid,class_weight = None,earlyStopping = True):\n callback_ = None\n if earlyStopping:\n callback_ = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)\n if class_weight:\n self.model.fit(x_train, y_train,\n batch_size=self.batch_size,\n epochs=self.epochs,\n validation_data=(x_valid, y_valid),class_weight = class_weight, shuffle=True,callbacks=[callback_])\n else:\n self.model.fit(x_train, y_train,\n batch_size=self.batch_size,\n epochs=self.epochs,\n validation_data=(x_valid, y_valid), shuffle=True,callbacks=[callback_]) \n# def fit(self,x_train,y_train,x_valid,y_valid,class_weight = None):\n# if class_weight:\n# self.model.fit(x_train, y_train,\n# batch_size=self.batch_size,\n# epochs=self.epochs,\n# validation_data=(x_valid, y_valid),class_weight = class_weight)\n# else:\n# self.model.fit(x_train, y_train,\n# batch_size=self.batch_size,\n# epochs=self.epochs,\n# validation_data=(x_valid, y_valid)) \n def load_weight(self,fadd):\n self.model.load_weights(fadd)\n \n def save_model(self,fpath):\n self.model.save(fpath)\n \n def predict(self,test_x):\n return self.model.predict(test_x)\n ",
"step-ids": [
4,
5,
7,
8,
9
]
}
|
[
4,
5,
7,
8,
9
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
def GetDensity(T, P, config):
return P / (T * config['Flow']['mixture']['gasConstant'])
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
def GetDensity(T, P, config):
return P / (T * config['Flow']['mixture']['gasConstant'])
def GetViscosity(T, config):
if config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['type'] == 'Constant':
viscosity = config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['Visc']
elif config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['type'] == 'PowerLaw':
viscosity = config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['ViscRef'] * (T
/ config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['TempRef']) ** 0.7
elif config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['type'] == 'Sutherland':
viscosity = config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['ViscRef'] * (T
/ config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['TempRef']
) ** 1.5 * (config['Flow']['mixture']['viscosityModel'][
'TempRef'] + config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['SRef']
) / (T + config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['SRef'])
else:
assert False
return viscosity
<|reserved_special_token_1|>
#!/usr/bin/env python3
def GetDensity(T, P, config):
return P/(T*config["Flow"]["mixture"]["gasConstant"])
def GetViscosity(T, config):
if (config["Flow"]["mixture"]["viscosityModel"]["type"] == "Constant"):
viscosity = config["Flow"]["mixture"]["viscosityModel"]["Visc"]
elif (config["Flow"]["mixture"]["viscosityModel"]["type"] == "PowerLaw"):
viscosity = config["Flow"]["mixture"]["viscosityModel"]["ViscRef"]*(T/config["Flow"]["mixture"]["viscosityModel"]["TempRef"])**0.7
elif (config["Flow"]["mixture"]["viscosityModel"]["type"] == "Sutherland"):
viscosity = (config["Flow"]["mixture"]["viscosityModel"]["ViscRef"]*(T/config["Flow"]["mixture"]["viscosityModel"]["TempRef"])**1.5)*(config["Flow"]["mixture"]["viscosityModel"]["TempRef"]+config["Flow"]["mixture"]["viscosityModel"]["SRef"])/(T+config["Flow"]["mixture"]["viscosityModel"]["SRef"])
else:
assert False
return viscosity
|
flexible
|
{
"blob_id": "0e47a7d9cd6809886674291d6a535dd18205a012",
"index": 5455,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "def GetDensity(T, P, config):\n return P / (T * config['Flow']['mixture']['gasConstant'])\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "def GetDensity(T, P, config):\n return P / (T * config['Flow']['mixture']['gasConstant'])\n\n\ndef GetViscosity(T, config):\n if config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['type'] == 'Constant':\n viscosity = config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['Visc']\n elif config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['type'] == 'PowerLaw':\n viscosity = config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['ViscRef'] * (T\n / config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['TempRef']) ** 0.7\n elif config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['type'] == 'Sutherland':\n viscosity = config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['ViscRef'] * (T\n / config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['TempRef']\n ) ** 1.5 * (config['Flow']['mixture']['viscosityModel'][\n 'TempRef'] + config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['SRef']\n ) / (T + config['Flow']['mixture']['viscosityModel']['SRef'])\n else:\n assert False\n return viscosity\n",
"step-4": "#!/usr/bin/env python3\n\ndef GetDensity(T, P, config):\n return P/(T*config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"gasConstant\"])\n\ndef GetViscosity(T, config):\n if (config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"viscosityModel\"][\"type\"] == \"Constant\"):\n viscosity = config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"viscosityModel\"][\"Visc\"]\n elif (config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"viscosityModel\"][\"type\"] == \"PowerLaw\"):\n viscosity = config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"viscosityModel\"][\"ViscRef\"]*(T/config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"viscosityModel\"][\"TempRef\"])**0.7\n elif (config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"viscosityModel\"][\"type\"] == \"Sutherland\"):\n viscosity = (config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"viscosityModel\"][\"ViscRef\"]*(T/config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"viscosityModel\"][\"TempRef\"])**1.5)*(config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"viscosityModel\"][\"TempRef\"]+config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"viscosityModel\"][\"SRef\"])/(T+config[\"Flow\"][\"mixture\"][\"viscosityModel\"][\"SRef\"])\n else: \n assert False\n return viscosity\n\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
from connect.client import ClientError, ConnectClient, R
def test_import_client():
from cnct import ConnectClient as MovedConnectClient
assert MovedConnectClient == ConnectClient
def test_import_error():
from cnct import ClientError as MovedClientError
assert MovedClientError == ClientError
def test_import_r():
from cnct import R as MovedR
assert MovedR == R
|
normal
|
{
"blob_id": "e5a71250ca9f17798011d8fbfaee6a3d55446598",
"index": 6145,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef test_import_error():\n from cnct import ClientError as MovedClientError\n assert MovedClientError == ClientError\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef test_import_error():\n from cnct import ClientError as MovedClientError\n assert MovedClientError == ClientError\n\n\ndef test_import_r():\n from cnct import R as MovedR\n assert MovedR == R\n",
"step-4": "<mask token>\n\n\ndef test_import_client():\n from cnct import ConnectClient as MovedConnectClient\n assert MovedConnectClient == ConnectClient\n\n\ndef test_import_error():\n from cnct import ClientError as MovedClientError\n assert MovedClientError == ClientError\n\n\ndef test_import_r():\n from cnct import R as MovedR\n assert MovedR == R\n",
"step-5": "from connect.client import ClientError, ConnectClient, R\n\n\ndef test_import_client():\n from cnct import ConnectClient as MovedConnectClient\n assert MovedConnectClient == ConnectClient\n\n\ndef test_import_error():\n from cnct import ClientError as MovedClientError\n assert MovedClientError == ClientError\n\n\ndef test_import_r():\n from cnct import R as MovedR\n assert MovedR == R\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
from configparser import ConfigParser
from ef.config.components import *
from ef.config.efconf import EfConf
from ef.config.section import ConfigSection
comp_list = [BoundaryConditions, InnerRegion, OutputFile, ParticleInteractionModel,
ParticleSource, SpatialMesh, TimeGrid, ExternalFieldUniform]
def test_components_to_conf_and_back():
for Component in comp_list:
x = Component()
y = x.to_conf().make()
assert x == y
def test_conf_to_configparser_and_back():
confs = [C().to_conf() for C in comp_list]
parser = ConfigParser()
for c in confs:
c.add_section_to_parser(parser)
conf2 = ConfigSection.parser_to_confs(parser)
assert conf2 == confs
def test_minimal_example():
parser = ConfigParser()
parser.read("examples/minimal_working_example/minimal_conf.conf")
components = [conf.make() for conf in ConfigSection.parser_to_confs(parser)]
assert components == [TimeGrid(1e-7, 1e-9, 1e-9), SpatialMesh((5, 5, 15), (0.5, 0.5, 1.5)),
ParticleInteractionModel('noninteracting'), BoundaryConditions(0),
ExternalFieldUniform('mgn_uni', 'magnetic'),
ExternalFieldUniform('el_uni', 'electric'),
OutputFile('example_', '.h5')]
class TestEfConf:
def test_conf_export(self):
conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(InnerRegion(),))
s = conf.export_to_string()
c1 = EfConf.from_string(s)
assert c1 == conf
def test_conf_repr(self):
from numpy import array # for use in eval
conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(InnerRegion(),))
s = repr(conf)
c1 = eval(s)
assert c1 == conf
|
normal
|
{
"blob_id": "edcccc673994a8de281a683b747de52d2115f89e",
"index": 347,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef test_components_to_conf_and_back():\n for Component in comp_list:\n x = Component()\n y = x.to_conf().make()\n assert x == y\n\n\n<mask token>\n\n\nclass TestEfConf:\n\n def test_conf_export(self):\n conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(\n InnerRegion(),))\n s = conf.export_to_string()\n c1 = EfConf.from_string(s)\n assert c1 == conf\n\n def test_conf_repr(self):\n from numpy import array\n conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(\n InnerRegion(),))\n s = repr(conf)\n c1 = eval(s)\n assert c1 == conf\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef test_components_to_conf_and_back():\n for Component in comp_list:\n x = Component()\n y = x.to_conf().make()\n assert x == y\n\n\ndef test_conf_to_configparser_and_back():\n confs = [C().to_conf() for C in comp_list]\n parser = ConfigParser()\n for c in confs:\n c.add_section_to_parser(parser)\n conf2 = ConfigSection.parser_to_confs(parser)\n assert conf2 == confs\n\n\n<mask token>\n\n\nclass TestEfConf:\n\n def test_conf_export(self):\n conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(\n InnerRegion(),))\n s = conf.export_to_string()\n c1 = EfConf.from_string(s)\n assert c1 == conf\n\n def test_conf_repr(self):\n from numpy import array\n conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(\n InnerRegion(),))\n s = repr(conf)\n c1 = eval(s)\n assert c1 == conf\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef test_components_to_conf_and_back():\n for Component in comp_list:\n x = Component()\n y = x.to_conf().make()\n assert x == y\n\n\ndef test_conf_to_configparser_and_back():\n confs = [C().to_conf() for C in comp_list]\n parser = ConfigParser()\n for c in confs:\n c.add_section_to_parser(parser)\n conf2 = ConfigSection.parser_to_confs(parser)\n assert conf2 == confs\n\n\ndef test_minimal_example():\n parser = ConfigParser()\n parser.read('examples/minimal_working_example/minimal_conf.conf')\n components = [conf.make() for conf in ConfigSection.parser_to_confs(parser)\n ]\n assert components == [TimeGrid(1e-07, 1e-09, 1e-09), SpatialMesh((5, 5,\n 15), (0.5, 0.5, 1.5)), ParticleInteractionModel('noninteracting'),\n BoundaryConditions(0), ExternalFieldUniform('mgn_uni', 'magnetic'),\n ExternalFieldUniform('el_uni', 'electric'), OutputFile('example_',\n '.h5')]\n\n\nclass TestEfConf:\n\n def test_conf_export(self):\n conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(\n InnerRegion(),))\n s = conf.export_to_string()\n c1 = EfConf.from_string(s)\n assert c1 == conf\n\n def test_conf_repr(self):\n from numpy import array\n conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(\n InnerRegion(),))\n s = repr(conf)\n c1 = eval(s)\n assert c1 == conf\n",
"step-4": "from configparser import ConfigParser\nfrom ef.config.components import *\nfrom ef.config.efconf import EfConf\nfrom ef.config.section import ConfigSection\ncomp_list = [BoundaryConditions, InnerRegion, OutputFile,\n ParticleInteractionModel, ParticleSource, SpatialMesh, TimeGrid,\n ExternalFieldUniform]\n\n\ndef test_components_to_conf_and_back():\n for Component in comp_list:\n x = Component()\n y = x.to_conf().make()\n assert x == y\n\n\ndef test_conf_to_configparser_and_back():\n confs = [C().to_conf() for C in comp_list]\n parser = ConfigParser()\n for c in confs:\n c.add_section_to_parser(parser)\n conf2 = ConfigSection.parser_to_confs(parser)\n assert conf2 == confs\n\n\ndef test_minimal_example():\n parser = ConfigParser()\n parser.read('examples/minimal_working_example/minimal_conf.conf')\n components = [conf.make() for conf in ConfigSection.parser_to_confs(parser)\n ]\n assert components == [TimeGrid(1e-07, 1e-09, 1e-09), SpatialMesh((5, 5,\n 15), (0.5, 0.5, 1.5)), ParticleInteractionModel('noninteracting'),\n BoundaryConditions(0), ExternalFieldUniform('mgn_uni', 'magnetic'),\n ExternalFieldUniform('el_uni', 'electric'), OutputFile('example_',\n '.h5')]\n\n\nclass TestEfConf:\n\n def test_conf_export(self):\n conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(\n InnerRegion(),))\n s = conf.export_to_string()\n c1 = EfConf.from_string(s)\n assert c1 == conf\n\n def test_conf_repr(self):\n from numpy import array\n conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(\n InnerRegion(),))\n s = repr(conf)\n c1 = eval(s)\n assert c1 == conf\n",
"step-5": "from configparser import ConfigParser\n\nfrom ef.config.components import *\nfrom ef.config.efconf import EfConf\nfrom ef.config.section import ConfigSection\n\ncomp_list = [BoundaryConditions, InnerRegion, OutputFile, ParticleInteractionModel,\n ParticleSource, SpatialMesh, TimeGrid, ExternalFieldUniform]\n\n\ndef test_components_to_conf_and_back():\n for Component in comp_list:\n x = Component()\n y = x.to_conf().make()\n assert x == y\n\n\ndef test_conf_to_configparser_and_back():\n confs = [C().to_conf() for C in comp_list]\n parser = ConfigParser()\n for c in confs:\n c.add_section_to_parser(parser)\n conf2 = ConfigSection.parser_to_confs(parser)\n assert conf2 == confs\n\n\ndef test_minimal_example():\n parser = ConfigParser()\n parser.read(\"examples/minimal_working_example/minimal_conf.conf\")\n components = [conf.make() for conf in ConfigSection.parser_to_confs(parser)]\n assert components == [TimeGrid(1e-7, 1e-9, 1e-9), SpatialMesh((5, 5, 15), (0.5, 0.5, 1.5)),\n ParticleInteractionModel('noninteracting'), BoundaryConditions(0),\n ExternalFieldUniform('mgn_uni', 'magnetic'),\n ExternalFieldUniform('el_uni', 'electric'),\n OutputFile('example_', '.h5')]\n\n\nclass TestEfConf:\n def test_conf_export(self):\n conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(InnerRegion(),))\n s = conf.export_to_string()\n c1 = EfConf.from_string(s)\n assert c1 == conf\n\n def test_conf_repr(self):\n from numpy import array # for use in eval\n conf = EfConf(sources=[ParticleSource()], inner_regions=(InnerRegion(),))\n s = repr(conf)\n c1 = eval(s)\n assert c1 == conf\n",
"step-ids": [
4,
5,
6,
8,
9
]
}
|
[
4,
5,
6,
8,
9
] |
class SmartChineseAnalyzer:
def __init__(self):
pass
def create_components(self, filename):
#tokenizer = SentenceTokenize(filename)
#result = WordTokenFilter(tokenizer)
#result = PorterStemFilter(result)
if self.stopwords:
result = StopFilter(result, self.stopwords)
return TokenStreamComponents(tokenizer, result)
|
normal
|
{
"blob_id": "e486e0ab91a8f5671435f5bbcf5340a62a970d3a",
"index": 8670,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "class SmartChineseAnalyzer:\n <mask token>\n <mask token>\n",
"step-3": "class SmartChineseAnalyzer:\n <mask token>\n\n def create_components(self, filename):\n if self.stopwords:\n result = StopFilter(result, self.stopwords)\n return TokenStreamComponents(tokenizer, result)\n",
"step-4": "class SmartChineseAnalyzer:\n\n def __init__(self):\n pass\n\n def create_components(self, filename):\n if self.stopwords:\n result = StopFilter(result, self.stopwords)\n return TokenStreamComponents(tokenizer, result)\n",
"step-5": "class SmartChineseAnalyzer:\n def __init__(self):\n pass\n\n def create_components(self, filename):\n #tokenizer = SentenceTokenize(filename)\n #result = WordTokenFilter(tokenizer)\n #result = PorterStemFilter(result)\n \n if self.stopwords:\n result = StopFilter(result, self.stopwords)\n return TokenStreamComponents(tokenizer, result)\n\n\n \n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class Constants:
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class Constants:
DNN_DEFAULT_ACTIVATION = 'relu'
DNN_DEFAULT_KERNEL_REGULARIZATION = [0, 5e-05]
DNN_DEFAULT_BIAS_REGULARIZATION = [0, 5e-05]
DNN_DEFAULT_LOSS = 'mean_squared_error'
DNN_DEFAULT_VALIDATION_SPLIT = 0.2
DNN_DEFAULT_EPOCHS = 100
DNN_DEFAULT_CHECKPOINT_PERIOD = 100
DNN_DEFAULT_VALIDATION_PERIOD = 1
DNN_DEFAULT_PATIENCE = 1000
DNN_DEFAULT_BATCH_SIZE = 16
DNN_DEFAULT_OPTIMIZER = 'adam'
DNN_DEFAULT_DROPOUT_RATE = 0.02
DNN_DEFAULT_DECAY = 0
DNN_DEFAULT_BIAS = 0.1
DNN_DEFAULT_OUTPUT_BIAS = 0.5
<|reserved_special_token_1|>
import numpy as np
class Constants:
DNN_DEFAULT_ACTIVATION = 'relu'
DNN_DEFAULT_KERNEL_REGULARIZATION = [0, 5e-05]
DNN_DEFAULT_BIAS_REGULARIZATION = [0, 5e-05]
DNN_DEFAULT_LOSS = 'mean_squared_error'
DNN_DEFAULT_VALIDATION_SPLIT = 0.2
DNN_DEFAULT_EPOCHS = 100
DNN_DEFAULT_CHECKPOINT_PERIOD = 100
DNN_DEFAULT_VALIDATION_PERIOD = 1
DNN_DEFAULT_PATIENCE = 1000
DNN_DEFAULT_BATCH_SIZE = 16
DNN_DEFAULT_OPTIMIZER = 'adam'
DNN_DEFAULT_DROPOUT_RATE = 0.02
DNN_DEFAULT_DECAY = 0
DNN_DEFAULT_BIAS = 0.1
DNN_DEFAULT_OUTPUT_BIAS = 0.5
<|reserved_special_token_1|>
import numpy as np
class Constants():
DNN_DEFAULT_ACTIVATION = 'relu'
DNN_DEFAULT_KERNEL_REGULARIZATION = [0, 5e-5]
DNN_DEFAULT_BIAS_REGULARIZATION = [0, 5e-5]
DNN_DEFAULT_LOSS = 'mean_squared_error'
DNN_DEFAULT_VALIDATION_SPLIT = 0.2
DNN_DEFAULT_EPOCHS = 100
DNN_DEFAULT_CHECKPOINT_PERIOD = 100
DNN_DEFAULT_VALIDATION_PERIOD = 1
DNN_DEFAULT_PATIENCE = 1000
DNN_DEFAULT_BATCH_SIZE = 16
DNN_DEFAULT_OPTIMIZER = 'adam'
DNN_DEFAULT_DROPOUT_RATE = 0.02
DNN_DEFAULT_DECAY = 0
DNN_DEFAULT_BIAS = 0.1
DNN_DEFAULT_OUTPUT_BIAS = 0.5
|
flexible
|
{
"blob_id": "b2bb7393bf7955f5de30c59364b495b8f888e178",
"index": 4073,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass Constants:\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass Constants:\n DNN_DEFAULT_ACTIVATION = 'relu'\n DNN_DEFAULT_KERNEL_REGULARIZATION = [0, 5e-05]\n DNN_DEFAULT_BIAS_REGULARIZATION = [0, 5e-05]\n DNN_DEFAULT_LOSS = 'mean_squared_error'\n DNN_DEFAULT_VALIDATION_SPLIT = 0.2\n DNN_DEFAULT_EPOCHS = 100\n DNN_DEFAULT_CHECKPOINT_PERIOD = 100\n DNN_DEFAULT_VALIDATION_PERIOD = 1\n DNN_DEFAULT_PATIENCE = 1000\n DNN_DEFAULT_BATCH_SIZE = 16\n DNN_DEFAULT_OPTIMIZER = 'adam'\n DNN_DEFAULT_DROPOUT_RATE = 0.02\n DNN_DEFAULT_DECAY = 0\n DNN_DEFAULT_BIAS = 0.1\n DNN_DEFAULT_OUTPUT_BIAS = 0.5\n",
"step-4": "import numpy as np\n\n\nclass Constants:\n DNN_DEFAULT_ACTIVATION = 'relu'\n DNN_DEFAULT_KERNEL_REGULARIZATION = [0, 5e-05]\n DNN_DEFAULT_BIAS_REGULARIZATION = [0, 5e-05]\n DNN_DEFAULT_LOSS = 'mean_squared_error'\n DNN_DEFAULT_VALIDATION_SPLIT = 0.2\n DNN_DEFAULT_EPOCHS = 100\n DNN_DEFAULT_CHECKPOINT_PERIOD = 100\n DNN_DEFAULT_VALIDATION_PERIOD = 1\n DNN_DEFAULT_PATIENCE = 1000\n DNN_DEFAULT_BATCH_SIZE = 16\n DNN_DEFAULT_OPTIMIZER = 'adam'\n DNN_DEFAULT_DROPOUT_RATE = 0.02\n DNN_DEFAULT_DECAY = 0\n DNN_DEFAULT_BIAS = 0.1\n DNN_DEFAULT_OUTPUT_BIAS = 0.5\n",
"step-5": "import numpy as np\n\nclass Constants():\n DNN_DEFAULT_ACTIVATION = 'relu'\n DNN_DEFAULT_KERNEL_REGULARIZATION = [0, 5e-5]\n DNN_DEFAULT_BIAS_REGULARIZATION = [0, 5e-5]\n DNN_DEFAULT_LOSS = 'mean_squared_error'\n DNN_DEFAULT_VALIDATION_SPLIT = 0.2\n DNN_DEFAULT_EPOCHS = 100\n DNN_DEFAULT_CHECKPOINT_PERIOD = 100\n DNN_DEFAULT_VALIDATION_PERIOD = 1\n DNN_DEFAULT_PATIENCE = 1000\n DNN_DEFAULT_BATCH_SIZE = 16\n DNN_DEFAULT_OPTIMIZER = 'adam'\n DNN_DEFAULT_DROPOUT_RATE = 0.02\n DNN_DEFAULT_DECAY = 0\n DNN_DEFAULT_BIAS = 0.1\n DNN_DEFAULT_OUTPUT_BIAS = 0.5",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
@app.route('/')
def home():
if 'username' in session:
id_num = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True)[0][2
]
finavail = db.search_finance_list(id_num)
goalavail = db.search_goal_list(id_num)
if finavail:
session['finances'] = session['username']
if goalavail:
session['goals'] = session['username']
set_goal = db.search_goal_list(id_num)
print(set_goal)
if set_goal != []:
user_id = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True
)[0][2]
g = db.search_goal_list(user_id)
b = db.search_finance_list(user_id)
t = db.search_time_list(user_id)
date_now = datetime.date.today()
price = g
perc = g
delta_months = 0
if g != []:
g = g[0][0]
if price != []:
price = price[0][1]
if perc != []:
perc = perc[0][2]
def months_between(date1, date2):
if date1 > date2:
date1, date2 = date2, date1
m1 = date1.year * 12 + date1.month
m2 = date2.year * 12 + date2.month
months = m2 - m1
if date1.day > date2.day:
months -= 1
elif date1.day == date2.day:
seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second
seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second
if seconds1 > seconds2:
months -= 1
return months
if t != []:
t = t[0][0]
delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,
'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),
'%Y-%m-%d'))
print(delta_months)
img = db.search_image_list(user_id)
if img != []:
img = img[0][0]
if b != []:
bal = b[0][0]
inc = b[0][1]
print(b)
print(g)
print(price)
print(perc)
print(img)
if g or price:
if b:
print('Used the first one')
perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price
print(perc_complete)
if perc_complete > 1:
perc_complete = 1
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=
goalavail, set_goal=set_goal, goal_name=g,
goal_price=price, perc_inc=perc, image=img, bal=bal,
income=inc, months=delta_months, perc_comp=
perc_complete * 100)
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)
return render_template('home.html')
<|reserved_special_token_0|>
@app.route('/login')
def login():
return render_template('login.html')
@app.route('/auth', methods=['POST'])
def auth():
user = request.form.get('user')
paswrd = request.form.get('pass')
if request.form.get('submit') == 'Register':
paswrd2 = request.form.get('pass2')
print(paswrd)
print(paswrd2)
if paswrd != paswrd2:
flash('Passwords Do Not Match')
return redirect(url_for('register'))
if db.register(user, paswrd):
flash('Registered successfully')
session['username'] = request.form['user']
else:
flash('Unable to register the user')
return redirect(url_for('register'))
print('Username has been registered previously!')
else:
match = db.search_user_list(user, is_usrname=True)
if len(match) > 0:
if match[0][1] == paswrd:
session['username'] = request.form['user']
else:
flash('wrong Password')
return redirect(url_for('login'))
else:
flash('User not found')
return redirect(url_for('login'))
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/finances')
def finance():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
items = db.search_finance_list(user_id)
daily = db.search_expense_list(user_id, is_id=True)
monthly = db.search_monthly_list(user_id, is_id=True)
ratings = db.search_rating_list(user_id, is_id=True)
print(ratings)
print(f'Unlike month, this is daily: {daily}\n')
w = dict([(x[0], x[1]) for x in daily])
s = dict([(x[0], x[1]) for x in monthly])
r = dict([(x[0], x[1]) for x in ratings])
print(f'THIS is monthly: {monthly}')
print(f'THIS is s: {s}')
print(f'These are the ratings: {r}')
total = 0
m_total = 0
for x in w.values():
total += float(x)
for x in s.values():
m_total += float(x)
if items != []:
bal, income, i = items[0]
diction = {'Balance': bal, 'Income': income}
return render_template('findata.html', diction=diction, daily=w,
months=s, total=total, mtotal=m_total, completed=True, ratings=r)
return render_template('findata.html')
@app.route('/fincalc', methods=['POST'])
def calc():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
session['finances'] = session['username']
bal = request.form['balance'][1:]
monthly = request.form['monthly-inputs']
income = request.form['income'][1:]
s = request.form
d_rates = request.form['daily-importance']
m_rates = request.form['monthly-importance']
print(d_rates)
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
daily_dict = json.loads(d_rates)
monthly_dict = json.loads(m_rates)
print(daily_dict)
print(monthly_dict)
dai_im = dict([x for x in daily_dict.values()])
mon_im = dict([x for x in monthly_dict.values()])
file = os.path.dirname(__file__) + f'/static/ratings.csv'
stringg = '{'
try:
with open(file) as f:
print('File found, not creating...')
f.close()
except Exception as e:
print(e)
with open(file, 'a+') as f:
print('File not found, creating...')
f.write(f'ratings,id\n')
f.close()
for item in mon_im:
db.add_rating(item, mon_im[item], user_id)
stringg += "'" + item + "'" + ' : ' + "'" + str(mon_im[item]
) + "'" + ' '
for item in dai_im:
db.add_rating(item, dai_im[item], user_id)
stringg += "'" + item + "'" + ' : ' + "'" + str(dai_im[item]
) + "'" + ' '
stringg += '},' + str(user_id) + '\n'
with open(file, 'r') as f:
lines = f.readlines()
with open(file, 'w') as f:
for line in lines:
if str(user_id) != line.strip('\n').split(',')[1]:
f.write(line)
f.write(stringg)
f.close()
daily = request.form['all-inputs']
print(f'This is daily: {monthly}')
daily = json.loads(daily)
monthly = json.loads(monthly)
print(f'This is daily now {monthly}')
w = dict([x for x in daily.values()])
m = dict([x for x in monthly.values()])
print(f'\nThis is calculated m:{m}\n')
db.add_finances(bal, m, income, w, user_id)
flash('Finances updated')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/goals')
def goals():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
g = db.search_goal_list(user_id)
b = db.search_finance_list(user_id)
t = db.search_time_list(user_id)
date_now = datetime.date.today()
price = g
perc = g
delta_months = 0
if g != []:
g = g[0][0]
if price != []:
price = price[0][1]
if perc != []:
perc = perc[0][2]
def months_between(date1, date2):
if date1 > date2:
date1, date2 = date2, date1
m1 = date1.year * 12 + date1.month
m2 = date2.year * 12 + date2.month
months = m2 - m1
if date1.day > date2.day:
months -= 1
elif date1.day == date2.day:
seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second
seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second
if seconds1 > seconds2:
months -= 1
return months
if t != []:
t = t[0][0]
delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,
'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now), '%Y-%m-%d'))
print(delta_months)
img = db.search_image_list(user_id)
if img != []:
img = img[0][0]
if b != []:
bal = b[0][0]
inc = b[0][1]
print(b)
print(g)
print(price)
print(perc)
print(img)
if g or price:
if b:
print('Used the first one')
perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price
print(perc_complete)
if perc_complete > 1:
perc_complete = 1
return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,
perc_inc=perc, image=img, bal=bal, income=inc, months=
delta_months, perc_comp=perc_complete * 100)
else:
print('Used the second')
return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,
perc_inc=perc, image=img)
elif b:
return render_template('goals.html', bal=bal, income=inc)
else:
return render_template('goals.html')
@app.route('/gcalc', methods=['POST'])
def gcalc():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
goal_name = request.form['goal']
goal_price = request.form['goal_price'][1:]
percentage = request.form['slide']
print('This is percentage:')
print(percentage)
print('gcalc')
print(goal_name)
print(goal_price)
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
db.add_goals(goal_name, goal_price, percentage, user_id)
a = db.search_image_list(user_id)
print(a)
if a == [] or a[0][2] != goal_name:
try:
l = urllib.request.urlopen(PIXABAY_STUB + goal_name.replace(' ',
'+') + '&image_type=photo')
p = json.loads(l.read())
img = p['hits'][0]['webformatURL']
except:
return render_template('error.html', err=
'Cannot connect to API', fix=
'Try refreshing or contacting the site owner')
else:
img = a[0][1]
db.add_images(img, goal_name, user_id)
flash(f'Goal for {goal_name} at ${goal_price} has been added!')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/sankey')
def sankey():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
return render_template('sankey.html', idnum=user_id)
@app.route('/pie')
def pie():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
return render_template('pie.html', idnum=user_id)
@app.route('/area')
def area():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
goal = db.search_goal_list(user_id)
if goal == []:
return redirect(url_for('goals'))
daily = db.search_expense_list(user_id)
monthly = db.search_monthly_list(user_id)
dadict = {}
modict = {}
print(goal)
ratings = {}
for names in daily:
dadict[names[0]] = names[1]
for names in monthly:
modict[names[0]] = names[1]
print(dadict, modict)
percent = 0
for names in db.search_rating_list(user_id):
print(names)
if names[0] in modict:
percent = modict[names[0]] * 12 / goal[0][1]
if names[0] in dadict:
percent = dadict[names[0]] * 30 * 12 / goal[0][1]
if names[1] <= 6 and percent >= 0.05:
ratings[names[0]] = names[1], percent
print(ratings)
return render_template('area.html', idnum=user_id, ratings=ratings)
@app.route('/logout')
def logout():
if 'username' in session:
session.pop('username')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/account')
def account():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_list = json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True))
print(json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True)))
return render_template('accounts.html', user_list=user_list)
@app.route('/update', methods=['POST'])
def update():
print('this is the updates')
update_dict = request.form['all-options']
update_dict = json.loads(update_dict)
print(request.form)
user_ids = db.search_user_list(session['username'])
user = user_ids[0][-1]
print(user)
db.update_user_list(update_dict['username'] or user_ids[0][0],
update_dict['password'] or user_ids[0][1], user)
db.reset_statistics(user, update_dict['reset'])
session.pop('username')
session['username'] = update_dict['username'] or user_ids[0][0]
flash('Account information updated successfully')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/del')
def delete():
if 'username' not in session:
flash("Woops. You can't be here")
return redirect(url_for('login'))
user = db.search_user_list(session['username'])[0][-1]
print(user)
db.update_user_list(None, None, user, rem=True)
flash('User successfully removed')
session.pop('username')
return redirect(url_for('home'))
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
@app.route('/')
def home():
if 'username' in session:
id_num = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True)[0][2
]
finavail = db.search_finance_list(id_num)
goalavail = db.search_goal_list(id_num)
if finavail:
session['finances'] = session['username']
if goalavail:
session['goals'] = session['username']
set_goal = db.search_goal_list(id_num)
print(set_goal)
if set_goal != []:
user_id = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True
)[0][2]
g = db.search_goal_list(user_id)
b = db.search_finance_list(user_id)
t = db.search_time_list(user_id)
date_now = datetime.date.today()
price = g
perc = g
delta_months = 0
if g != []:
g = g[0][0]
if price != []:
price = price[0][1]
if perc != []:
perc = perc[0][2]
def months_between(date1, date2):
if date1 > date2:
date1, date2 = date2, date1
m1 = date1.year * 12 + date1.month
m2 = date2.year * 12 + date2.month
months = m2 - m1
if date1.day > date2.day:
months -= 1
elif date1.day == date2.day:
seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second
seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second
if seconds1 > seconds2:
months -= 1
return months
if t != []:
t = t[0][0]
delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,
'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),
'%Y-%m-%d'))
print(delta_months)
img = db.search_image_list(user_id)
if img != []:
img = img[0][0]
if b != []:
bal = b[0][0]
inc = b[0][1]
print(b)
print(g)
print(price)
print(perc)
print(img)
if g or price:
if b:
print('Used the first one')
perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price
print(perc_complete)
if perc_complete > 1:
perc_complete = 1
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=
goalavail, set_goal=set_goal, goal_name=g,
goal_price=price, perc_inc=perc, image=img, bal=bal,
income=inc, months=delta_months, perc_comp=
perc_complete * 100)
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)
return render_template('home.html')
@app.route('/register')
def register():
return render_template('register.html')
@app.route('/login')
def login():
return render_template('login.html')
@app.route('/auth', methods=['POST'])
def auth():
user = request.form.get('user')
paswrd = request.form.get('pass')
if request.form.get('submit') == 'Register':
paswrd2 = request.form.get('pass2')
print(paswrd)
print(paswrd2)
if paswrd != paswrd2:
flash('Passwords Do Not Match')
return redirect(url_for('register'))
if db.register(user, paswrd):
flash('Registered successfully')
session['username'] = request.form['user']
else:
flash('Unable to register the user')
return redirect(url_for('register'))
print('Username has been registered previously!')
else:
match = db.search_user_list(user, is_usrname=True)
if len(match) > 0:
if match[0][1] == paswrd:
session['username'] = request.form['user']
else:
flash('wrong Password')
return redirect(url_for('login'))
else:
flash('User not found')
return redirect(url_for('login'))
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/finances')
def finance():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
items = db.search_finance_list(user_id)
daily = db.search_expense_list(user_id, is_id=True)
monthly = db.search_monthly_list(user_id, is_id=True)
ratings = db.search_rating_list(user_id, is_id=True)
print(ratings)
print(f'Unlike month, this is daily: {daily}\n')
w = dict([(x[0], x[1]) for x in daily])
s = dict([(x[0], x[1]) for x in monthly])
r = dict([(x[0], x[1]) for x in ratings])
print(f'THIS is monthly: {monthly}')
print(f'THIS is s: {s}')
print(f'These are the ratings: {r}')
total = 0
m_total = 0
for x in w.values():
total += float(x)
for x in s.values():
m_total += float(x)
if items != []:
bal, income, i = items[0]
diction = {'Balance': bal, 'Income': income}
return render_template('findata.html', diction=diction, daily=w,
months=s, total=total, mtotal=m_total, completed=True, ratings=r)
return render_template('findata.html')
@app.route('/fincalc', methods=['POST'])
def calc():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
session['finances'] = session['username']
bal = request.form['balance'][1:]
monthly = request.form['monthly-inputs']
income = request.form['income'][1:]
s = request.form
d_rates = request.form['daily-importance']
m_rates = request.form['monthly-importance']
print(d_rates)
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
daily_dict = json.loads(d_rates)
monthly_dict = json.loads(m_rates)
print(daily_dict)
print(monthly_dict)
dai_im = dict([x for x in daily_dict.values()])
mon_im = dict([x for x in monthly_dict.values()])
file = os.path.dirname(__file__) + f'/static/ratings.csv'
stringg = '{'
try:
with open(file) as f:
print('File found, not creating...')
f.close()
except Exception as e:
print(e)
with open(file, 'a+') as f:
print('File not found, creating...')
f.write(f'ratings,id\n')
f.close()
for item in mon_im:
db.add_rating(item, mon_im[item], user_id)
stringg += "'" + item + "'" + ' : ' + "'" + str(mon_im[item]
) + "'" + ' '
for item in dai_im:
db.add_rating(item, dai_im[item], user_id)
stringg += "'" + item + "'" + ' : ' + "'" + str(dai_im[item]
) + "'" + ' '
stringg += '},' + str(user_id) + '\n'
with open(file, 'r') as f:
lines = f.readlines()
with open(file, 'w') as f:
for line in lines:
if str(user_id) != line.strip('\n').split(',')[1]:
f.write(line)
f.write(stringg)
f.close()
daily = request.form['all-inputs']
print(f'This is daily: {monthly}')
daily = json.loads(daily)
monthly = json.loads(monthly)
print(f'This is daily now {monthly}')
w = dict([x for x in daily.values()])
m = dict([x for x in monthly.values()])
print(f'\nThis is calculated m:{m}\n')
db.add_finances(bal, m, income, w, user_id)
flash('Finances updated')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/goals')
def goals():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
g = db.search_goal_list(user_id)
b = db.search_finance_list(user_id)
t = db.search_time_list(user_id)
date_now = datetime.date.today()
price = g
perc = g
delta_months = 0
if g != []:
g = g[0][0]
if price != []:
price = price[0][1]
if perc != []:
perc = perc[0][2]
def months_between(date1, date2):
if date1 > date2:
date1, date2 = date2, date1
m1 = date1.year * 12 + date1.month
m2 = date2.year * 12 + date2.month
months = m2 - m1
if date1.day > date2.day:
months -= 1
elif date1.day == date2.day:
seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second
seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second
if seconds1 > seconds2:
months -= 1
return months
if t != []:
t = t[0][0]
delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,
'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now), '%Y-%m-%d'))
print(delta_months)
img = db.search_image_list(user_id)
if img != []:
img = img[0][0]
if b != []:
bal = b[0][0]
inc = b[0][1]
print(b)
print(g)
print(price)
print(perc)
print(img)
if g or price:
if b:
print('Used the first one')
perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price
print(perc_complete)
if perc_complete > 1:
perc_complete = 1
return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,
perc_inc=perc, image=img, bal=bal, income=inc, months=
delta_months, perc_comp=perc_complete * 100)
else:
print('Used the second')
return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,
perc_inc=perc, image=img)
elif b:
return render_template('goals.html', bal=bal, income=inc)
else:
return render_template('goals.html')
@app.route('/gcalc', methods=['POST'])
def gcalc():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
goal_name = request.form['goal']
goal_price = request.form['goal_price'][1:]
percentage = request.form['slide']
print('This is percentage:')
print(percentage)
print('gcalc')
print(goal_name)
print(goal_price)
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
db.add_goals(goal_name, goal_price, percentage, user_id)
a = db.search_image_list(user_id)
print(a)
if a == [] or a[0][2] != goal_name:
try:
l = urllib.request.urlopen(PIXABAY_STUB + goal_name.replace(' ',
'+') + '&image_type=photo')
p = json.loads(l.read())
img = p['hits'][0]['webformatURL']
except:
return render_template('error.html', err=
'Cannot connect to API', fix=
'Try refreshing or contacting the site owner')
else:
img = a[0][1]
db.add_images(img, goal_name, user_id)
flash(f'Goal for {goal_name} at ${goal_price} has been added!')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/sankey')
def sankey():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
return render_template('sankey.html', idnum=user_id)
@app.route('/pie')
def pie():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
return render_template('pie.html', idnum=user_id)
@app.route('/area')
def area():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
goal = db.search_goal_list(user_id)
if goal == []:
return redirect(url_for('goals'))
daily = db.search_expense_list(user_id)
monthly = db.search_monthly_list(user_id)
dadict = {}
modict = {}
print(goal)
ratings = {}
for names in daily:
dadict[names[0]] = names[1]
for names in monthly:
modict[names[0]] = names[1]
print(dadict, modict)
percent = 0
for names in db.search_rating_list(user_id):
print(names)
if names[0] in modict:
percent = modict[names[0]] * 12 / goal[0][1]
if names[0] in dadict:
percent = dadict[names[0]] * 30 * 12 / goal[0][1]
if names[1] <= 6 and percent >= 0.05:
ratings[names[0]] = names[1], percent
print(ratings)
return render_template('area.html', idnum=user_id, ratings=ratings)
@app.route('/logout')
def logout():
if 'username' in session:
session.pop('username')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/account')
def account():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_list = json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True))
print(json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True)))
return render_template('accounts.html', user_list=user_list)
@app.route('/update', methods=['POST'])
def update():
print('this is the updates')
update_dict = request.form['all-options']
update_dict = json.loads(update_dict)
print(request.form)
user_ids = db.search_user_list(session['username'])
user = user_ids[0][-1]
print(user)
db.update_user_list(update_dict['username'] or user_ids[0][0],
update_dict['password'] or user_ids[0][1], user)
db.reset_statistics(user, update_dict['reset'])
session.pop('username')
session['username'] = update_dict['username'] or user_ids[0][0]
flash('Account information updated successfully')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/del')
def delete():
if 'username' not in session:
flash("Woops. You can't be here")
return redirect(url_for('login'))
user = db.search_user_list(session['username'])[0][-1]
print(user)
db.update_user_list(None, None, user, rem=True)
flash('User successfully removed')
session.pop('username')
return redirect(url_for('home'))
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
if template_path != '/templates':
app = Flask('__main__', template_folder=os.path.dirname(__file__) +
'/templates', static_folder=os.path.dirname(__file__) + '/static')
file = open(os.path.dirname(__file__) + '/data/keys.json')
else:
app = Flask('__main__')
file = open('./data/keys.json')
<|reserved_special_token_0|>
@app.route('/')
def home():
if 'username' in session:
id_num = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True)[0][2
]
finavail = db.search_finance_list(id_num)
goalavail = db.search_goal_list(id_num)
if finavail:
session['finances'] = session['username']
if goalavail:
session['goals'] = session['username']
set_goal = db.search_goal_list(id_num)
print(set_goal)
if set_goal != []:
user_id = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True
)[0][2]
g = db.search_goal_list(user_id)
b = db.search_finance_list(user_id)
t = db.search_time_list(user_id)
date_now = datetime.date.today()
price = g
perc = g
delta_months = 0
if g != []:
g = g[0][0]
if price != []:
price = price[0][1]
if perc != []:
perc = perc[0][2]
def months_between(date1, date2):
if date1 > date2:
date1, date2 = date2, date1
m1 = date1.year * 12 + date1.month
m2 = date2.year * 12 + date2.month
months = m2 - m1
if date1.day > date2.day:
months -= 1
elif date1.day == date2.day:
seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second
seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second
if seconds1 > seconds2:
months -= 1
return months
if t != []:
t = t[0][0]
delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,
'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),
'%Y-%m-%d'))
print(delta_months)
img = db.search_image_list(user_id)
if img != []:
img = img[0][0]
if b != []:
bal = b[0][0]
inc = b[0][1]
print(b)
print(g)
print(price)
print(perc)
print(img)
if g or price:
if b:
print('Used the first one')
perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price
print(perc_complete)
if perc_complete > 1:
perc_complete = 1
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=
goalavail, set_goal=set_goal, goal_name=g,
goal_price=price, perc_inc=perc, image=img, bal=bal,
income=inc, months=delta_months, perc_comp=
perc_complete * 100)
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)
return render_template('home.html')
@app.route('/register')
def register():
return render_template('register.html')
@app.route('/login')
def login():
return render_template('login.html')
@app.route('/auth', methods=['POST'])
def auth():
user = request.form.get('user')
paswrd = request.form.get('pass')
if request.form.get('submit') == 'Register':
paswrd2 = request.form.get('pass2')
print(paswrd)
print(paswrd2)
if paswrd != paswrd2:
flash('Passwords Do Not Match')
return redirect(url_for('register'))
if db.register(user, paswrd):
flash('Registered successfully')
session['username'] = request.form['user']
else:
flash('Unable to register the user')
return redirect(url_for('register'))
print('Username has been registered previously!')
else:
match = db.search_user_list(user, is_usrname=True)
if len(match) > 0:
if match[0][1] == paswrd:
session['username'] = request.form['user']
else:
flash('wrong Password')
return redirect(url_for('login'))
else:
flash('User not found')
return redirect(url_for('login'))
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/finances')
def finance():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
items = db.search_finance_list(user_id)
daily = db.search_expense_list(user_id, is_id=True)
monthly = db.search_monthly_list(user_id, is_id=True)
ratings = db.search_rating_list(user_id, is_id=True)
print(ratings)
print(f'Unlike month, this is daily: {daily}\n')
w = dict([(x[0], x[1]) for x in daily])
s = dict([(x[0], x[1]) for x in monthly])
r = dict([(x[0], x[1]) for x in ratings])
print(f'THIS is monthly: {monthly}')
print(f'THIS is s: {s}')
print(f'These are the ratings: {r}')
total = 0
m_total = 0
for x in w.values():
total += float(x)
for x in s.values():
m_total += float(x)
if items != []:
bal, income, i = items[0]
diction = {'Balance': bal, 'Income': income}
return render_template('findata.html', diction=diction, daily=w,
months=s, total=total, mtotal=m_total, completed=True, ratings=r)
return render_template('findata.html')
@app.route('/fincalc', methods=['POST'])
def calc():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
session['finances'] = session['username']
bal = request.form['balance'][1:]
monthly = request.form['monthly-inputs']
income = request.form['income'][1:]
s = request.form
d_rates = request.form['daily-importance']
m_rates = request.form['monthly-importance']
print(d_rates)
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
daily_dict = json.loads(d_rates)
monthly_dict = json.loads(m_rates)
print(daily_dict)
print(monthly_dict)
dai_im = dict([x for x in daily_dict.values()])
mon_im = dict([x for x in monthly_dict.values()])
file = os.path.dirname(__file__) + f'/static/ratings.csv'
stringg = '{'
try:
with open(file) as f:
print('File found, not creating...')
f.close()
except Exception as e:
print(e)
with open(file, 'a+') as f:
print('File not found, creating...')
f.write(f'ratings,id\n')
f.close()
for item in mon_im:
db.add_rating(item, mon_im[item], user_id)
stringg += "'" + item + "'" + ' : ' + "'" + str(mon_im[item]
) + "'" + ' '
for item in dai_im:
db.add_rating(item, dai_im[item], user_id)
stringg += "'" + item + "'" + ' : ' + "'" + str(dai_im[item]
) + "'" + ' '
stringg += '},' + str(user_id) + '\n'
with open(file, 'r') as f:
lines = f.readlines()
with open(file, 'w') as f:
for line in lines:
if str(user_id) != line.strip('\n').split(',')[1]:
f.write(line)
f.write(stringg)
f.close()
daily = request.form['all-inputs']
print(f'This is daily: {monthly}')
daily = json.loads(daily)
monthly = json.loads(monthly)
print(f'This is daily now {monthly}')
w = dict([x for x in daily.values()])
m = dict([x for x in monthly.values()])
print(f'\nThis is calculated m:{m}\n')
db.add_finances(bal, m, income, w, user_id)
flash('Finances updated')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/goals')
def goals():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
g = db.search_goal_list(user_id)
b = db.search_finance_list(user_id)
t = db.search_time_list(user_id)
date_now = datetime.date.today()
price = g
perc = g
delta_months = 0
if g != []:
g = g[0][0]
if price != []:
price = price[0][1]
if perc != []:
perc = perc[0][2]
def months_between(date1, date2):
if date1 > date2:
date1, date2 = date2, date1
m1 = date1.year * 12 + date1.month
m2 = date2.year * 12 + date2.month
months = m2 - m1
if date1.day > date2.day:
months -= 1
elif date1.day == date2.day:
seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second
seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second
if seconds1 > seconds2:
months -= 1
return months
if t != []:
t = t[0][0]
delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,
'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now), '%Y-%m-%d'))
print(delta_months)
img = db.search_image_list(user_id)
if img != []:
img = img[0][0]
if b != []:
bal = b[0][0]
inc = b[0][1]
print(b)
print(g)
print(price)
print(perc)
print(img)
if g or price:
if b:
print('Used the first one')
perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price
print(perc_complete)
if perc_complete > 1:
perc_complete = 1
return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,
perc_inc=perc, image=img, bal=bal, income=inc, months=
delta_months, perc_comp=perc_complete * 100)
else:
print('Used the second')
return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,
perc_inc=perc, image=img)
elif b:
return render_template('goals.html', bal=bal, income=inc)
else:
return render_template('goals.html')
@app.route('/gcalc', methods=['POST'])
def gcalc():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
goal_name = request.form['goal']
goal_price = request.form['goal_price'][1:]
percentage = request.form['slide']
print('This is percentage:')
print(percentage)
print('gcalc')
print(goal_name)
print(goal_price)
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
db.add_goals(goal_name, goal_price, percentage, user_id)
a = db.search_image_list(user_id)
print(a)
if a == [] or a[0][2] != goal_name:
try:
l = urllib.request.urlopen(PIXABAY_STUB + goal_name.replace(' ',
'+') + '&image_type=photo')
p = json.loads(l.read())
img = p['hits'][0]['webformatURL']
except:
return render_template('error.html', err=
'Cannot connect to API', fix=
'Try refreshing or contacting the site owner')
else:
img = a[0][1]
db.add_images(img, goal_name, user_id)
flash(f'Goal for {goal_name} at ${goal_price} has been added!')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/sankey')
def sankey():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
return render_template('sankey.html', idnum=user_id)
@app.route('/pie')
def pie():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
return render_template('pie.html', idnum=user_id)
@app.route('/area')
def area():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
goal = db.search_goal_list(user_id)
if goal == []:
return redirect(url_for('goals'))
daily = db.search_expense_list(user_id)
monthly = db.search_monthly_list(user_id)
dadict = {}
modict = {}
print(goal)
ratings = {}
for names in daily:
dadict[names[0]] = names[1]
for names in monthly:
modict[names[0]] = names[1]
print(dadict, modict)
percent = 0
for names in db.search_rating_list(user_id):
print(names)
if names[0] in modict:
percent = modict[names[0]] * 12 / goal[0][1]
if names[0] in dadict:
percent = dadict[names[0]] * 30 * 12 / goal[0][1]
if names[1] <= 6 and percent >= 0.05:
ratings[names[0]] = names[1], percent
print(ratings)
return render_template('area.html', idnum=user_id, ratings=ratings)
@app.route('/logout')
def logout():
if 'username' in session:
session.pop('username')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/account')
def account():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_list = json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True))
print(json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True)))
return render_template('accounts.html', user_list=user_list)
@app.route('/update', methods=['POST'])
def update():
print('this is the updates')
update_dict = request.form['all-options']
update_dict = json.loads(update_dict)
print(request.form)
user_ids = db.search_user_list(session['username'])
user = user_ids[0][-1]
print(user)
db.update_user_list(update_dict['username'] or user_ids[0][0],
update_dict['password'] or user_ids[0][1], user)
db.reset_statistics(user, update_dict['reset'])
session.pop('username')
session['username'] = update_dict['username'] or user_ids[0][0]
flash('Account information updated successfully')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/del')
def delete():
if 'username' not in session:
flash("Woops. You can't be here")
return redirect(url_for('login'))
user = db.search_user_list(session['username'])[0][-1]
print(user)
db.update_user_list(None, None, user, rem=True)
flash('User successfully removed')
session.pop('username')
return redirect(url_for('home'))
if __name__ == '__main__':
app.debug = True
app.run()
<|reserved_special_token_1|>
import os, datetime
import urllib
from flask import Flask, flash, json, jsonify, redirect, render_template, request, session, url_for
import util.database as db
template_path = os.path.dirname(__file__) + '/templates'
file = ''
if template_path != '/templates':
app = Flask('__main__', template_folder=os.path.dirname(__file__) +
'/templates', static_folder=os.path.dirname(__file__) + '/static')
file = open(os.path.dirname(__file__) + '/data/keys.json')
else:
app = Flask('__main__')
file = open('./data/keys.json')
app.secret_key = os.urandom(32)
content = file.read()
keys = json.loads(content)
PIXABAY_KEY = keys['Pixabay']
PIXABAY_STUB = 'https://pixabay.com/api/?key=' + PIXABAY_KEY + '&q='
@app.route('/')
def home():
if 'username' in session:
id_num = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True)[0][2
]
finavail = db.search_finance_list(id_num)
goalavail = db.search_goal_list(id_num)
if finavail:
session['finances'] = session['username']
if goalavail:
session['goals'] = session['username']
set_goal = db.search_goal_list(id_num)
print(set_goal)
if set_goal != []:
user_id = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True
)[0][2]
g = db.search_goal_list(user_id)
b = db.search_finance_list(user_id)
t = db.search_time_list(user_id)
date_now = datetime.date.today()
price = g
perc = g
delta_months = 0
if g != []:
g = g[0][0]
if price != []:
price = price[0][1]
if perc != []:
perc = perc[0][2]
def months_between(date1, date2):
if date1 > date2:
date1, date2 = date2, date1
m1 = date1.year * 12 + date1.month
m2 = date2.year * 12 + date2.month
months = m2 - m1
if date1.day > date2.day:
months -= 1
elif date1.day == date2.day:
seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second
seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second
if seconds1 > seconds2:
months -= 1
return months
if t != []:
t = t[0][0]
delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,
'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),
'%Y-%m-%d'))
print(delta_months)
img = db.search_image_list(user_id)
if img != []:
img = img[0][0]
if b != []:
bal = b[0][0]
inc = b[0][1]
print(b)
print(g)
print(price)
print(perc)
print(img)
if g or price:
if b:
print('Used the first one')
perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price
print(perc_complete)
if perc_complete > 1:
perc_complete = 1
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=
goalavail, set_goal=set_goal, goal_name=g,
goal_price=price, perc_inc=perc, image=img, bal=bal,
income=inc, months=delta_months, perc_comp=
perc_complete * 100)
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)
return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)
return render_template('home.html')
@app.route('/register')
def register():
return render_template('register.html')
@app.route('/login')
def login():
return render_template('login.html')
@app.route('/auth', methods=['POST'])
def auth():
user = request.form.get('user')
paswrd = request.form.get('pass')
if request.form.get('submit') == 'Register':
paswrd2 = request.form.get('pass2')
print(paswrd)
print(paswrd2)
if paswrd != paswrd2:
flash('Passwords Do Not Match')
return redirect(url_for('register'))
if db.register(user, paswrd):
flash('Registered successfully')
session['username'] = request.form['user']
else:
flash('Unable to register the user')
return redirect(url_for('register'))
print('Username has been registered previously!')
else:
match = db.search_user_list(user, is_usrname=True)
if len(match) > 0:
if match[0][1] == paswrd:
session['username'] = request.form['user']
else:
flash('wrong Password')
return redirect(url_for('login'))
else:
flash('User not found')
return redirect(url_for('login'))
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/finances')
def finance():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
items = db.search_finance_list(user_id)
daily = db.search_expense_list(user_id, is_id=True)
monthly = db.search_monthly_list(user_id, is_id=True)
ratings = db.search_rating_list(user_id, is_id=True)
print(ratings)
print(f'Unlike month, this is daily: {daily}\n')
w = dict([(x[0], x[1]) for x in daily])
s = dict([(x[0], x[1]) for x in monthly])
r = dict([(x[0], x[1]) for x in ratings])
print(f'THIS is monthly: {monthly}')
print(f'THIS is s: {s}')
print(f'These are the ratings: {r}')
total = 0
m_total = 0
for x in w.values():
total += float(x)
for x in s.values():
m_total += float(x)
if items != []:
bal, income, i = items[0]
diction = {'Balance': bal, 'Income': income}
return render_template('findata.html', diction=diction, daily=w,
months=s, total=total, mtotal=m_total, completed=True, ratings=r)
return render_template('findata.html')
@app.route('/fincalc', methods=['POST'])
def calc():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
session['finances'] = session['username']
bal = request.form['balance'][1:]
monthly = request.form['monthly-inputs']
income = request.form['income'][1:]
s = request.form
d_rates = request.form['daily-importance']
m_rates = request.form['monthly-importance']
print(d_rates)
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
daily_dict = json.loads(d_rates)
monthly_dict = json.loads(m_rates)
print(daily_dict)
print(monthly_dict)
dai_im = dict([x for x in daily_dict.values()])
mon_im = dict([x for x in monthly_dict.values()])
file = os.path.dirname(__file__) + f'/static/ratings.csv'
stringg = '{'
try:
with open(file) as f:
print('File found, not creating...')
f.close()
except Exception as e:
print(e)
with open(file, 'a+') as f:
print('File not found, creating...')
f.write(f'ratings,id\n')
f.close()
for item in mon_im:
db.add_rating(item, mon_im[item], user_id)
stringg += "'" + item + "'" + ' : ' + "'" + str(mon_im[item]
) + "'" + ' '
for item in dai_im:
db.add_rating(item, dai_im[item], user_id)
stringg += "'" + item + "'" + ' : ' + "'" + str(dai_im[item]
) + "'" + ' '
stringg += '},' + str(user_id) + '\n'
with open(file, 'r') as f:
lines = f.readlines()
with open(file, 'w') as f:
for line in lines:
if str(user_id) != line.strip('\n').split(',')[1]:
f.write(line)
f.write(stringg)
f.close()
daily = request.form['all-inputs']
print(f'This is daily: {monthly}')
daily = json.loads(daily)
monthly = json.loads(monthly)
print(f'This is daily now {monthly}')
w = dict([x for x in daily.values()])
m = dict([x for x in monthly.values()])
print(f'\nThis is calculated m:{m}\n')
db.add_finances(bal, m, income, w, user_id)
flash('Finances updated')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/goals')
def goals():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
g = db.search_goal_list(user_id)
b = db.search_finance_list(user_id)
t = db.search_time_list(user_id)
date_now = datetime.date.today()
price = g
perc = g
delta_months = 0
if g != []:
g = g[0][0]
if price != []:
price = price[0][1]
if perc != []:
perc = perc[0][2]
def months_between(date1, date2):
if date1 > date2:
date1, date2 = date2, date1
m1 = date1.year * 12 + date1.month
m2 = date2.year * 12 + date2.month
months = m2 - m1
if date1.day > date2.day:
months -= 1
elif date1.day == date2.day:
seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second
seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second
if seconds1 > seconds2:
months -= 1
return months
if t != []:
t = t[0][0]
delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,
'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now), '%Y-%m-%d'))
print(delta_months)
img = db.search_image_list(user_id)
if img != []:
img = img[0][0]
if b != []:
bal = b[0][0]
inc = b[0][1]
print(b)
print(g)
print(price)
print(perc)
print(img)
if g or price:
if b:
print('Used the first one')
perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price
print(perc_complete)
if perc_complete > 1:
perc_complete = 1
return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,
perc_inc=perc, image=img, bal=bal, income=inc, months=
delta_months, perc_comp=perc_complete * 100)
else:
print('Used the second')
return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,
perc_inc=perc, image=img)
elif b:
return render_template('goals.html', bal=bal, income=inc)
else:
return render_template('goals.html')
@app.route('/gcalc', methods=['POST'])
def gcalc():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
goal_name = request.form['goal']
goal_price = request.form['goal_price'][1:]
percentage = request.form['slide']
print('This is percentage:')
print(percentage)
print('gcalc')
print(goal_name)
print(goal_price)
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
db.add_goals(goal_name, goal_price, percentage, user_id)
a = db.search_image_list(user_id)
print(a)
if a == [] or a[0][2] != goal_name:
try:
l = urllib.request.urlopen(PIXABAY_STUB + goal_name.replace(' ',
'+') + '&image_type=photo')
p = json.loads(l.read())
img = p['hits'][0]['webformatURL']
except:
return render_template('error.html', err=
'Cannot connect to API', fix=
'Try refreshing or contacting the site owner')
else:
img = a[0][1]
db.add_images(img, goal_name, user_id)
flash(f'Goal for {goal_name} at ${goal_price} has been added!')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/sankey')
def sankey():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
return render_template('sankey.html', idnum=user_id)
@app.route('/pie')
def pie():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
return render_template('pie.html', idnum=user_id)
@app.route('/area')
def area():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
goal = db.search_goal_list(user_id)
if goal == []:
return redirect(url_for('goals'))
daily = db.search_expense_list(user_id)
monthly = db.search_monthly_list(user_id)
dadict = {}
modict = {}
print(goal)
ratings = {}
for names in daily:
dadict[names[0]] = names[1]
for names in monthly:
modict[names[0]] = names[1]
print(dadict, modict)
percent = 0
for names in db.search_rating_list(user_id):
print(names)
if names[0] in modict:
percent = modict[names[0]] * 12 / goal[0][1]
if names[0] in dadict:
percent = dadict[names[0]] * 30 * 12 / goal[0][1]
if names[1] <= 6 and percent >= 0.05:
ratings[names[0]] = names[1], percent
print(ratings)
return render_template('area.html', idnum=user_id, ratings=ratings)
@app.route('/logout')
def logout():
if 'username' in session:
session.pop('username')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/account')
def account():
if 'username' not in session:
flash('You must be logged in to access this page')
return redirect(url_for('login'))
user_list = json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True))
print(json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True)))
return render_template('accounts.html', user_list=user_list)
@app.route('/update', methods=['POST'])
def update():
print('this is the updates')
update_dict = request.form['all-options']
update_dict = json.loads(update_dict)
print(request.form)
user_ids = db.search_user_list(session['username'])
user = user_ids[0][-1]
print(user)
db.update_user_list(update_dict['username'] or user_ids[0][0],
update_dict['password'] or user_ids[0][1], user)
db.reset_statistics(user, update_dict['reset'])
session.pop('username')
session['username'] = update_dict['username'] or user_ids[0][0]
flash('Account information updated successfully')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/del')
def delete():
if 'username' not in session:
flash("Woops. You can't be here")
return redirect(url_for('login'))
user = db.search_user_list(session['username'])[0][-1]
print(user)
db.update_user_list(None, None, user, rem=True)
flash('User successfully removed')
session.pop('username')
return redirect(url_for('home'))
if __name__ == '__main__':
app.debug = True
app.run()
<|reserved_special_token_1|>
import os, datetime
import urllib
from flask import (Flask, flash, json, jsonify, redirect, render_template,
request, session, url_for)
import util.database as db
template_path=os.path.dirname(__file__)+"/templates"
file=""
if template_path!="/templates":
app = Flask("__main__",template_folder=os.path.dirname(__file__)+"/templates",static_folder=os.path.dirname(__file__)+"/static")
file = open(os.path.dirname(__file__)+'/data/keys.json')
else:
app = Flask("__main__")
file = open('./data/keys.json')
app.secret_key = os.urandom(32)
content = file.read()
keys = json.loads(content)
# has a 5000 calls/day limit
PIXABAY_KEY = keys['Pixabay']
PIXABAY_STUB = "https://pixabay.com/api/?key=" + PIXABAY_KEY + "&q=" #separate words with "+"
@app.route('/')
def home():
if "username" in session:
id_num=db.search_user_list(session["username"], is_usrname=True)[0][2]
finavail=db.search_finance_list(id_num)
goalavail=db.search_goal_list(id_num)
if finavail:
session["finances"]=session["username"]
if goalavail:
session["goals"]=session["username"]
set_goal = db.search_goal_list(id_num)
print(set_goal)
if set_goal != []:
user_id = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True)[0][2]
g = db.search_goal_list(user_id)
b = db.search_finance_list(user_id)
t = db.search_time_list(user_id)
date_now = datetime.date.today()
price = g
perc = g
delta_months = 0
if g != []:
g = g[0][0]
if price != []:
price = price[0][1]
if perc != []:
perc = perc[0][2]
##function to get difference in months between 2 dates
def months_between(date1,date2):
if date1>date2:
date1,date2=date2,date1
m1=date1.year*12+date1.month
m2=date2.year*12+date2.month
months=m2-m1
if date1.day>date2.day:
months-=1
elif date1.day==date2.day:
seconds1=date1.hour*3600+date1.minute+date1.second
seconds2=date2.hour*3600+date2.minute+date2.second
if seconds1>seconds2:
months-=1
return months
if t != []:
t = t[0][0]
delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),'%Y-%m-%d'))
print(delta_months)
img = db.search_image_list(user_id)
if img != []:
img = img[0][0]
if b != []:
bal = b[0][0]
inc = b[0][1]
print(b)
print(g)
print(price)
print(perc)
print(img)
if g or price:
if b:
print("Used the first one")
perc_complete = (delta_months * (perc / 100.0) * inc)/price
print(perc_complete)
if perc_complete > 1:
perc_complete = 1
return render_template('home.html',fin=finavail,goal=goalavail, set_goal= set_goal, goal_name =g, goal_price=price,perc_inc = perc, image=img, bal=bal, income=inc, months= delta_months, perc_comp = perc_complete * 100 )
return render_template('home.html',fin=finavail,goal=goalavail)
return render_template('home.html',fin=finavail,goal=goalavail)
return render_template('home.html')
@app.route('/register')
def register():
return render_template('register.html')
@app.route('/login')
def login():
return render_template('login.html')
@app.route('/auth', methods=['POST'])
def auth():
user = request.form.get("user")
paswrd = request.form.get('pass')
if request.form.get("submit")=="Register":
paswrd2 = request.form.get("pass2")
print(paswrd)
print(paswrd2)
if paswrd != paswrd2:
flash("Passwords Do Not Match")
return redirect(url_for('register'))
if db.register(user, paswrd):
flash("Registered successfully")
session['username'] = request.form['user']
else:
flash("Unable to register the user")
return redirect(url_for('register'))
print("Username has been registered previously!")
else:
match=db.search_user_list(user, is_usrname=True)
if len(match)>0:
if match[0][1]==paswrd:
session["username"]=request.form["user"]
else:
flash("wrong Password")
return redirect(url_for('login'))
else:
flash("User not found")
return redirect(url_for('login'))
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/finances')
def finance():
if 'username' not in session:
flash("You must be logged in to access this page")
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
items = db.search_finance_list(user_id)
daily = db.search_expense_list(user_id, is_id=True)
monthly = db.search_monthly_list(user_id, is_id=True)
ratings = db.search_rating_list(user_id, is_id=True)
print(ratings)
print(f"Unlike month, this is daily: {daily}\n")
w = dict([ (x[0], x[1]) for x in daily ])
s = dict([ (x[0], x[1]) for x in monthly ])
r = dict([ (x[0], x[1]) for x in ratings ])
print(f"THIS is monthly: {monthly}")
print(f"THIS is s: {s}")
print(f"These are the ratings: {r}")
total = 0
m_total = 0
for x in w.values():
total += float(x)
for x in s.values():
m_total += float(x)
if items != []:
bal,income,i = items[0]
diction = {"Balance":bal, "Income":income}
return render_template('findata.html',
diction=diction,
daily=w,
months = s,
total=total,
mtotal = m_total,completed=True, ratings=r)
return render_template('findata.html')
@app.route('/fincalc', methods=['POST'])
def calc():
if 'username' not in session:
flash("You must be logged in to access this page")
return redirect(url_for('login'))
# print(request.form)
session["finances"]=session["username"]
bal = request.form['balance'][1:]
monthly = request.form['monthly-inputs']
income = request.form['income'][1:]
# print(request.form)
s = request.form
d_rates = request.form['daily-importance']
m_rates = request.form['monthly-importance']
print(d_rates)
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
daily_dict = json.loads(d_rates)
monthly_dict = json.loads(m_rates)
print(daily_dict)
print(monthly_dict)
dai_im = dict([x for x in daily_dict.values()]) # {expenseName: rating, expenseName2: rating, ...}
mon_im = dict([x for x in monthly_dict.values()])
file=os.path.dirname(__file__)+f'/static/ratings.csv'
stringg = "{"
try:
with open(file) as f: # if readable, file already exists
print("File found, not creating...")
f.close()
except Exception as e:
print(e)
with open(file, 'a+') as f: # creates the file
print("File not found, creating...")
f.write(f"ratings,id\n")
f.close()
for item in mon_im:
db.add_rating(item, mon_im[item], user_id)
stringg += "'" + item + "'" + " : " + "'" + str(mon_im[item]) + "'" + " "
for item in dai_im:
db.add_rating(item, dai_im[item], user_id)
stringg += "'" + item + "'" + " : " + "'" + str(dai_im[item]) + "'" + " "
stringg += "}," + str(user_id) + "\n"
with open(file, "r") as f:
lines = f.readlines()
with open(file, "w") as f:
for line in lines:
if str(user_id) != line.strip("\n").split(",")[1]:
f.write(line)
f.write(stringg)
f.close()
daily = request.form['all-inputs']
print(f"This is daily: {monthly}")
daily = json.loads(daily) # dictionary
monthly = json.loads(monthly)
print(f"This is daily now {monthly}")
w = dict([x for x in daily.values()]) # {expense1: $$$, expense2: $$$, ...}
m = dict([x for x in monthly.values()])
print(f"\nThis is calculated m:{m}\n")
db.add_finances(bal, m, income, w, user_id)
flash("Finances updated")
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/goals')
def goals():
if 'username' not in session:
flash("You must be logged in to access this page")
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
g = db.search_goal_list(user_id)
b = db.search_finance_list(user_id)
t = db.search_time_list(user_id)
date_now = datetime.date.today()
price = g
perc = g
delta_months = 0
if g != []:
g = g[0][0]
if price != []:
price = price[0][1]
if perc != []:
perc = perc[0][2]
##function to get difference in months between 2 dates
def months_between(date1,date2):
if date1>date2:
date1,date2=date2,date1
m1=date1.year*12+date1.month
m2=date2.year*12+date2.month
months=m2-m1
if date1.day>date2.day:
months-=1
elif date1.day==date2.day:
seconds1=date1.hour*3600+date1.minute+date1.second
seconds2=date2.hour*3600+date2.minute+date2.second
if seconds1>seconds2:
months-=1
return months
if t != []:
t = t[0][0]
delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),'%Y-%m-%d'))
print(delta_months)
img = db.search_image_list(user_id)
if img != []:
img = img[0][0]
if b != []:
bal = b[0][0]
inc = b[0][1]
print(b)
print(g)
print(price)
print(perc)
print(img)
if g or price:
if b:
print("Used the first one")
perc_complete = (delta_months * (perc / 100.0) * inc)/price
print(perc_complete)
if perc_complete > 1:
perc_complete = 1
return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,perc_inc = perc, image=img, bal=bal, income=inc, months= delta_months, perc_comp = perc_complete * 100 )
else:
print("Used the second")
return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,perc_inc = perc, image=img)
else:
if b:
return render_template('goals.html', bal=bal, income=inc)
else:
return render_template('goals.html')
@app.route('/gcalc', methods=['POST'])
def gcalc():
if 'username' not in session:
flash("You must be logged in to access this page")
return redirect(url_for('login'))
goal_name = request.form['goal']
goal_price = request.form['goal_price'][1:]
percentage = request.form['slide']
print("This is percentage:")
print(percentage)
print("gcalc")
print(goal_name)
print(goal_price)
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
db.add_goals(goal_name, goal_price, percentage, user_id)
a = db.search_image_list(user_id)
print(a)
# optimization to save on api calls
if a == [] or a[0][2] != goal_name:
try:
l = urllib.request.urlopen(PIXABAY_STUB + goal_name.replace(' ', '+') + "&image_type=photo")
p = json.loads(l.read())
img = p['hits'][0]['webformatURL']
except:
return render_template('error.html', err="Cannot connect to API", fix="Try refreshing or contacting the site owner")
else:
img = a[0][1]
db.add_images(img, goal_name, user_id)
flash(f"Goal for {goal_name} at ${goal_price} has been added!")
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/sankey')
def sankey():
if 'username' not in session:
flash("You must be logged in to access this page")
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
return render_template('sankey.html',idnum=user_id)
@app.route('/pie')
def pie():
if 'username' not in session:
flash("You must be logged in to access this page")
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
return render_template('pie.html',idnum=user_id)
@app.route('/area')
def area():
if 'username' not in session:
flash("You must be logged in to access this page")
return redirect(url_for('login'))
user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]
goal=db.search_goal_list(user_id)
if goal == []:
return redirect(url_for('goals'))
daily=db.search_expense_list(user_id)
monthly=db.search_monthly_list(user_id)
dadict={}
modict={}
print(goal)
ratings={}
for names in daily:
dadict[names[0]]=names[1]
for names in monthly:
modict[names[0]]=names[1]
print(dadict,modict)
percent=0
for names in db.search_rating_list(user_id):
print(names)
if names[0] in modict:
percent=(modict[names[0]]*12)/goal[0][1]
if names[0] in dadict:
percent=(dadict[names[0]]*30*12)/goal[0][1]
if names[1]<=6 and percent >=0.05:
ratings[names[0]]=(names[1],percent)
print(ratings)
return render_template('area.html',idnum=user_id,ratings=ratings)
@app.route('/logout')
def logout():
if 'username' in session:
session.pop('username')
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/account')
def account():
if 'username' not in session:
flash("You must be logged in to access this page")
return redirect(url_for('login'))
# print(db.search_user_list(session['username']))
user_list = json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True))
print(json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True)))
return render_template('accounts.html', user_list=user_list)
@app.route('/update', methods=["POST"])
def update():
print('this is the updates')
update_dict = request.form['all-options']
update_dict = json.loads(update_dict)
print(request.form)
user_ids = db.search_user_list(session['username'])
user = user_ids[0][-1]
print(user)
db.update_user_list(update_dict['username'] or user_ids[0][0], update_dict['password'] or user_ids[0][1], user)
db.reset_statistics(user, update_dict['reset'])
session.pop('username')
session['username'] = update_dict['username'] or user_ids[0][0] # change username in session
flash("Account information updated successfully")
return redirect(url_for('home'))
@app.route('/del')
def delete():
if 'username' not in session:
flash("Woops. You can't be here")
return redirect(url_for('login'))
user = db.search_user_list(session['username'])[0][-1]
print(user)
db.update_user_list(None, None, user, rem=True)
flash("User successfully removed")
session.pop('username')
return redirect(url_for('home'))
if __name__ == "__main__":
app.debug = True
app.run()
|
flexible
|
{
"blob_id": "5c20eefe8111d44a36e69b873a71377ee7bfa23d",
"index": 6768,
"step-1": "<mask token>\n\n\n@app.route('/')\ndef home():\n if 'username' in session:\n id_num = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True)[0][2\n ]\n finavail = db.search_finance_list(id_num)\n goalavail = db.search_goal_list(id_num)\n if finavail:\n session['finances'] = session['username']\n if goalavail:\n session['goals'] = session['username']\n set_goal = db.search_goal_list(id_num)\n print(set_goal)\n if set_goal != []:\n user_id = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True\n )[0][2]\n g = db.search_goal_list(user_id)\n b = db.search_finance_list(user_id)\n t = db.search_time_list(user_id)\n date_now = datetime.date.today()\n price = g\n perc = g\n delta_months = 0\n if g != []:\n g = g[0][0]\n if price != []:\n price = price[0][1]\n if perc != []:\n perc = perc[0][2]\n\n def months_between(date1, date2):\n if date1 > date2:\n date1, date2 = date2, date1\n m1 = date1.year * 12 + date1.month\n m2 = date2.year * 12 + date2.month\n months = m2 - m1\n if date1.day > date2.day:\n months -= 1\n elif date1.day == date2.day:\n seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second\n seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second\n if seconds1 > seconds2:\n months -= 1\n return months\n if t != []:\n t = t[0][0]\n delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,\n '%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),\n '%Y-%m-%d'))\n print(delta_months)\n img = db.search_image_list(user_id)\n if img != []:\n img = img[0][0]\n if b != []:\n bal = b[0][0]\n inc = b[0][1]\n print(b)\n print(g)\n print(price)\n print(perc)\n print(img)\n if g or price:\n if b:\n print('Used the first one')\n perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price\n print(perc_complete)\n if perc_complete > 1:\n perc_complete = 1\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=\n goalavail, set_goal=set_goal, goal_name=g,\n goal_price=price, perc_inc=perc, image=img, bal=bal,\n income=inc, months=delta_months, perc_comp=\n perc_complete * 100)\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)\n return render_template('home.html')\n\n\n<mask token>\n\n\n@app.route('/login')\ndef login():\n return render_template('login.html')\n\n\n@app.route('/auth', methods=['POST'])\ndef auth():\n user = request.form.get('user')\n paswrd = request.form.get('pass')\n if request.form.get('submit') == 'Register':\n paswrd2 = request.form.get('pass2')\n print(paswrd)\n print(paswrd2)\n if paswrd != paswrd2:\n flash('Passwords Do Not Match')\n return redirect(url_for('register'))\n if db.register(user, paswrd):\n flash('Registered successfully')\n session['username'] = request.form['user']\n else:\n flash('Unable to register the user')\n return redirect(url_for('register'))\n print('Username has been registered previously!')\n else:\n match = db.search_user_list(user, is_usrname=True)\n if len(match) > 0:\n if match[0][1] == paswrd:\n session['username'] = request.form['user']\n else:\n flash('wrong Password')\n return redirect(url_for('login'))\n else:\n flash('User not found')\n return redirect(url_for('login'))\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/finances')\ndef finance():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n items = db.search_finance_list(user_id)\n daily = db.search_expense_list(user_id, is_id=True)\n monthly = db.search_monthly_list(user_id, is_id=True)\n ratings = db.search_rating_list(user_id, is_id=True)\n print(ratings)\n print(f'Unlike month, this is daily: {daily}\\n')\n w = dict([(x[0], x[1]) for x in daily])\n s = dict([(x[0], x[1]) for x in monthly])\n r = dict([(x[0], x[1]) for x in ratings])\n print(f'THIS is monthly: {monthly}')\n print(f'THIS is s: {s}')\n print(f'These are the ratings: {r}')\n total = 0\n m_total = 0\n for x in w.values():\n total += float(x)\n for x in s.values():\n m_total += float(x)\n if items != []:\n bal, income, i = items[0]\n diction = {'Balance': bal, 'Income': income}\n return render_template('findata.html', diction=diction, daily=w,\n months=s, total=total, mtotal=m_total, completed=True, ratings=r)\n return render_template('findata.html')\n\n\n@app.route('/fincalc', methods=['POST'])\ndef calc():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n session['finances'] = session['username']\n bal = request.form['balance'][1:]\n monthly = request.form['monthly-inputs']\n income = request.form['income'][1:]\n s = request.form\n d_rates = request.form['daily-importance']\n m_rates = request.form['monthly-importance']\n print(d_rates)\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n daily_dict = json.loads(d_rates)\n monthly_dict = json.loads(m_rates)\n print(daily_dict)\n print(monthly_dict)\n dai_im = dict([x for x in daily_dict.values()])\n mon_im = dict([x for x in monthly_dict.values()])\n file = os.path.dirname(__file__) + f'/static/ratings.csv'\n stringg = '{'\n try:\n with open(file) as f:\n print('File found, not creating...')\n f.close()\n except Exception as e:\n print(e)\n with open(file, 'a+') as f:\n print('File not found, creating...')\n f.write(f'ratings,id\\n')\n f.close()\n for item in mon_im:\n db.add_rating(item, mon_im[item], user_id)\n stringg += \"'\" + item + \"'\" + ' : ' + \"'\" + str(mon_im[item]\n ) + \"'\" + ' '\n for item in dai_im:\n db.add_rating(item, dai_im[item], user_id)\n stringg += \"'\" + item + \"'\" + ' : ' + \"'\" + str(dai_im[item]\n ) + \"'\" + ' '\n stringg += '},' + str(user_id) + '\\n'\n with open(file, 'r') as f:\n lines = f.readlines()\n with open(file, 'w') as f:\n for line in lines:\n if str(user_id) != line.strip('\\n').split(',')[1]:\n f.write(line)\n f.write(stringg)\n f.close()\n daily = request.form['all-inputs']\n print(f'This is daily: {monthly}')\n daily = json.loads(daily)\n monthly = json.loads(monthly)\n print(f'This is daily now {monthly}')\n w = dict([x for x in daily.values()])\n m = dict([x for x in monthly.values()])\n print(f'\\nThis is calculated m:{m}\\n')\n db.add_finances(bal, m, income, w, user_id)\n flash('Finances updated')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/goals')\ndef goals():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n g = db.search_goal_list(user_id)\n b = db.search_finance_list(user_id)\n t = db.search_time_list(user_id)\n date_now = datetime.date.today()\n price = g\n perc = g\n delta_months = 0\n if g != []:\n g = g[0][0]\n if price != []:\n price = price[0][1]\n if perc != []:\n perc = perc[0][2]\n\n def months_between(date1, date2):\n if date1 > date2:\n date1, date2 = date2, date1\n m1 = date1.year * 12 + date1.month\n m2 = date2.year * 12 + date2.month\n months = m2 - m1\n if date1.day > date2.day:\n months -= 1\n elif date1.day == date2.day:\n seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second\n seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second\n if seconds1 > seconds2:\n months -= 1\n return months\n if t != []:\n t = t[0][0]\n delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,\n '%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now), '%Y-%m-%d'))\n print(delta_months)\n img = db.search_image_list(user_id)\n if img != []:\n img = img[0][0]\n if b != []:\n bal = b[0][0]\n inc = b[0][1]\n print(b)\n print(g)\n print(price)\n print(perc)\n print(img)\n if g or price:\n if b:\n print('Used the first one')\n perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price\n print(perc_complete)\n if perc_complete > 1:\n perc_complete = 1\n return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,\n perc_inc=perc, image=img, bal=bal, income=inc, months=\n delta_months, perc_comp=perc_complete * 100)\n else:\n print('Used the second')\n return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,\n perc_inc=perc, image=img)\n elif b:\n return render_template('goals.html', bal=bal, income=inc)\n else:\n return render_template('goals.html')\n\n\n@app.route('/gcalc', methods=['POST'])\ndef gcalc():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n goal_name = request.form['goal']\n goal_price = request.form['goal_price'][1:]\n percentage = request.form['slide']\n print('This is percentage:')\n print(percentage)\n print('gcalc')\n print(goal_name)\n print(goal_price)\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n db.add_goals(goal_name, goal_price, percentage, user_id)\n a = db.search_image_list(user_id)\n print(a)\n if a == [] or a[0][2] != goal_name:\n try:\n l = urllib.request.urlopen(PIXABAY_STUB + goal_name.replace(' ',\n '+') + '&image_type=photo')\n p = json.loads(l.read())\n img = p['hits'][0]['webformatURL']\n except:\n return render_template('error.html', err=\n 'Cannot connect to API', fix=\n 'Try refreshing or contacting the site owner')\n else:\n img = a[0][1]\n db.add_images(img, goal_name, user_id)\n flash(f'Goal for {goal_name} at ${goal_price} has been added!')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/sankey')\ndef sankey():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n return render_template('sankey.html', idnum=user_id)\n\n\n@app.route('/pie')\ndef pie():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n return render_template('pie.html', idnum=user_id)\n\n\n@app.route('/area')\ndef area():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n goal = db.search_goal_list(user_id)\n if goal == []:\n return redirect(url_for('goals'))\n daily = db.search_expense_list(user_id)\n monthly = db.search_monthly_list(user_id)\n dadict = {}\n modict = {}\n print(goal)\n ratings = {}\n for names in daily:\n dadict[names[0]] = names[1]\n for names in monthly:\n modict[names[0]] = names[1]\n print(dadict, modict)\n percent = 0\n for names in db.search_rating_list(user_id):\n print(names)\n if names[0] in modict:\n percent = modict[names[0]] * 12 / goal[0][1]\n if names[0] in dadict:\n percent = dadict[names[0]] * 30 * 12 / goal[0][1]\n if names[1] <= 6 and percent >= 0.05:\n ratings[names[0]] = names[1], percent\n print(ratings)\n return render_template('area.html', idnum=user_id, ratings=ratings)\n\n\n@app.route('/logout')\ndef logout():\n if 'username' in session:\n session.pop('username')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/account')\ndef account():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_list = json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True))\n print(json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True)))\n return render_template('accounts.html', user_list=user_list)\n\n\n@app.route('/update', methods=['POST'])\ndef update():\n print('this is the updates')\n update_dict = request.form['all-options']\n update_dict = json.loads(update_dict)\n print(request.form)\n user_ids = db.search_user_list(session['username'])\n user = user_ids[0][-1]\n print(user)\n db.update_user_list(update_dict['username'] or user_ids[0][0], \n update_dict['password'] or user_ids[0][1], user)\n db.reset_statistics(user, update_dict['reset'])\n session.pop('username')\n session['username'] = update_dict['username'] or user_ids[0][0]\n flash('Account information updated successfully')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/del')\ndef delete():\n if 'username' not in session:\n flash(\"Woops. You can't be here\")\n return redirect(url_for('login'))\n user = db.search_user_list(session['username'])[0][-1]\n print(user)\n db.update_user_list(None, None, user, rem=True)\n flash('User successfully removed')\n session.pop('username')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\n@app.route('/')\ndef home():\n if 'username' in session:\n id_num = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True)[0][2\n ]\n finavail = db.search_finance_list(id_num)\n goalavail = db.search_goal_list(id_num)\n if finavail:\n session['finances'] = session['username']\n if goalavail:\n session['goals'] = session['username']\n set_goal = db.search_goal_list(id_num)\n print(set_goal)\n if set_goal != []:\n user_id = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True\n )[0][2]\n g = db.search_goal_list(user_id)\n b = db.search_finance_list(user_id)\n t = db.search_time_list(user_id)\n date_now = datetime.date.today()\n price = g\n perc = g\n delta_months = 0\n if g != []:\n g = g[0][0]\n if price != []:\n price = price[0][1]\n if perc != []:\n perc = perc[0][2]\n\n def months_between(date1, date2):\n if date1 > date2:\n date1, date2 = date2, date1\n m1 = date1.year * 12 + date1.month\n m2 = date2.year * 12 + date2.month\n months = m2 - m1\n if date1.day > date2.day:\n months -= 1\n elif date1.day == date2.day:\n seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second\n seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second\n if seconds1 > seconds2:\n months -= 1\n return months\n if t != []:\n t = t[0][0]\n delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,\n '%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),\n '%Y-%m-%d'))\n print(delta_months)\n img = db.search_image_list(user_id)\n if img != []:\n img = img[0][0]\n if b != []:\n bal = b[0][0]\n inc = b[0][1]\n print(b)\n print(g)\n print(price)\n print(perc)\n print(img)\n if g or price:\n if b:\n print('Used the first one')\n perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price\n print(perc_complete)\n if perc_complete > 1:\n perc_complete = 1\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=\n goalavail, set_goal=set_goal, goal_name=g,\n goal_price=price, perc_inc=perc, image=img, bal=bal,\n income=inc, months=delta_months, perc_comp=\n perc_complete * 100)\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)\n return render_template('home.html')\n\n\n@app.route('/register')\ndef register():\n return render_template('register.html')\n\n\n@app.route('/login')\ndef login():\n return render_template('login.html')\n\n\n@app.route('/auth', methods=['POST'])\ndef auth():\n user = request.form.get('user')\n paswrd = request.form.get('pass')\n if request.form.get('submit') == 'Register':\n paswrd2 = request.form.get('pass2')\n print(paswrd)\n print(paswrd2)\n if paswrd != paswrd2:\n flash('Passwords Do Not Match')\n return redirect(url_for('register'))\n if db.register(user, paswrd):\n flash('Registered successfully')\n session['username'] = request.form['user']\n else:\n flash('Unable to register the user')\n return redirect(url_for('register'))\n print('Username has been registered previously!')\n else:\n match = db.search_user_list(user, is_usrname=True)\n if len(match) > 0:\n if match[0][1] == paswrd:\n session['username'] = request.form['user']\n else:\n flash('wrong Password')\n return redirect(url_for('login'))\n else:\n flash('User not found')\n return redirect(url_for('login'))\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/finances')\ndef finance():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n items = db.search_finance_list(user_id)\n daily = db.search_expense_list(user_id, is_id=True)\n monthly = db.search_monthly_list(user_id, is_id=True)\n ratings = db.search_rating_list(user_id, is_id=True)\n print(ratings)\n print(f'Unlike month, this is daily: {daily}\\n')\n w = dict([(x[0], x[1]) for x in daily])\n s = dict([(x[0], x[1]) for x in monthly])\n r = dict([(x[0], x[1]) for x in ratings])\n print(f'THIS is monthly: {monthly}')\n print(f'THIS is s: {s}')\n print(f'These are the ratings: {r}')\n total = 0\n m_total = 0\n for x in w.values():\n total += float(x)\n for x in s.values():\n m_total += float(x)\n if items != []:\n bal, income, i = items[0]\n diction = {'Balance': bal, 'Income': income}\n return render_template('findata.html', diction=diction, daily=w,\n months=s, total=total, mtotal=m_total, completed=True, ratings=r)\n return render_template('findata.html')\n\n\n@app.route('/fincalc', methods=['POST'])\ndef calc():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n session['finances'] = session['username']\n bal = request.form['balance'][1:]\n monthly = request.form['monthly-inputs']\n income = request.form['income'][1:]\n s = request.form\n d_rates = request.form['daily-importance']\n m_rates = request.form['monthly-importance']\n print(d_rates)\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n daily_dict = json.loads(d_rates)\n monthly_dict = json.loads(m_rates)\n print(daily_dict)\n print(monthly_dict)\n dai_im = dict([x for x in daily_dict.values()])\n mon_im = dict([x for x in monthly_dict.values()])\n file = os.path.dirname(__file__) + f'/static/ratings.csv'\n stringg = '{'\n try:\n with open(file) as f:\n print('File found, not creating...')\n f.close()\n except Exception as e:\n print(e)\n with open(file, 'a+') as f:\n print('File not found, creating...')\n f.write(f'ratings,id\\n')\n f.close()\n for item in mon_im:\n db.add_rating(item, mon_im[item], user_id)\n stringg += \"'\" + item + \"'\" + ' : ' + \"'\" + str(mon_im[item]\n ) + \"'\" + ' '\n for item in dai_im:\n db.add_rating(item, dai_im[item], user_id)\n stringg += \"'\" + item + \"'\" + ' : ' + \"'\" + str(dai_im[item]\n ) + \"'\" + ' '\n stringg += '},' + str(user_id) + '\\n'\n with open(file, 'r') as f:\n lines = f.readlines()\n with open(file, 'w') as f:\n for line in lines:\n if str(user_id) != line.strip('\\n').split(',')[1]:\n f.write(line)\n f.write(stringg)\n f.close()\n daily = request.form['all-inputs']\n print(f'This is daily: {monthly}')\n daily = json.loads(daily)\n monthly = json.loads(monthly)\n print(f'This is daily now {monthly}')\n w = dict([x for x in daily.values()])\n m = dict([x for x in monthly.values()])\n print(f'\\nThis is calculated m:{m}\\n')\n db.add_finances(bal, m, income, w, user_id)\n flash('Finances updated')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/goals')\ndef goals():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n g = db.search_goal_list(user_id)\n b = db.search_finance_list(user_id)\n t = db.search_time_list(user_id)\n date_now = datetime.date.today()\n price = g\n perc = g\n delta_months = 0\n if g != []:\n g = g[0][0]\n if price != []:\n price = price[0][1]\n if perc != []:\n perc = perc[0][2]\n\n def months_between(date1, date2):\n if date1 > date2:\n date1, date2 = date2, date1\n m1 = date1.year * 12 + date1.month\n m2 = date2.year * 12 + date2.month\n months = m2 - m1\n if date1.day > date2.day:\n months -= 1\n elif date1.day == date2.day:\n seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second\n seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second\n if seconds1 > seconds2:\n months -= 1\n return months\n if t != []:\n t = t[0][0]\n delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,\n '%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now), '%Y-%m-%d'))\n print(delta_months)\n img = db.search_image_list(user_id)\n if img != []:\n img = img[0][0]\n if b != []:\n bal = b[0][0]\n inc = b[0][1]\n print(b)\n print(g)\n print(price)\n print(perc)\n print(img)\n if g or price:\n if b:\n print('Used the first one')\n perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price\n print(perc_complete)\n if perc_complete > 1:\n perc_complete = 1\n return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,\n perc_inc=perc, image=img, bal=bal, income=inc, months=\n delta_months, perc_comp=perc_complete * 100)\n else:\n print('Used the second')\n return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,\n perc_inc=perc, image=img)\n elif b:\n return render_template('goals.html', bal=bal, income=inc)\n else:\n return render_template('goals.html')\n\n\n@app.route('/gcalc', methods=['POST'])\ndef gcalc():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n goal_name = request.form['goal']\n goal_price = request.form['goal_price'][1:]\n percentage = request.form['slide']\n print('This is percentage:')\n print(percentage)\n print('gcalc')\n print(goal_name)\n print(goal_price)\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n db.add_goals(goal_name, goal_price, percentage, user_id)\n a = db.search_image_list(user_id)\n print(a)\n if a == [] or a[0][2] != goal_name:\n try:\n l = urllib.request.urlopen(PIXABAY_STUB + goal_name.replace(' ',\n '+') + '&image_type=photo')\n p = json.loads(l.read())\n img = p['hits'][0]['webformatURL']\n except:\n return render_template('error.html', err=\n 'Cannot connect to API', fix=\n 'Try refreshing or contacting the site owner')\n else:\n img = a[0][1]\n db.add_images(img, goal_name, user_id)\n flash(f'Goal for {goal_name} at ${goal_price} has been added!')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/sankey')\ndef sankey():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n return render_template('sankey.html', idnum=user_id)\n\n\n@app.route('/pie')\ndef pie():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n return render_template('pie.html', idnum=user_id)\n\n\n@app.route('/area')\ndef area():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n goal = db.search_goal_list(user_id)\n if goal == []:\n return redirect(url_for('goals'))\n daily = db.search_expense_list(user_id)\n monthly = db.search_monthly_list(user_id)\n dadict = {}\n modict = {}\n print(goal)\n ratings = {}\n for names in daily:\n dadict[names[0]] = names[1]\n for names in monthly:\n modict[names[0]] = names[1]\n print(dadict, modict)\n percent = 0\n for names in db.search_rating_list(user_id):\n print(names)\n if names[0] in modict:\n percent = modict[names[0]] * 12 / goal[0][1]\n if names[0] in dadict:\n percent = dadict[names[0]] * 30 * 12 / goal[0][1]\n if names[1] <= 6 and percent >= 0.05:\n ratings[names[0]] = names[1], percent\n print(ratings)\n return render_template('area.html', idnum=user_id, ratings=ratings)\n\n\n@app.route('/logout')\ndef logout():\n if 'username' in session:\n session.pop('username')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/account')\ndef account():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_list = json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True))\n print(json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True)))\n return render_template('accounts.html', user_list=user_list)\n\n\n@app.route('/update', methods=['POST'])\ndef update():\n print('this is the updates')\n update_dict = request.form['all-options']\n update_dict = json.loads(update_dict)\n print(request.form)\n user_ids = db.search_user_list(session['username'])\n user = user_ids[0][-1]\n print(user)\n db.update_user_list(update_dict['username'] or user_ids[0][0], \n update_dict['password'] or user_ids[0][1], user)\n db.reset_statistics(user, update_dict['reset'])\n session.pop('username')\n session['username'] = update_dict['username'] or user_ids[0][0]\n flash('Account information updated successfully')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/del')\ndef delete():\n if 'username' not in session:\n flash(\"Woops. You can't be here\")\n return redirect(url_for('login'))\n user = db.search_user_list(session['username'])[0][-1]\n print(user)\n db.update_user_list(None, None, user, rem=True)\n flash('User successfully removed')\n session.pop('username')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\nif template_path != '/templates':\n app = Flask('__main__', template_folder=os.path.dirname(__file__) +\n '/templates', static_folder=os.path.dirname(__file__) + '/static')\n file = open(os.path.dirname(__file__) + '/data/keys.json')\nelse:\n app = Flask('__main__')\n file = open('./data/keys.json')\n<mask token>\n\n\n@app.route('/')\ndef home():\n if 'username' in session:\n id_num = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True)[0][2\n ]\n finavail = db.search_finance_list(id_num)\n goalavail = db.search_goal_list(id_num)\n if finavail:\n session['finances'] = session['username']\n if goalavail:\n session['goals'] = session['username']\n set_goal = db.search_goal_list(id_num)\n print(set_goal)\n if set_goal != []:\n user_id = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True\n )[0][2]\n g = db.search_goal_list(user_id)\n b = db.search_finance_list(user_id)\n t = db.search_time_list(user_id)\n date_now = datetime.date.today()\n price = g\n perc = g\n delta_months = 0\n if g != []:\n g = g[0][0]\n if price != []:\n price = price[0][1]\n if perc != []:\n perc = perc[0][2]\n\n def months_between(date1, date2):\n if date1 > date2:\n date1, date2 = date2, date1\n m1 = date1.year * 12 + date1.month\n m2 = date2.year * 12 + date2.month\n months = m2 - m1\n if date1.day > date2.day:\n months -= 1\n elif date1.day == date2.day:\n seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second\n seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second\n if seconds1 > seconds2:\n months -= 1\n return months\n if t != []:\n t = t[0][0]\n delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,\n '%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),\n '%Y-%m-%d'))\n print(delta_months)\n img = db.search_image_list(user_id)\n if img != []:\n img = img[0][0]\n if b != []:\n bal = b[0][0]\n inc = b[0][1]\n print(b)\n print(g)\n print(price)\n print(perc)\n print(img)\n if g or price:\n if b:\n print('Used the first one')\n perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price\n print(perc_complete)\n if perc_complete > 1:\n perc_complete = 1\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=\n goalavail, set_goal=set_goal, goal_name=g,\n goal_price=price, perc_inc=perc, image=img, bal=bal,\n income=inc, months=delta_months, perc_comp=\n perc_complete * 100)\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)\n return render_template('home.html')\n\n\n@app.route('/register')\ndef register():\n return render_template('register.html')\n\n\n@app.route('/login')\ndef login():\n return render_template('login.html')\n\n\n@app.route('/auth', methods=['POST'])\ndef auth():\n user = request.form.get('user')\n paswrd = request.form.get('pass')\n if request.form.get('submit') == 'Register':\n paswrd2 = request.form.get('pass2')\n print(paswrd)\n print(paswrd2)\n if paswrd != paswrd2:\n flash('Passwords Do Not Match')\n return redirect(url_for('register'))\n if db.register(user, paswrd):\n flash('Registered successfully')\n session['username'] = request.form['user']\n else:\n flash('Unable to register the user')\n return redirect(url_for('register'))\n print('Username has been registered previously!')\n else:\n match = db.search_user_list(user, is_usrname=True)\n if len(match) > 0:\n if match[0][1] == paswrd:\n session['username'] = request.form['user']\n else:\n flash('wrong Password')\n return redirect(url_for('login'))\n else:\n flash('User not found')\n return redirect(url_for('login'))\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/finances')\ndef finance():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n items = db.search_finance_list(user_id)\n daily = db.search_expense_list(user_id, is_id=True)\n monthly = db.search_monthly_list(user_id, is_id=True)\n ratings = db.search_rating_list(user_id, is_id=True)\n print(ratings)\n print(f'Unlike month, this is daily: {daily}\\n')\n w = dict([(x[0], x[1]) for x in daily])\n s = dict([(x[0], x[1]) for x in monthly])\n r = dict([(x[0], x[1]) for x in ratings])\n print(f'THIS is monthly: {monthly}')\n print(f'THIS is s: {s}')\n print(f'These are the ratings: {r}')\n total = 0\n m_total = 0\n for x in w.values():\n total += float(x)\n for x in s.values():\n m_total += float(x)\n if items != []:\n bal, income, i = items[0]\n diction = {'Balance': bal, 'Income': income}\n return render_template('findata.html', diction=diction, daily=w,\n months=s, total=total, mtotal=m_total, completed=True, ratings=r)\n return render_template('findata.html')\n\n\n@app.route('/fincalc', methods=['POST'])\ndef calc():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n session['finances'] = session['username']\n bal = request.form['balance'][1:]\n monthly = request.form['monthly-inputs']\n income = request.form['income'][1:]\n s = request.form\n d_rates = request.form['daily-importance']\n m_rates = request.form['monthly-importance']\n print(d_rates)\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n daily_dict = json.loads(d_rates)\n monthly_dict = json.loads(m_rates)\n print(daily_dict)\n print(monthly_dict)\n dai_im = dict([x for x in daily_dict.values()])\n mon_im = dict([x for x in monthly_dict.values()])\n file = os.path.dirname(__file__) + f'/static/ratings.csv'\n stringg = '{'\n try:\n with open(file) as f:\n print('File found, not creating...')\n f.close()\n except Exception as e:\n print(e)\n with open(file, 'a+') as f:\n print('File not found, creating...')\n f.write(f'ratings,id\\n')\n f.close()\n for item in mon_im:\n db.add_rating(item, mon_im[item], user_id)\n stringg += \"'\" + item + \"'\" + ' : ' + \"'\" + str(mon_im[item]\n ) + \"'\" + ' '\n for item in dai_im:\n db.add_rating(item, dai_im[item], user_id)\n stringg += \"'\" + item + \"'\" + ' : ' + \"'\" + str(dai_im[item]\n ) + \"'\" + ' '\n stringg += '},' + str(user_id) + '\\n'\n with open(file, 'r') as f:\n lines = f.readlines()\n with open(file, 'w') as f:\n for line in lines:\n if str(user_id) != line.strip('\\n').split(',')[1]:\n f.write(line)\n f.write(stringg)\n f.close()\n daily = request.form['all-inputs']\n print(f'This is daily: {monthly}')\n daily = json.loads(daily)\n monthly = json.loads(monthly)\n print(f'This is daily now {monthly}')\n w = dict([x for x in daily.values()])\n m = dict([x for x in monthly.values()])\n print(f'\\nThis is calculated m:{m}\\n')\n db.add_finances(bal, m, income, w, user_id)\n flash('Finances updated')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/goals')\ndef goals():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n g = db.search_goal_list(user_id)\n b = db.search_finance_list(user_id)\n t = db.search_time_list(user_id)\n date_now = datetime.date.today()\n price = g\n perc = g\n delta_months = 0\n if g != []:\n g = g[0][0]\n if price != []:\n price = price[0][1]\n if perc != []:\n perc = perc[0][2]\n\n def months_between(date1, date2):\n if date1 > date2:\n date1, date2 = date2, date1\n m1 = date1.year * 12 + date1.month\n m2 = date2.year * 12 + date2.month\n months = m2 - m1\n if date1.day > date2.day:\n months -= 1\n elif date1.day == date2.day:\n seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second\n seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second\n if seconds1 > seconds2:\n months -= 1\n return months\n if t != []:\n t = t[0][0]\n delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,\n '%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now), '%Y-%m-%d'))\n print(delta_months)\n img = db.search_image_list(user_id)\n if img != []:\n img = img[0][0]\n if b != []:\n bal = b[0][0]\n inc = b[0][1]\n print(b)\n print(g)\n print(price)\n print(perc)\n print(img)\n if g or price:\n if b:\n print('Used the first one')\n perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price\n print(perc_complete)\n if perc_complete > 1:\n perc_complete = 1\n return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,\n perc_inc=perc, image=img, bal=bal, income=inc, months=\n delta_months, perc_comp=perc_complete * 100)\n else:\n print('Used the second')\n return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,\n perc_inc=perc, image=img)\n elif b:\n return render_template('goals.html', bal=bal, income=inc)\n else:\n return render_template('goals.html')\n\n\n@app.route('/gcalc', methods=['POST'])\ndef gcalc():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n goal_name = request.form['goal']\n goal_price = request.form['goal_price'][1:]\n percentage = request.form['slide']\n print('This is percentage:')\n print(percentage)\n print('gcalc')\n print(goal_name)\n print(goal_price)\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n db.add_goals(goal_name, goal_price, percentage, user_id)\n a = db.search_image_list(user_id)\n print(a)\n if a == [] or a[0][2] != goal_name:\n try:\n l = urllib.request.urlopen(PIXABAY_STUB + goal_name.replace(' ',\n '+') + '&image_type=photo')\n p = json.loads(l.read())\n img = p['hits'][0]['webformatURL']\n except:\n return render_template('error.html', err=\n 'Cannot connect to API', fix=\n 'Try refreshing or contacting the site owner')\n else:\n img = a[0][1]\n db.add_images(img, goal_name, user_id)\n flash(f'Goal for {goal_name} at ${goal_price} has been added!')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/sankey')\ndef sankey():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n return render_template('sankey.html', idnum=user_id)\n\n\n@app.route('/pie')\ndef pie():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n return render_template('pie.html', idnum=user_id)\n\n\n@app.route('/area')\ndef area():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n goal = db.search_goal_list(user_id)\n if goal == []:\n return redirect(url_for('goals'))\n daily = db.search_expense_list(user_id)\n monthly = db.search_monthly_list(user_id)\n dadict = {}\n modict = {}\n print(goal)\n ratings = {}\n for names in daily:\n dadict[names[0]] = names[1]\n for names in monthly:\n modict[names[0]] = names[1]\n print(dadict, modict)\n percent = 0\n for names in db.search_rating_list(user_id):\n print(names)\n if names[0] in modict:\n percent = modict[names[0]] * 12 / goal[0][1]\n if names[0] in dadict:\n percent = dadict[names[0]] * 30 * 12 / goal[0][1]\n if names[1] <= 6 and percent >= 0.05:\n ratings[names[0]] = names[1], percent\n print(ratings)\n return render_template('area.html', idnum=user_id, ratings=ratings)\n\n\n@app.route('/logout')\ndef logout():\n if 'username' in session:\n session.pop('username')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/account')\ndef account():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_list = json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True))\n print(json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True)))\n return render_template('accounts.html', user_list=user_list)\n\n\n@app.route('/update', methods=['POST'])\ndef update():\n print('this is the updates')\n update_dict = request.form['all-options']\n update_dict = json.loads(update_dict)\n print(request.form)\n user_ids = db.search_user_list(session['username'])\n user = user_ids[0][-1]\n print(user)\n db.update_user_list(update_dict['username'] or user_ids[0][0], \n update_dict['password'] or user_ids[0][1], user)\n db.reset_statistics(user, update_dict['reset'])\n session.pop('username')\n session['username'] = update_dict['username'] or user_ids[0][0]\n flash('Account information updated successfully')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/del')\ndef delete():\n if 'username' not in session:\n flash(\"Woops. You can't be here\")\n return redirect(url_for('login'))\n user = db.search_user_list(session['username'])[0][-1]\n print(user)\n db.update_user_list(None, None, user, rem=True)\n flash('User successfully removed')\n session.pop('username')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\nif __name__ == '__main__':\n app.debug = True\n app.run()\n",
"step-4": "import os, datetime\nimport urllib\nfrom flask import Flask, flash, json, jsonify, redirect, render_template, request, session, url_for\nimport util.database as db\ntemplate_path = os.path.dirname(__file__) + '/templates'\nfile = ''\nif template_path != '/templates':\n app = Flask('__main__', template_folder=os.path.dirname(__file__) +\n '/templates', static_folder=os.path.dirname(__file__) + '/static')\n file = open(os.path.dirname(__file__) + '/data/keys.json')\nelse:\n app = Flask('__main__')\n file = open('./data/keys.json')\napp.secret_key = os.urandom(32)\ncontent = file.read()\nkeys = json.loads(content)\nPIXABAY_KEY = keys['Pixabay']\nPIXABAY_STUB = 'https://pixabay.com/api/?key=' + PIXABAY_KEY + '&q='\n\n\n@app.route('/')\ndef home():\n if 'username' in session:\n id_num = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True)[0][2\n ]\n finavail = db.search_finance_list(id_num)\n goalavail = db.search_goal_list(id_num)\n if finavail:\n session['finances'] = session['username']\n if goalavail:\n session['goals'] = session['username']\n set_goal = db.search_goal_list(id_num)\n print(set_goal)\n if set_goal != []:\n user_id = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True\n )[0][2]\n g = db.search_goal_list(user_id)\n b = db.search_finance_list(user_id)\n t = db.search_time_list(user_id)\n date_now = datetime.date.today()\n price = g\n perc = g\n delta_months = 0\n if g != []:\n g = g[0][0]\n if price != []:\n price = price[0][1]\n if perc != []:\n perc = perc[0][2]\n\n def months_between(date1, date2):\n if date1 > date2:\n date1, date2 = date2, date1\n m1 = date1.year * 12 + date1.month\n m2 = date2.year * 12 + date2.month\n months = m2 - m1\n if date1.day > date2.day:\n months -= 1\n elif date1.day == date2.day:\n seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second\n seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second\n if seconds1 > seconds2:\n months -= 1\n return months\n if t != []:\n t = t[0][0]\n delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,\n '%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),\n '%Y-%m-%d'))\n print(delta_months)\n img = db.search_image_list(user_id)\n if img != []:\n img = img[0][0]\n if b != []:\n bal = b[0][0]\n inc = b[0][1]\n print(b)\n print(g)\n print(price)\n print(perc)\n print(img)\n if g or price:\n if b:\n print('Used the first one')\n perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price\n print(perc_complete)\n if perc_complete > 1:\n perc_complete = 1\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=\n goalavail, set_goal=set_goal, goal_name=g,\n goal_price=price, perc_inc=perc, image=img, bal=bal,\n income=inc, months=delta_months, perc_comp=\n perc_complete * 100)\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)\n return render_template('home.html', fin=finavail, goal=goalavail)\n return render_template('home.html')\n\n\n@app.route('/register')\ndef register():\n return render_template('register.html')\n\n\n@app.route('/login')\ndef login():\n return render_template('login.html')\n\n\n@app.route('/auth', methods=['POST'])\ndef auth():\n user = request.form.get('user')\n paswrd = request.form.get('pass')\n if request.form.get('submit') == 'Register':\n paswrd2 = request.form.get('pass2')\n print(paswrd)\n print(paswrd2)\n if paswrd != paswrd2:\n flash('Passwords Do Not Match')\n return redirect(url_for('register'))\n if db.register(user, paswrd):\n flash('Registered successfully')\n session['username'] = request.form['user']\n else:\n flash('Unable to register the user')\n return redirect(url_for('register'))\n print('Username has been registered previously!')\n else:\n match = db.search_user_list(user, is_usrname=True)\n if len(match) > 0:\n if match[0][1] == paswrd:\n session['username'] = request.form['user']\n else:\n flash('wrong Password')\n return redirect(url_for('login'))\n else:\n flash('User not found')\n return redirect(url_for('login'))\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/finances')\ndef finance():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n items = db.search_finance_list(user_id)\n daily = db.search_expense_list(user_id, is_id=True)\n monthly = db.search_monthly_list(user_id, is_id=True)\n ratings = db.search_rating_list(user_id, is_id=True)\n print(ratings)\n print(f'Unlike month, this is daily: {daily}\\n')\n w = dict([(x[0], x[1]) for x in daily])\n s = dict([(x[0], x[1]) for x in monthly])\n r = dict([(x[0], x[1]) for x in ratings])\n print(f'THIS is monthly: {monthly}')\n print(f'THIS is s: {s}')\n print(f'These are the ratings: {r}')\n total = 0\n m_total = 0\n for x in w.values():\n total += float(x)\n for x in s.values():\n m_total += float(x)\n if items != []:\n bal, income, i = items[0]\n diction = {'Balance': bal, 'Income': income}\n return render_template('findata.html', diction=diction, daily=w,\n months=s, total=total, mtotal=m_total, completed=True, ratings=r)\n return render_template('findata.html')\n\n\n@app.route('/fincalc', methods=['POST'])\ndef calc():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n session['finances'] = session['username']\n bal = request.form['balance'][1:]\n monthly = request.form['monthly-inputs']\n income = request.form['income'][1:]\n s = request.form\n d_rates = request.form['daily-importance']\n m_rates = request.form['monthly-importance']\n print(d_rates)\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n daily_dict = json.loads(d_rates)\n monthly_dict = json.loads(m_rates)\n print(daily_dict)\n print(monthly_dict)\n dai_im = dict([x for x in daily_dict.values()])\n mon_im = dict([x for x in monthly_dict.values()])\n file = os.path.dirname(__file__) + f'/static/ratings.csv'\n stringg = '{'\n try:\n with open(file) as f:\n print('File found, not creating...')\n f.close()\n except Exception as e:\n print(e)\n with open(file, 'a+') as f:\n print('File not found, creating...')\n f.write(f'ratings,id\\n')\n f.close()\n for item in mon_im:\n db.add_rating(item, mon_im[item], user_id)\n stringg += \"'\" + item + \"'\" + ' : ' + \"'\" + str(mon_im[item]\n ) + \"'\" + ' '\n for item in dai_im:\n db.add_rating(item, dai_im[item], user_id)\n stringg += \"'\" + item + \"'\" + ' : ' + \"'\" + str(dai_im[item]\n ) + \"'\" + ' '\n stringg += '},' + str(user_id) + '\\n'\n with open(file, 'r') as f:\n lines = f.readlines()\n with open(file, 'w') as f:\n for line in lines:\n if str(user_id) != line.strip('\\n').split(',')[1]:\n f.write(line)\n f.write(stringg)\n f.close()\n daily = request.form['all-inputs']\n print(f'This is daily: {monthly}')\n daily = json.loads(daily)\n monthly = json.loads(monthly)\n print(f'This is daily now {monthly}')\n w = dict([x for x in daily.values()])\n m = dict([x for x in monthly.values()])\n print(f'\\nThis is calculated m:{m}\\n')\n db.add_finances(bal, m, income, w, user_id)\n flash('Finances updated')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/goals')\ndef goals():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n g = db.search_goal_list(user_id)\n b = db.search_finance_list(user_id)\n t = db.search_time_list(user_id)\n date_now = datetime.date.today()\n price = g\n perc = g\n delta_months = 0\n if g != []:\n g = g[0][0]\n if price != []:\n price = price[0][1]\n if perc != []:\n perc = perc[0][2]\n\n def months_between(date1, date2):\n if date1 > date2:\n date1, date2 = date2, date1\n m1 = date1.year * 12 + date1.month\n m2 = date2.year * 12 + date2.month\n months = m2 - m1\n if date1.day > date2.day:\n months -= 1\n elif date1.day == date2.day:\n seconds1 = date1.hour * 3600 + date1.minute + date1.second\n seconds2 = date2.hour * 3600 + date2.minute + date2.second\n if seconds1 > seconds2:\n months -= 1\n return months\n if t != []:\n t = t[0][0]\n delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,\n '%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now), '%Y-%m-%d'))\n print(delta_months)\n img = db.search_image_list(user_id)\n if img != []:\n img = img[0][0]\n if b != []:\n bal = b[0][0]\n inc = b[0][1]\n print(b)\n print(g)\n print(price)\n print(perc)\n print(img)\n if g or price:\n if b:\n print('Used the first one')\n perc_complete = delta_months * (perc / 100.0) * inc / price\n print(perc_complete)\n if perc_complete > 1:\n perc_complete = 1\n return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,\n perc_inc=perc, image=img, bal=bal, income=inc, months=\n delta_months, perc_comp=perc_complete * 100)\n else:\n print('Used the second')\n return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,\n perc_inc=perc, image=img)\n elif b:\n return render_template('goals.html', bal=bal, income=inc)\n else:\n return render_template('goals.html')\n\n\n@app.route('/gcalc', methods=['POST'])\ndef gcalc():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n goal_name = request.form['goal']\n goal_price = request.form['goal_price'][1:]\n percentage = request.form['slide']\n print('This is percentage:')\n print(percentage)\n print('gcalc')\n print(goal_name)\n print(goal_price)\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n db.add_goals(goal_name, goal_price, percentage, user_id)\n a = db.search_image_list(user_id)\n print(a)\n if a == [] or a[0][2] != goal_name:\n try:\n l = urllib.request.urlopen(PIXABAY_STUB + goal_name.replace(' ',\n '+') + '&image_type=photo')\n p = json.loads(l.read())\n img = p['hits'][0]['webformatURL']\n except:\n return render_template('error.html', err=\n 'Cannot connect to API', fix=\n 'Try refreshing or contacting the site owner')\n else:\n img = a[0][1]\n db.add_images(img, goal_name, user_id)\n flash(f'Goal for {goal_name} at ${goal_price} has been added!')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/sankey')\ndef sankey():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n return render_template('sankey.html', idnum=user_id)\n\n\n@app.route('/pie')\ndef pie():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n return render_template('pie.html', idnum=user_id)\n\n\n@app.route('/area')\ndef area():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\n goal = db.search_goal_list(user_id)\n if goal == []:\n return redirect(url_for('goals'))\n daily = db.search_expense_list(user_id)\n monthly = db.search_monthly_list(user_id)\n dadict = {}\n modict = {}\n print(goal)\n ratings = {}\n for names in daily:\n dadict[names[0]] = names[1]\n for names in monthly:\n modict[names[0]] = names[1]\n print(dadict, modict)\n percent = 0\n for names in db.search_rating_list(user_id):\n print(names)\n if names[0] in modict:\n percent = modict[names[0]] * 12 / goal[0][1]\n if names[0] in dadict:\n percent = dadict[names[0]] * 30 * 12 / goal[0][1]\n if names[1] <= 6 and percent >= 0.05:\n ratings[names[0]] = names[1], percent\n print(ratings)\n return render_template('area.html', idnum=user_id, ratings=ratings)\n\n\n@app.route('/logout')\ndef logout():\n if 'username' in session:\n session.pop('username')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/account')\ndef account():\n if 'username' not in session:\n flash('You must be logged in to access this page')\n return redirect(url_for('login'))\n user_list = json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True))\n print(json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True)))\n return render_template('accounts.html', user_list=user_list)\n\n\n@app.route('/update', methods=['POST'])\ndef update():\n print('this is the updates')\n update_dict = request.form['all-options']\n update_dict = json.loads(update_dict)\n print(request.form)\n user_ids = db.search_user_list(session['username'])\n user = user_ids[0][-1]\n print(user)\n db.update_user_list(update_dict['username'] or user_ids[0][0], \n update_dict['password'] or user_ids[0][1], user)\n db.reset_statistics(user, update_dict['reset'])\n session.pop('username')\n session['username'] = update_dict['username'] or user_ids[0][0]\n flash('Account information updated successfully')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\n@app.route('/del')\ndef delete():\n if 'username' not in session:\n flash(\"Woops. You can't be here\")\n return redirect(url_for('login'))\n user = db.search_user_list(session['username'])[0][-1]\n print(user)\n db.update_user_list(None, None, user, rem=True)\n flash('User successfully removed')\n session.pop('username')\n return redirect(url_for('home'))\n\n\nif __name__ == '__main__':\n app.debug = True\n app.run()\n",
"step-5": "import os, datetime\r\nimport urllib\r\n\r\nfrom flask import (Flask, flash, json, jsonify, redirect, render_template,\r\n request, session, url_for)\r\n\r\nimport util.database as db\r\n\r\ntemplate_path=os.path.dirname(__file__)+\"/templates\"\r\nfile=\"\"\r\nif template_path!=\"/templates\":\r\n app = Flask(\"__main__\",template_folder=os.path.dirname(__file__)+\"/templates\",static_folder=os.path.dirname(__file__)+\"/static\")\r\n file = open(os.path.dirname(__file__)+'/data/keys.json')\r\nelse:\r\n app = Flask(\"__main__\")\r\n file = open('./data/keys.json')\r\n\r\napp.secret_key = os.urandom(32)\r\n\r\n\r\ncontent = file.read()\r\nkeys = json.loads(content)\r\n\r\n# has a 5000 calls/day limit\r\nPIXABAY_KEY = keys['Pixabay']\r\nPIXABAY_STUB = \"https://pixabay.com/api/?key=\" + PIXABAY_KEY + \"&q=\" #separate words with \"+\"\r\n@app.route('/')\r\ndef home():\r\n if \"username\" in session:\r\n id_num=db.search_user_list(session[\"username\"], is_usrname=True)[0][2]\r\n finavail=db.search_finance_list(id_num)\r\n goalavail=db.search_goal_list(id_num)\r\n if finavail:\r\n session[\"finances\"]=session[\"username\"]\r\n if goalavail:\r\n session[\"goals\"]=session[\"username\"]\r\n set_goal = db.search_goal_list(id_num)\r\n print(set_goal)\r\n if set_goal != []:\r\n user_id = db.search_user_list(session['username'], is_usrname=True)[0][2]\r\n g = db.search_goal_list(user_id)\r\n b = db.search_finance_list(user_id)\r\n t = db.search_time_list(user_id)\r\n date_now = datetime.date.today()\r\n price = g\r\n perc = g\r\n delta_months = 0\r\n if g != []:\r\n g = g[0][0]\r\n if price != []:\r\n price = price[0][1]\r\n if perc != []:\r\n perc = perc[0][2]\r\n ##function to get difference in months between 2 dates\r\n def months_between(date1,date2):\r\n if date1>date2:\r\n date1,date2=date2,date1\r\n m1=date1.year*12+date1.month\r\n m2=date2.year*12+date2.month\r\n months=m2-m1\r\n if date1.day>date2.day:\r\n months-=1\r\n elif date1.day==date2.day:\r\n seconds1=date1.hour*3600+date1.minute+date1.second\r\n seconds2=date2.hour*3600+date2.minute+date2.second\r\n if seconds1>seconds2:\r\n months-=1\r\n return months\r\n\r\n if t != []:\r\n t = t[0][0]\r\n delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),'%Y-%m-%d'))\r\n print(delta_months)\r\n\r\n img = db.search_image_list(user_id)\r\n if img != []:\r\n img = img[0][0]\r\n if b != []:\r\n bal = b[0][0]\r\n inc = b[0][1]\r\n print(b)\r\n print(g)\r\n print(price)\r\n print(perc)\r\n print(img)\r\n if g or price:\r\n if b:\r\n print(\"Used the first one\")\r\n perc_complete = (delta_months * (perc / 100.0) * inc)/price\r\n print(perc_complete)\r\n if perc_complete > 1:\r\n perc_complete = 1\r\n return render_template('home.html',fin=finavail,goal=goalavail, set_goal= set_goal, goal_name =g, goal_price=price,perc_inc = perc, image=img, bal=bal, income=inc, months= delta_months, perc_comp = perc_complete * 100 )\r\n return render_template('home.html',fin=finavail,goal=goalavail)\r\n return render_template('home.html',fin=finavail,goal=goalavail)\r\n return render_template('home.html')\r\n\r\n@app.route('/register')\r\ndef register():\r\n return render_template('register.html')\r\n@app.route('/login')\r\ndef login():\r\n return render_template('login.html')\r\n@app.route('/auth', methods=['POST'])\r\ndef auth():\r\n user = request.form.get(\"user\")\r\n paswrd = request.form.get('pass')\r\n if request.form.get(\"submit\")==\"Register\":\r\n paswrd2 = request.form.get(\"pass2\")\r\n print(paswrd)\r\n print(paswrd2)\r\n if paswrd != paswrd2:\r\n flash(\"Passwords Do Not Match\")\r\n return redirect(url_for('register'))\r\n if db.register(user, paswrd):\r\n flash(\"Registered successfully\")\r\n session['username'] = request.form['user']\r\n else:\r\n flash(\"Unable to register the user\")\r\n return redirect(url_for('register'))\r\n print(\"Username has been registered previously!\")\r\n else:\r\n match=db.search_user_list(user, is_usrname=True)\r\n if len(match)>0:\r\n if match[0][1]==paswrd:\r\n session[\"username\"]=request.form[\"user\"]\r\n else:\r\n flash(\"wrong Password\")\r\n return redirect(url_for('login'))\r\n else:\r\n flash(\"User not found\")\r\n return redirect(url_for('login'))\r\n return redirect(url_for('home'))\r\n\r\n@app.route('/finances')\r\ndef finance():\r\n if 'username' not in session:\r\n flash(\"You must be logged in to access this page\")\r\n return redirect(url_for('login'))\r\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\r\n items = db.search_finance_list(user_id)\r\n daily = db.search_expense_list(user_id, is_id=True)\r\n monthly = db.search_monthly_list(user_id, is_id=True)\r\n ratings = db.search_rating_list(user_id, is_id=True)\r\n print(ratings)\r\n print(f\"Unlike month, this is daily: {daily}\\n\")\r\n w = dict([ (x[0], x[1]) for x in daily ])\r\n s = dict([ (x[0], x[1]) for x in monthly ])\r\n r = dict([ (x[0], x[1]) for x in ratings ])\r\n print(f\"THIS is monthly: {monthly}\")\r\n print(f\"THIS is s: {s}\")\r\n print(f\"These are the ratings: {r}\")\r\n total = 0\r\n m_total = 0\r\n for x in w.values():\r\n total += float(x)\r\n for x in s.values():\r\n m_total += float(x)\r\n if items != []:\r\n bal,income,i = items[0]\r\n diction = {\"Balance\":bal, \"Income\":income}\r\n return render_template('findata.html',\r\n diction=diction,\r\n daily=w,\r\n months = s,\r\n total=total,\r\n mtotal = m_total,completed=True, ratings=r)\r\n return render_template('findata.html')\r\n\r\n@app.route('/fincalc', methods=['POST'])\r\ndef calc():\r\n if 'username' not in session:\r\n flash(\"You must be logged in to access this page\")\r\n return redirect(url_for('login'))\r\n # print(request.form)\r\n session[\"finances\"]=session[\"username\"]\r\n bal = request.form['balance'][1:]\r\n monthly = request.form['monthly-inputs']\r\n income = request.form['income'][1:]\r\n # print(request.form)\r\n s = request.form\r\n d_rates = request.form['daily-importance']\r\n m_rates = request.form['monthly-importance']\r\n print(d_rates)\r\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\r\n daily_dict = json.loads(d_rates)\r\n monthly_dict = json.loads(m_rates)\r\n print(daily_dict)\r\n print(monthly_dict)\r\n\r\n dai_im = dict([x for x in daily_dict.values()]) # {expenseName: rating, expenseName2: rating, ...}\r\n mon_im = dict([x for x in monthly_dict.values()])\r\n file=os.path.dirname(__file__)+f'/static/ratings.csv'\r\n stringg = \"{\"\r\n try:\r\n with open(file) as f: # if readable, file already exists\r\n print(\"File found, not creating...\")\r\n f.close()\r\n except Exception as e:\r\n print(e)\r\n with open(file, 'a+') as f: # creates the file\r\n print(\"File not found, creating...\")\r\n f.write(f\"ratings,id\\n\")\r\n f.close()\r\n for item in mon_im:\r\n db.add_rating(item, mon_im[item], user_id)\r\n stringg += \"'\" + item + \"'\" + \" : \" + \"'\" + str(mon_im[item]) + \"'\" + \" \"\r\n\r\n for item in dai_im:\r\n db.add_rating(item, dai_im[item], user_id)\r\n stringg += \"'\" + item + \"'\" + \" : \" + \"'\" + str(dai_im[item]) + \"'\" + \" \"\r\n stringg += \"},\" + str(user_id) + \"\\n\"\r\n\r\n with open(file, \"r\") as f:\r\n lines = f.readlines()\r\n with open(file, \"w\") as f:\r\n for line in lines:\r\n if str(user_id) != line.strip(\"\\n\").split(\",\")[1]:\r\n f.write(line)\r\n f.write(stringg)\r\n f.close()\r\n daily = request.form['all-inputs']\r\n print(f\"This is daily: {monthly}\")\r\n daily = json.loads(daily) # dictionary\r\n monthly = json.loads(monthly)\r\n print(f\"This is daily now {monthly}\")\r\n w = dict([x for x in daily.values()]) # {expense1: $$$, expense2: $$$, ...}\r\n m = dict([x for x in monthly.values()])\r\n print(f\"\\nThis is calculated m:{m}\\n\")\r\n db.add_finances(bal, m, income, w, user_id)\r\n flash(\"Finances updated\")\r\n return redirect(url_for('home'))\r\n\r\n@app.route('/goals')\r\ndef goals():\r\n if 'username' not in session:\r\n flash(\"You must be logged in to access this page\")\r\n return redirect(url_for('login'))\r\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\r\n g = db.search_goal_list(user_id)\r\n b = db.search_finance_list(user_id)\r\n t = db.search_time_list(user_id)\r\n date_now = datetime.date.today()\r\n price = g\r\n perc = g\r\n delta_months = 0\r\n if g != []:\r\n g = g[0][0]\r\n if price != []:\r\n price = price[0][1]\r\n if perc != []:\r\n perc = perc[0][2]\r\n ##function to get difference in months between 2 dates\r\n def months_between(date1,date2):\r\n if date1>date2:\r\n date1,date2=date2,date1\r\n m1=date1.year*12+date1.month\r\n m2=date2.year*12+date2.month\r\n months=m2-m1\r\n if date1.day>date2.day:\r\n months-=1\r\n elif date1.day==date2.day:\r\n seconds1=date1.hour*3600+date1.minute+date1.second\r\n seconds2=date2.hour*3600+date2.minute+date2.second\r\n if seconds1>seconds2:\r\n months-=1\r\n return months\r\n\r\n if t != []:\r\n t = t[0][0]\r\n delta_months = months_between(datetime.datetime.strptime(t,'%Y-%m-%d'), datetime.datetime.strptime(str(date_now),'%Y-%m-%d'))\r\n print(delta_months)\r\n\r\n img = db.search_image_list(user_id)\r\n if img != []:\r\n img = img[0][0]\r\n if b != []:\r\n bal = b[0][0]\r\n inc = b[0][1]\r\n print(b)\r\n print(g)\r\n print(price)\r\n print(perc)\r\n print(img)\r\n if g or price:\r\n if b:\r\n print(\"Used the first one\")\r\n perc_complete = (delta_months * (perc / 100.0) * inc)/price\r\n print(perc_complete)\r\n if perc_complete > 1:\r\n perc_complete = 1\r\n return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,perc_inc = perc, image=img, bal=bal, income=inc, months= delta_months, perc_comp = perc_complete * 100 )\r\n else:\r\n print(\"Used the second\")\r\n return render_template('goals.html', goal=g, goal_price=price,perc_inc = perc, image=img)\r\n else:\r\n if b:\r\n return render_template('goals.html', bal=bal, income=inc)\r\n else:\r\n return render_template('goals.html')\r\n\r\n@app.route('/gcalc', methods=['POST'])\r\ndef gcalc():\r\n if 'username' not in session:\r\n flash(\"You must be logged in to access this page\")\r\n return redirect(url_for('login'))\r\n goal_name = request.form['goal']\r\n goal_price = request.form['goal_price'][1:]\r\n percentage = request.form['slide']\r\n print(\"This is percentage:\")\r\n print(percentage)\r\n print(\"gcalc\")\r\n print(goal_name)\r\n print(goal_price)\r\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\r\n db.add_goals(goal_name, goal_price, percentage, user_id)\r\n a = db.search_image_list(user_id)\r\n print(a)\r\n # optimization to save on api calls\r\n if a == [] or a[0][2] != goal_name:\r\n try:\r\n l = urllib.request.urlopen(PIXABAY_STUB + goal_name.replace(' ', '+') + \"&image_type=photo\")\r\n p = json.loads(l.read())\r\n img = p['hits'][0]['webformatURL']\r\n except:\r\n return render_template('error.html', err=\"Cannot connect to API\", fix=\"Try refreshing or contacting the site owner\")\r\n else:\r\n img = a[0][1]\r\n db.add_images(img, goal_name, user_id)\r\n flash(f\"Goal for {goal_name} at ${goal_price} has been added!\")\r\n return redirect(url_for('home'))\r\n\r\n@app.route('/sankey')\r\ndef sankey():\r\n if 'username' not in session:\r\n flash(\"You must be logged in to access this page\")\r\n return redirect(url_for('login'))\r\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\r\n return render_template('sankey.html',idnum=user_id)\r\n@app.route('/pie')\r\ndef pie():\r\n if 'username' not in session:\r\n flash(\"You must be logged in to access this page\")\r\n return redirect(url_for('login'))\r\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\r\n return render_template('pie.html',idnum=user_id)\r\n@app.route('/area')\r\ndef area():\r\n if 'username' not in session:\r\n flash(\"You must be logged in to access this page\")\r\n return redirect(url_for('login'))\r\n\r\n user_id = db.search_user_list(session['username'])[0][2]\r\n goal=db.search_goal_list(user_id)\r\n if goal == []:\r\n return redirect(url_for('goals'))\r\n daily=db.search_expense_list(user_id)\r\n monthly=db.search_monthly_list(user_id)\r\n dadict={}\r\n modict={}\r\n print(goal)\r\n ratings={}\r\n for names in daily:\r\n dadict[names[0]]=names[1]\r\n for names in monthly:\r\n modict[names[0]]=names[1]\r\n print(dadict,modict)\r\n percent=0\r\n for names in db.search_rating_list(user_id):\r\n print(names)\r\n if names[0] in modict:\r\n percent=(modict[names[0]]*12)/goal[0][1]\r\n if names[0] in dadict:\r\n percent=(dadict[names[0]]*30*12)/goal[0][1]\r\n if names[1]<=6 and percent >=0.05:\r\n ratings[names[0]]=(names[1],percent)\r\n print(ratings)\r\n return render_template('area.html',idnum=user_id,ratings=ratings)\r\n@app.route('/logout')\r\ndef logout():\r\n if 'username' in session:\r\n session.pop('username')\r\n return redirect(url_for('home'))\r\n\r\n@app.route('/account')\r\ndef account():\r\n if 'username' not in session:\r\n flash(\"You must be logged in to access this page\")\r\n return redirect(url_for('login'))\r\n # print(db.search_user_list(session['username']))\r\n user_list = json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True))\r\n print(json.dumps(db.search_user_list(ret_all=True)))\r\n return render_template('accounts.html', user_list=user_list)\r\n\r\n@app.route('/update', methods=[\"POST\"])\r\ndef update():\r\n print('this is the updates')\r\n update_dict = request.form['all-options']\r\n update_dict = json.loads(update_dict)\r\n print(request.form)\r\n user_ids = db.search_user_list(session['username'])\r\n user = user_ids[0][-1]\r\n print(user)\r\n db.update_user_list(update_dict['username'] or user_ids[0][0], update_dict['password'] or user_ids[0][1], user)\r\n db.reset_statistics(user, update_dict['reset'])\r\n session.pop('username')\r\n session['username'] = update_dict['username'] or user_ids[0][0] # change username in session\r\n flash(\"Account information updated successfully\")\r\n return redirect(url_for('home'))\r\n\r\n@app.route('/del')\r\ndef delete():\r\n if 'username' not in session:\r\n flash(\"Woops. You can't be here\")\r\n return redirect(url_for('login'))\r\n user = db.search_user_list(session['username'])[0][-1]\r\n print(user)\r\n db.update_user_list(None, None, user, rem=True)\r\n flash(\"User successfully removed\")\r\n session.pop('username')\r\n return redirect(url_for('home'))\r\n\r\nif __name__ == \"__main__\":\r\n app.debug = True\r\n app.run()\r\n",
"step-ids": [
14,
15,
16,
18,
19
]
}
|
[
14,
15,
16,
18,
19
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
print(string1 == string2)
print(string1 != string2)
if string1.lower() == string2.lower():
print('The strings are equal')
else:
print('The strings are not equal')
<|reserved_special_token_0|>
if number1 <= number2:
print('number 1 is greater')
<|reserved_special_token_0|>
if name_1.lower() == name_2.lower() and number_1 < number_2:
print('We passed the test')
if name_1.lower() == name_2.lower() or number_1 < number_2:
print('We passed the test')
<|reserved_special_token_1|>
string1 = 'Vegetable'
string2 = 'vegetable'
print(string1 == string2)
print(string1 != string2)
if string1.lower() == string2.lower():
print('The strings are equal')
else:
print('The strings are not equal')
number1 = 25
number2 = 30
if number1 <= number2:
print('number 1 is greater')
name_1 = 'Stephen'
name_2 = 'stephen'
number_1 = 45
number_2 = 30
if name_1.lower() == name_2.lower() and number_1 < number_2:
print('We passed the test')
if name_1.lower() == name_2.lower() or number_1 < number_2:
print('We passed the test')
<|reserved_special_token_1|>
string1 = "Vegetable"
#string2 = "Fruit"
string2 = "vegetable"
print(string1 == string2)
print(string1 != string2)
if string1.lower() == string2.lower():
print("The strings are equal")
else:
print("The strings are not equal")
number1 = 25
number2 = 30
# ==
# !=
# >
# <
# >=
# <=
if number1 <= number2:
print("number 1 is greater")
name_1 = "Stephen"
name_2 = "stephen"
number_1 = 45
number_2 = 30
if name_1.lower() == name_2.lower() and number_1 < number_2:
print("We passed the test")
if name_1.lower() == name_2.lower() or number_1 < number_2:
print("We passed the test")
|
flexible
|
{
"blob_id": "fecaf41152e8c98784585abfdb3777fc0a4824f3",
"index": 1052,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nprint(string1 == string2)\nprint(string1 != string2)\nif string1.lower() == string2.lower():\n print('The strings are equal')\nelse:\n print('The strings are not equal')\n<mask token>\nif number1 <= number2:\n print('number 1 is greater')\n<mask token>\nif name_1.lower() == name_2.lower() and number_1 < number_2:\n print('We passed the test')\nif name_1.lower() == name_2.lower() or number_1 < number_2:\n print('We passed the test')\n",
"step-3": "string1 = 'Vegetable'\nstring2 = 'vegetable'\nprint(string1 == string2)\nprint(string1 != string2)\nif string1.lower() == string2.lower():\n print('The strings are equal')\nelse:\n print('The strings are not equal')\nnumber1 = 25\nnumber2 = 30\nif number1 <= number2:\n print('number 1 is greater')\nname_1 = 'Stephen'\nname_2 = 'stephen'\nnumber_1 = 45\nnumber_2 = 30\nif name_1.lower() == name_2.lower() and number_1 < number_2:\n print('We passed the test')\nif name_1.lower() == name_2.lower() or number_1 < number_2:\n print('We passed the test')\n",
"step-4": "\nstring1 = \"Vegetable\"\n#string2 = \"Fruit\"\nstring2 = \"vegetable\"\n\nprint(string1 == string2)\n\nprint(string1 != string2)\n\n\nif string1.lower() == string2.lower():\n print(\"The strings are equal\")\nelse:\n print(\"The strings are not equal\")\n\nnumber1 = 25\nnumber2 = 30\n\n# ==\n# !=\n# >\n# <\n# >=\n# <=\n\nif number1 <= number2:\n print(\"number 1 is greater\")\n\n\n\nname_1 = \"Stephen\"\nname_2 = \"stephen\"\n\nnumber_1 = 45\nnumber_2 = 30\nif name_1.lower() == name_2.lower() and number_1 < number_2:\n print(\"We passed the test\")\n\nif name_1.lower() == name_2.lower() or number_1 < number_2:\n print(\"We passed the test\")",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
while True:
ret, frame = cam.read()
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.waitKey(1)
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
cam = cv2.VideoCapture('./bebop.sdp')
while True:
ret, frame = cam.read()
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.waitKey(1)
<|reserved_special_token_1|>
import cv2
cam = cv2.VideoCapture('./bebop.sdp')
while True:
ret, frame = cam.read()
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.waitKey(1)
<|reserved_special_token_1|>
import cv2
cam = cv2.VideoCapture("./bebop.sdp")
while True:
ret, frame = cam.read()
cv2.imshow("frame", frame)
cv2.waitKey(1)
|
flexible
|
{
"blob_id": "d13b402b90bb948e5722f45096a8c0a33e4cac67",
"index": 6968,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nwhile True:\n ret, frame = cam.read()\n cv2.imshow('frame', frame)\n cv2.waitKey(1)\n",
"step-3": "<mask token>\ncam = cv2.VideoCapture('./bebop.sdp')\nwhile True:\n ret, frame = cam.read()\n cv2.imshow('frame', frame)\n cv2.waitKey(1)\n",
"step-4": "import cv2\ncam = cv2.VideoCapture('./bebop.sdp')\nwhile True:\n ret, frame = cam.read()\n cv2.imshow('frame', frame)\n cv2.waitKey(1)\n",
"step-5": "import cv2\n\ncam = cv2.VideoCapture(\"./bebop.sdp\")\n\nwhile True:\n ret, frame = cam.read()\n cv2.imshow(\"frame\", frame)\n cv2.waitKey(1)\n\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
setup(name='gym_asset_allocation', version='0.0.1', install_requires=['gym',
'numpy', 'pandas', 'quandl'])
<|reserved_special_token_1|>
from setuptools import setup
setup(name='gym_asset_allocation', version='0.0.1', install_requires=['gym',
'numpy', 'pandas', 'quandl'])
<|reserved_special_token_1|>
from setuptools import setup
setup(name='gym_asset_allocation',
version='0.0.1',
install_requires=['gym','numpy','pandas','quandl'] # And any other dependencies
)
|
flexible
|
{
"blob_id": "952f8341f0fcbe6f3f3d1075ce345e61967a4336",
"index": 4381,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nsetup(name='gym_asset_allocation', version='0.0.1', install_requires=['gym',\n 'numpy', 'pandas', 'quandl'])\n",
"step-3": "from setuptools import setup\nsetup(name='gym_asset_allocation', version='0.0.1', install_requires=['gym',\n 'numpy', 'pandas', 'quandl'])\n",
"step-4": "from setuptools import setup\n\nsetup(name='gym_asset_allocation',\n version='0.0.1',\n install_requires=['gym','numpy','pandas','quandl'] # And any other dependencies\n)",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
#-*-coding:utf-8-*-
from Classify import get_train_data
import sys
'''
获取训练集数据
'''
get_train_data(sys.argv[1], sys.argv[2])
|
normal
|
{
"blob_id": "513aff6cf29bbce55e2382943767a9a21df2e98e",
"index": 5080,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nget_train_data(sys.argv[1], sys.argv[2])\n",
"step-3": "from Classify import get_train_data\nimport sys\n<mask token>\nget_train_data(sys.argv[1], sys.argv[2])\n",
"step-4": "#-*-coding:utf-8-*-\nfrom Classify import get_train_data\nimport sys\n'''\n 获取训练集数据\n'''\nget_train_data(sys.argv[1], sys.argv[2])",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
for i in range(N):
ans += B_list[A_list[i] - 1]
if i < N - 1:
if A_list[i] + 1 == A_list[i + 1]:
ans += C_list[A_list[i] - 1]
print(ans)
<|reserved_special_token_1|>
N = int(input())
A_list = list(map(int, input().split()))
B_list = list(map(int, input().split()))
C_list = list(map(int, input().split()))
ans = 0
for i in range(N):
ans += B_list[A_list[i] - 1]
if i < N - 1:
if A_list[i] + 1 == A_list[i + 1]:
ans += C_list[A_list[i] - 1]
print(ans)
|
flexible
|
{
"blob_id": "cc160b1b0478446ba0daec4a0fe9e63453df3d96",
"index": 5029,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nfor i in range(N):\n ans += B_list[A_list[i] - 1]\n if i < N - 1:\n if A_list[i] + 1 == A_list[i + 1]:\n ans += C_list[A_list[i] - 1]\nprint(ans)\n",
"step-3": "N = int(input())\nA_list = list(map(int, input().split()))\nB_list = list(map(int, input().split()))\nC_list = list(map(int, input().split()))\nans = 0\nfor i in range(N):\n ans += B_list[A_list[i] - 1]\n if i < N - 1:\n if A_list[i] + 1 == A_list[i + 1]:\n ans += C_list[A_list[i] - 1]\nprint(ans)\n",
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2
]
}
|
[
0,
1,
2
] |
from ..IReg import IReg
class RC165(IReg):
def __init__(self):
self._header = ['REG',
'COD_PART',
'VEIC_ID',
'COD_AUT',
'NR_PASSE',
'HORA',
'TEMPER',
'QTD_VOL',
'PESO_BRT',
'PESO_LIQ',
'NOM_MOT',
'CPF',
'UF_ID']
self._hierarchy = "3"
|
normal
|
{
"blob_id": "bf73e2109f11b2214fae060bc343b01091765c2a",
"index": 2325,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass RC165(IReg):\n <mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass RC165(IReg):\n\n def __init__(self):\n self._header = ['REG', 'COD_PART', 'VEIC_ID', 'COD_AUT', 'NR_PASSE',\n 'HORA', 'TEMPER', 'QTD_VOL', 'PESO_BRT', 'PESO_LIQ', 'NOM_MOT',\n 'CPF', 'UF_ID']\n self._hierarchy = '3'\n",
"step-4": "from ..IReg import IReg\n\n\nclass RC165(IReg):\n\n def __init__(self):\n self._header = ['REG', 'COD_PART', 'VEIC_ID', 'COD_AUT', 'NR_PASSE',\n 'HORA', 'TEMPER', 'QTD_VOL', 'PESO_BRT', 'PESO_LIQ', 'NOM_MOT',\n 'CPF', 'UF_ID']\n self._hierarchy = '3'\n",
"step-5": "from ..IReg import IReg\n\n\nclass RC165(IReg):\n\n def __init__(self):\n self._header = ['REG',\n 'COD_PART',\n 'VEIC_ID',\n 'COD_AUT',\n 'NR_PASSE',\n 'HORA',\n 'TEMPER',\n 'QTD_VOL',\n 'PESO_BRT',\n 'PESO_LIQ',\n 'NOM_MOT',\n 'CPF',\n 'UF_ID']\n\n self._hierarchy = \"3\"\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
#Simple Pig Latin
def pig_it(text):
return " ".join( letter if letter == "!" or letter == "?" else (letter[1:] + letter[0] + "ay") for letter in text.split(" "))
|
normal
|
{
"blob_id": "25641b3a9919db1f172fca22acf413062505de1b",
"index": 6894,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "def pig_it(text):\n return ' '.join(letter if letter == '!' or letter == '?' else letter[1:\n ] + letter[0] + 'ay' for letter in text.split(' '))\n",
"step-3": "#Simple Pig Latin\ndef pig_it(text):\n return \" \".join( letter if letter == \"!\" or letter == \"?\" else (letter[1:] + letter[0] + \"ay\") for letter in text.split(\" \"))\n",
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2
]
}
|
[
0,
1,
2
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
argparser.add_argument('-utilsPath', '--utilsPath', help=
'path to the package smodels_utils', type=str)
argparser.add_argument('-smodelsPath', '--smodelsPath', help=
'path to the package smodels_utils', type=str)
<|reserved_special_token_0|>
if args.utilsPath:
utilsPath = args.utilsPath
else:
databaseRoot = '../../../'
sys.path.append(os.path.abspath(databaseRoot))
from utilsPath import utilsPath
utilsPath = databaseRoot + utilsPath
if args.smodelsPath:
sys.path.append(os.path.abspath(args.smodelsPath))
sys.path.append(os.path.abspath(utilsPath))
<|reserved_special_token_0|>
dataset.setInfo(dataType='upperLimit', dataId=None)
<|reserved_special_token_0|>
T2tt.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[
'orig/exclusionline_T2tt_DF.txt', 'orig/T2tt.txt'], dataFormats=['txt',
'txt'])
<|reserved_special_token_0|>
T2bbWW.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[
'orig/exclusionline_T2bbWW.txt', 'orig/T2bbWW.txt'], dataFormats=['txt',
'txt'])
<|reserved_special_token_0|>
T6bbWWLSP001.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWLSP001.txt',
'orig/T6bbWWLSP001.txt'], dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWLSP001)
<|reserved_special_token_0|>
T6bbWWD010.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles
=['orig/exclusionline_T6bbWWD10.txt', 'orig/T6bbWWD010.txt'],
dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWD010)
<|reserved_special_token_0|>
T6bbWWM1300.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWM1300.txt', 'orig/T6bbWWM1300.txt'
], dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWM1300)
<|reserved_special_token_0|>
T6bbWWC106.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles
=['orig/exclusionline_T6bbWWC106.txt', 'orig/T6bbWWC106.txt'],
dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWC106)
<|reserved_special_token_0|>
T6bbWWx200.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles
=['orig/exclusionline_T6bbWWx200.txt', 'orig/T6bbWWx200.txt'],
dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWx200)
databaseCreator.create()
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
argparser = argparse.ArgumentParser(description=
'create info.txt, txname.txt, twiki.txt and sms.py')
argparser.add_argument('-utilsPath', '--utilsPath', help=
'path to the package smodels_utils', type=str)
argparser.add_argument('-smodelsPath', '--smodelsPath', help=
'path to the package smodels_utils', type=str)
args = argparser.parse_args()
if args.utilsPath:
utilsPath = args.utilsPath
else:
databaseRoot = '../../../'
sys.path.append(os.path.abspath(databaseRoot))
from utilsPath import utilsPath
utilsPath = databaseRoot + utilsPath
if args.smodelsPath:
sys.path.append(os.path.abspath(args.smodelsPath))
sys.path.append(os.path.abspath(utilsPath))
<|reserved_special_token_0|>
info = MetaInfoInput('ATLAS-SUSY-2013-19')
info.comment = 'T2tt UL are from DF channel only, no combined UL map available'
info.sqrts = '8.0'
info.private = False
info.lumi = '20.3'
info.publication = 'http://link.springer.com/article/10.1007/JHEP06(2014)124'
info.url = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/')
info.arxiv = 'http://arxiv.org/abs/1403.4853'
info.prettyName = '2 OS leptons + (b)jets + Etmiss (leptonic/hadronic m_T2)'
info.supersedes = 'ATLAS-CONF-2013-048'
dataset = DataSetInput('data')
dataset.setInfo(dataType='upperLimit', dataId=None)
T2tt = dataset.addTxName('T2tt')
T2tt.constraint = "[[['t+']],[['t-']]]"
T2tt.conditionDescription = 'None'
T2tt.condition = 'None'
T2tt.source = 'ATLAS'
T2tt = T2tt.addMassPlane(2 * [[x, y]])
T2tt.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d72'
T2tt.histoDataUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png'
)
T2tt.figure = 'fig 10a'
T2tt.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png'
)
T2tt.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[
'orig/exclusionline_T2tt_DF.txt', 'orig/T2tt.txt'], dataFormats=['txt',
'txt'])
T2bbWW = dataset.addTxName('T2bbWW')
T2bbWW.constraint = "[[['b','W+']],[['b','W-']]]"
T2bbWW.conditionDescription = 'None'
T2bbWW.condition = 'None'
T2bbWW.source = 'ATLAS'
T2bbWW = T2bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y]])
T2bbWW.figure = 'Fig.(aux) 3e'
T2bbWW.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_03e.png'
)
T2bbWW.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d42'
T2bbWW.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[
'orig/exclusionline_T2bbWW.txt', 'orig/T2bbWW.txt'], dataFormats=['txt',
'txt'])
T6bbWW = dataset.addTxName('T6bbWW')
T6bbWW.checked = 'VM'
T6bbWW.constraint = "[[['b'],['W+']],[['b'],['W-']]]"
T6bbWW.conditionDescription = 'None'
T6bbWW.condition = 'None'
T6bbWW.source = 'ATLAS'
T6bbWW.massConstraint = None
T6bbWWoff = dataset.addTxName('T6bbWWoff')
T6bbWWoff.constraint = "22*([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]])"
T6bbWWoff.conditionDescription = (
"[[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]] > 2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]]"
)
T6bbWWoff.condition = (
"Cgtr([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]],2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]])"
)
T6bbWWoff.massConstraint = [['dm >= 0.0', 'dm <= 76.0'], ['dm >= 0.0',
'dm <= 76.0']]
T6bbWWoff.source = 'ATLAS'
T6bbWWLSP001 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y, 1.0]])
T6bbWWLSP001.figure = 'Fig.(aux) 3a'
T6bbWWLSP001.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3a.png'
)
T6bbWWLSP001.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d30'
T6bbWWLSP001.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWLSP001.txt',
'orig/T6bbWWLSP001.txt'], dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWLSP001)
T6bbWWD010 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, x - 10.0, y]])
T6bbWWD010.figure = 'fig(aux) 3b'
T6bbWWD010.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3b.png'
)
T6bbWWD010.dataUrl = 'Not defined'
T6bbWWD010.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles
=['orig/exclusionline_T6bbWWD10.txt', 'orig/T6bbWWD010.txt'],
dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWD010)
T6bbWWM1300 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[300.0, x, y]])
T6bbWWM1300.figure = 'Fig.(aux) 3c'
T6bbWWM1300.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_16.png'
)
T6bbWWM1300.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d36'
T6bbWWM1300.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWM1300.txt', 'orig/T6bbWWM1300.txt'
], dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWM1300)
T6bbWWC106 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, 106.0, y]])
T6bbWWC106.figure = 'Fig.(aux) 3f'
T6bbWWC106.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_20.png'
)
T6bbWWC106.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d68'
T6bbWWC106.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles
=['orig/exclusionline_T6bbWWC106.txt', 'orig/T6bbWWC106.txt'],
dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWC106)
T6bbWWx200 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y * 2.0, y]])
T6bbWWx200.figure = 'Fig.(aux) 3d'
T6bbWWx200.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_17.png'
)
T6bbWWx200.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d39'
T6bbWWx200.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles
=['orig/exclusionline_T6bbWWx200.txt', 'orig/T6bbWWx200.txt'],
dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWx200)
databaseCreator.create()
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
import sys
import os
import argparse
argparser = argparse.ArgumentParser(description=
'create info.txt, txname.txt, twiki.txt and sms.py')
argparser.add_argument('-utilsPath', '--utilsPath', help=
'path to the package smodels_utils', type=str)
argparser.add_argument('-smodelsPath', '--smodelsPath', help=
'path to the package smodels_utils', type=str)
args = argparser.parse_args()
if args.utilsPath:
utilsPath = args.utilsPath
else:
databaseRoot = '../../../'
sys.path.append(os.path.abspath(databaseRoot))
from utilsPath import utilsPath
utilsPath = databaseRoot + utilsPath
if args.smodelsPath:
sys.path.append(os.path.abspath(args.smodelsPath))
sys.path.append(os.path.abspath(utilsPath))
from smodels_utils.dataPreparation.inputObjects import MetaInfoInput, DataSetInput
from smodels_utils.dataPreparation.databaseCreation import databaseCreator
from smodels_utils.dataPreparation.massPlaneObjects import x, y, z
info = MetaInfoInput('ATLAS-SUSY-2013-19')
info.comment = 'T2tt UL are from DF channel only, no combined UL map available'
info.sqrts = '8.0'
info.private = False
info.lumi = '20.3'
info.publication = 'http://link.springer.com/article/10.1007/JHEP06(2014)124'
info.url = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/')
info.arxiv = 'http://arxiv.org/abs/1403.4853'
info.prettyName = '2 OS leptons + (b)jets + Etmiss (leptonic/hadronic m_T2)'
info.supersedes = 'ATLAS-CONF-2013-048'
dataset = DataSetInput('data')
dataset.setInfo(dataType='upperLimit', dataId=None)
T2tt = dataset.addTxName('T2tt')
T2tt.constraint = "[[['t+']],[['t-']]]"
T2tt.conditionDescription = 'None'
T2tt.condition = 'None'
T2tt.source = 'ATLAS'
T2tt = T2tt.addMassPlane(2 * [[x, y]])
T2tt.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d72'
T2tt.histoDataUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png'
)
T2tt.figure = 'fig 10a'
T2tt.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png'
)
T2tt.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[
'orig/exclusionline_T2tt_DF.txt', 'orig/T2tt.txt'], dataFormats=['txt',
'txt'])
T2bbWW = dataset.addTxName('T2bbWW')
T2bbWW.constraint = "[[['b','W+']],[['b','W-']]]"
T2bbWW.conditionDescription = 'None'
T2bbWW.condition = 'None'
T2bbWW.source = 'ATLAS'
T2bbWW = T2bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y]])
T2bbWW.figure = 'Fig.(aux) 3e'
T2bbWW.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_03e.png'
)
T2bbWW.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d42'
T2bbWW.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[
'orig/exclusionline_T2bbWW.txt', 'orig/T2bbWW.txt'], dataFormats=['txt',
'txt'])
T6bbWW = dataset.addTxName('T6bbWW')
T6bbWW.checked = 'VM'
T6bbWW.constraint = "[[['b'],['W+']],[['b'],['W-']]]"
T6bbWW.conditionDescription = 'None'
T6bbWW.condition = 'None'
T6bbWW.source = 'ATLAS'
T6bbWW.massConstraint = None
T6bbWWoff = dataset.addTxName('T6bbWWoff')
T6bbWWoff.constraint = "22*([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]])"
T6bbWWoff.conditionDescription = (
"[[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]] > 2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]]"
)
T6bbWWoff.condition = (
"Cgtr([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]],2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]])"
)
T6bbWWoff.massConstraint = [['dm >= 0.0', 'dm <= 76.0'], ['dm >= 0.0',
'dm <= 76.0']]
T6bbWWoff.source = 'ATLAS'
T6bbWWLSP001 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y, 1.0]])
T6bbWWLSP001.figure = 'Fig.(aux) 3a'
T6bbWWLSP001.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3a.png'
)
T6bbWWLSP001.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d30'
T6bbWWLSP001.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWLSP001.txt',
'orig/T6bbWWLSP001.txt'], dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWLSP001)
T6bbWWD010 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, x - 10.0, y]])
T6bbWWD010.figure = 'fig(aux) 3b'
T6bbWWD010.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3b.png'
)
T6bbWWD010.dataUrl = 'Not defined'
T6bbWWD010.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles
=['orig/exclusionline_T6bbWWD10.txt', 'orig/T6bbWWD010.txt'],
dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWD010)
T6bbWWM1300 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[300.0, x, y]])
T6bbWWM1300.figure = 'Fig.(aux) 3c'
T6bbWWM1300.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_16.png'
)
T6bbWWM1300.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d36'
T6bbWWM1300.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWM1300.txt', 'orig/T6bbWWM1300.txt'
], dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWM1300)
T6bbWWC106 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, 106.0, y]])
T6bbWWC106.figure = 'Fig.(aux) 3f'
T6bbWWC106.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_20.png'
)
T6bbWWC106.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d68'
T6bbWWC106.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles
=['orig/exclusionline_T6bbWWC106.txt', 'orig/T6bbWWC106.txt'],
dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWC106)
T6bbWWx200 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y * 2.0, y]])
T6bbWWx200.figure = 'Fig.(aux) 3d'
T6bbWWx200.figureUrl = (
'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_17.png'
)
T6bbWWx200.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d39'
T6bbWWx200.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles
=['orig/exclusionline_T6bbWWx200.txt', 'orig/T6bbWWx200.txt'],
dataFormats=['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWx200)
databaseCreator.create()
<|reserved_special_token_1|>
#!/usr/bin/env python
"""
.. module:: convert
:synopsis: used to create info.txt and the <txname>.txt files.
"""
import sys
import os
import argparse
argparser = argparse.ArgumentParser(description =
'create info.txt, txname.txt, twiki.txt and sms.py')
argparser.add_argument ('-utilsPath', '--utilsPath',
help = 'path to the package smodels_utils',\
type = str )
argparser.add_argument ('-smodelsPath', '--smodelsPath',
help = 'path to the package smodels_utils',\
type = str )
args = argparser.parse_args()
if args.utilsPath:
utilsPath = args.utilsPath
else:
databaseRoot = '../../../'
sys.path.append(os.path.abspath(databaseRoot))
from utilsPath import utilsPath
utilsPath = databaseRoot + utilsPath
if args.smodelsPath:
sys.path.append(os.path.abspath(args.smodelsPath))
sys.path.append(os.path.abspath(utilsPath))
from smodels_utils.dataPreparation.inputObjects import MetaInfoInput,DataSetInput
from smodels_utils.dataPreparation.databaseCreation import databaseCreator
from smodels_utils.dataPreparation.massPlaneObjects import x, y, z
#+++++++ global info block ++++++++++++++
info = MetaInfoInput('ATLAS-SUSY-2013-19')
info.comment = 'T2tt UL are from DF channel only, no combined UL map available'
info.sqrts = '8.0'
info.private = False
info.lumi = '20.3'
info.publication = 'http://link.springer.com/article/10.1007/JHEP06(2014)124'
info.url = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/'
info.arxiv = 'http://arxiv.org/abs/1403.4853'
info.prettyName = '2 OS leptons + (b)jets + Etmiss (leptonic/hadronic m_T2)'
info.supersedes = 'ATLAS-CONF-2013-048'
#+++++++ dataset block ++++++++++++++
dataset = DataSetInput('data')
dataset.setInfo(dataType = 'upperLimit', dataId = None)
#+++++++ next txName block ++++++++++++++
T2tt = dataset.addTxName('T2tt')
T2tt.constraint ="[[['t+']],[['t-']]]"
T2tt.conditionDescription ="None"
T2tt.condition ="None"
T2tt.source = "ATLAS"
#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++
T2tt = T2tt.addMassPlane(2*[[x, y]])
T2tt.dataUrl = "http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d72"
T2tt.histoDataUrl = "https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png"
T2tt.figure = "fig 10a"
T2tt.figureUrl = "https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png"
T2tt.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles= ['orig/exclusionline_T2tt_DF.txt', 'orig/T2tt.txt'],
dataFormats= ['txt', 'txt'])
#+++++++ next txName block ++++++++++++++
T2bbWW = dataset.addTxName('T2bbWW')
T2bbWW.constraint ="[[['b','W+']],[['b','W-']]]"
T2bbWW.conditionDescription ="None"
T2bbWW.condition ="None"
T2bbWW.source = "ATLAS"
#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++
T2bbWW = T2bbWW.addMassPlane(2*[[x, y]])
T2bbWW.figure = 'Fig.(aux) 3e'
T2bbWW.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_03e.png'
T2bbWW.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d42'
T2bbWW.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles= ['orig/exclusionline_T2bbWW.txt', 'orig/T2bbWW.txt'],
dataFormats= ['txt', 'txt'])
#+++++++ next txName block ++++++++++++++
T6bbWW = dataset.addTxName('T6bbWW')
T6bbWW.checked ="VM"
T6bbWW.constraint ="[[['b'],['W+']],[['b'],['W-']]]"
T6bbWW.conditionDescription ="None"
T6bbWW.condition ="None"
T6bbWW.source = "ATLAS"
T6bbWW.massConstraint = None
T6bbWWoff = dataset.addTxName('T6bbWWoff')
T6bbWWoff.constraint ="22*([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]])"
T6bbWWoff.conditionDescription="[[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]] > 2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]]"
T6bbWWoff.condition="Cgtr([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]],2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]])"
T6bbWWoff.massConstraint = [['dm >= 0.0', 'dm <= 76.0'], ['dm >= 0.0', 'dm <= 76.0']]
T6bbWWoff.source = "ATLAS"
#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++
T6bbWWLSP001 = T6bbWW.addMassPlane(2*[[x, y, 1.0]])
T6bbWWLSP001.figure = 'Fig.(aux) 3a'
T6bbWWLSP001.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3a.png'
T6bbWWLSP001.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d30'
T6bbWWLSP001.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles= ['orig/exclusionline_T6bbWWLSP001.txt', 'orig/T6bbWWLSP001.txt'],
dataFormats= ['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWLSP001)
#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++
T6bbWWD010 = T6bbWW.addMassPlane(2*[[x, x-10.0, y]])
T6bbWWD010.figure = "fig(aux) 3b"
T6bbWWD010.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3b.png'
T6bbWWD010.dataUrl = 'Not defined'
T6bbWWD010.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles= ['orig/exclusionline_T6bbWWD10.txt', 'orig/T6bbWWD010.txt'],
dataFormats= ['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWD010)
#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++
T6bbWWM1300 = T6bbWW.addMassPlane(2*[[300.0, x, y]])
T6bbWWM1300.figure = 'Fig.(aux) 3c'
T6bbWWM1300.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_16.png'
T6bbWWM1300.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d36'
T6bbWWM1300.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles= ['orig/exclusionline_T6bbWWM1300.txt', 'orig/T6bbWWM1300.txt'],
dataFormats= ['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWM1300)
#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++
T6bbWWC106 = T6bbWW.addMassPlane(2*[[x, 106.0, y]])
T6bbWWC106.figure = 'Fig.(aux) 3f'
T6bbWWC106.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_20.png'
T6bbWWC106.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d68'
T6bbWWC106.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles= ['orig/exclusionline_T6bbWWC106.txt', 'orig/T6bbWWC106.txt'],
dataFormats= ['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWC106)
#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++
T6bbWWx200 = T6bbWW.addMassPlane(2*[[x, y*2.0, y]])
T6bbWWx200.figure = 'Fig.(aux) 3d'
T6bbWWx200.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_17.png'
T6bbWWx200.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d39'
T6bbWWx200.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],
dataFiles= ['orig/exclusionline_T6bbWWx200.txt', 'orig/T6bbWWx200.txt'],
dataFormats= ['txt', 'txt'])
T6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWx200)
databaseCreator.create()
|
flexible
|
{
"blob_id": "c80b31bc154d5c1c8f9fc0ac226295160f2f9473",
"index": 4249,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nargparser.add_argument('-utilsPath', '--utilsPath', help=\n 'path to the package smodels_utils', type=str)\nargparser.add_argument('-smodelsPath', '--smodelsPath', help=\n 'path to the package smodels_utils', type=str)\n<mask token>\nif args.utilsPath:\n utilsPath = args.utilsPath\nelse:\n databaseRoot = '../../../'\n sys.path.append(os.path.abspath(databaseRoot))\n from utilsPath import utilsPath\n utilsPath = databaseRoot + utilsPath\nif args.smodelsPath:\n sys.path.append(os.path.abspath(args.smodelsPath))\nsys.path.append(os.path.abspath(utilsPath))\n<mask token>\ndataset.setInfo(dataType='upperLimit', dataId=None)\n<mask token>\nT2tt.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[\n 'orig/exclusionline_T2tt_DF.txt', 'orig/T2tt.txt'], dataFormats=['txt',\n 'txt'])\n<mask token>\nT2bbWW.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[\n 'orig/exclusionline_T2bbWW.txt', 'orig/T2bbWW.txt'], dataFormats=['txt',\n 'txt'])\n<mask token>\nT6bbWWLSP001.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWLSP001.txt',\n 'orig/T6bbWWLSP001.txt'], dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWLSP001)\n<mask token>\nT6bbWWD010.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles\n =['orig/exclusionline_T6bbWWD10.txt', 'orig/T6bbWWD010.txt'],\n dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWD010)\n<mask token>\nT6bbWWM1300.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWM1300.txt', 'orig/T6bbWWM1300.txt'\n ], dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWM1300)\n<mask token>\nT6bbWWC106.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles\n =['orig/exclusionline_T6bbWWC106.txt', 'orig/T6bbWWC106.txt'],\n dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWC106)\n<mask token>\nT6bbWWx200.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles\n =['orig/exclusionline_T6bbWWx200.txt', 'orig/T6bbWWx200.txt'],\n dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWx200)\ndatabaseCreator.create()\n",
"step-3": "<mask token>\nargparser = argparse.ArgumentParser(description=\n 'create info.txt, txname.txt, twiki.txt and sms.py')\nargparser.add_argument('-utilsPath', '--utilsPath', help=\n 'path to the package smodels_utils', type=str)\nargparser.add_argument('-smodelsPath', '--smodelsPath', help=\n 'path to the package smodels_utils', type=str)\nargs = argparser.parse_args()\nif args.utilsPath:\n utilsPath = args.utilsPath\nelse:\n databaseRoot = '../../../'\n sys.path.append(os.path.abspath(databaseRoot))\n from utilsPath import utilsPath\n utilsPath = databaseRoot + utilsPath\nif args.smodelsPath:\n sys.path.append(os.path.abspath(args.smodelsPath))\nsys.path.append(os.path.abspath(utilsPath))\n<mask token>\ninfo = MetaInfoInput('ATLAS-SUSY-2013-19')\ninfo.comment = 'T2tt UL are from DF channel only, no combined UL map available'\ninfo.sqrts = '8.0'\ninfo.private = False\ninfo.lumi = '20.3'\ninfo.publication = 'http://link.springer.com/article/10.1007/JHEP06(2014)124'\ninfo.url = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/')\ninfo.arxiv = 'http://arxiv.org/abs/1403.4853'\ninfo.prettyName = '2 OS leptons + (b)jets + Etmiss (leptonic/hadronic m_T2)'\ninfo.supersedes = 'ATLAS-CONF-2013-048'\ndataset = DataSetInput('data')\ndataset.setInfo(dataType='upperLimit', dataId=None)\nT2tt = dataset.addTxName('T2tt')\nT2tt.constraint = \"[[['t+']],[['t-']]]\"\nT2tt.conditionDescription = 'None'\nT2tt.condition = 'None'\nT2tt.source = 'ATLAS'\nT2tt = T2tt.addMassPlane(2 * [[x, y]])\nT2tt.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d72'\nT2tt.histoDataUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png'\n )\nT2tt.figure = 'fig 10a'\nT2tt.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png'\n )\nT2tt.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[\n 'orig/exclusionline_T2tt_DF.txt', 'orig/T2tt.txt'], dataFormats=['txt',\n 'txt'])\nT2bbWW = dataset.addTxName('T2bbWW')\nT2bbWW.constraint = \"[[['b','W+']],[['b','W-']]]\"\nT2bbWW.conditionDescription = 'None'\nT2bbWW.condition = 'None'\nT2bbWW.source = 'ATLAS'\nT2bbWW = T2bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y]])\nT2bbWW.figure = 'Fig.(aux) 3e'\nT2bbWW.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_03e.png'\n )\nT2bbWW.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d42'\nT2bbWW.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[\n 'orig/exclusionline_T2bbWW.txt', 'orig/T2bbWW.txt'], dataFormats=['txt',\n 'txt'])\nT6bbWW = dataset.addTxName('T6bbWW')\nT6bbWW.checked = 'VM'\nT6bbWW.constraint = \"[[['b'],['W+']],[['b'],['W-']]]\"\nT6bbWW.conditionDescription = 'None'\nT6bbWW.condition = 'None'\nT6bbWW.source = 'ATLAS'\nT6bbWW.massConstraint = None\nT6bbWWoff = dataset.addTxName('T6bbWWoff')\nT6bbWWoff.constraint = \"22*([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]])\"\nT6bbWWoff.conditionDescription = (\n \"[[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]] > 2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]]\"\n )\nT6bbWWoff.condition = (\n \"Cgtr([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]],2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]])\"\n )\nT6bbWWoff.massConstraint = [['dm >= 0.0', 'dm <= 76.0'], ['dm >= 0.0',\n 'dm <= 76.0']]\nT6bbWWoff.source = 'ATLAS'\nT6bbWWLSP001 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y, 1.0]])\nT6bbWWLSP001.figure = 'Fig.(aux) 3a'\nT6bbWWLSP001.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3a.png'\n )\nT6bbWWLSP001.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d30'\nT6bbWWLSP001.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWLSP001.txt',\n 'orig/T6bbWWLSP001.txt'], dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWLSP001)\nT6bbWWD010 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, x - 10.0, y]])\nT6bbWWD010.figure = 'fig(aux) 3b'\nT6bbWWD010.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3b.png'\n )\nT6bbWWD010.dataUrl = 'Not defined'\nT6bbWWD010.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles\n =['orig/exclusionline_T6bbWWD10.txt', 'orig/T6bbWWD010.txt'],\n dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWD010)\nT6bbWWM1300 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[300.0, x, y]])\nT6bbWWM1300.figure = 'Fig.(aux) 3c'\nT6bbWWM1300.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_16.png'\n )\nT6bbWWM1300.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d36'\nT6bbWWM1300.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWM1300.txt', 'orig/T6bbWWM1300.txt'\n ], dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWM1300)\nT6bbWWC106 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, 106.0, y]])\nT6bbWWC106.figure = 'Fig.(aux) 3f'\nT6bbWWC106.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_20.png'\n )\nT6bbWWC106.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d68'\nT6bbWWC106.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles\n =['orig/exclusionline_T6bbWWC106.txt', 'orig/T6bbWWC106.txt'],\n dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWC106)\nT6bbWWx200 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y * 2.0, y]])\nT6bbWWx200.figure = 'Fig.(aux) 3d'\nT6bbWWx200.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_17.png'\n )\nT6bbWWx200.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d39'\nT6bbWWx200.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles\n =['orig/exclusionline_T6bbWWx200.txt', 'orig/T6bbWWx200.txt'],\n dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWx200)\ndatabaseCreator.create()\n",
"step-4": "<mask token>\nimport sys\nimport os\nimport argparse\nargparser = argparse.ArgumentParser(description=\n 'create info.txt, txname.txt, twiki.txt and sms.py')\nargparser.add_argument('-utilsPath', '--utilsPath', help=\n 'path to the package smodels_utils', type=str)\nargparser.add_argument('-smodelsPath', '--smodelsPath', help=\n 'path to the package smodels_utils', type=str)\nargs = argparser.parse_args()\nif args.utilsPath:\n utilsPath = args.utilsPath\nelse:\n databaseRoot = '../../../'\n sys.path.append(os.path.abspath(databaseRoot))\n from utilsPath import utilsPath\n utilsPath = databaseRoot + utilsPath\nif args.smodelsPath:\n sys.path.append(os.path.abspath(args.smodelsPath))\nsys.path.append(os.path.abspath(utilsPath))\nfrom smodels_utils.dataPreparation.inputObjects import MetaInfoInput, DataSetInput\nfrom smodels_utils.dataPreparation.databaseCreation import databaseCreator\nfrom smodels_utils.dataPreparation.massPlaneObjects import x, y, z\ninfo = MetaInfoInput('ATLAS-SUSY-2013-19')\ninfo.comment = 'T2tt UL are from DF channel only, no combined UL map available'\ninfo.sqrts = '8.0'\ninfo.private = False\ninfo.lumi = '20.3'\ninfo.publication = 'http://link.springer.com/article/10.1007/JHEP06(2014)124'\ninfo.url = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/')\ninfo.arxiv = 'http://arxiv.org/abs/1403.4853'\ninfo.prettyName = '2 OS leptons + (b)jets + Etmiss (leptonic/hadronic m_T2)'\ninfo.supersedes = 'ATLAS-CONF-2013-048'\ndataset = DataSetInput('data')\ndataset.setInfo(dataType='upperLimit', dataId=None)\nT2tt = dataset.addTxName('T2tt')\nT2tt.constraint = \"[[['t+']],[['t-']]]\"\nT2tt.conditionDescription = 'None'\nT2tt.condition = 'None'\nT2tt.source = 'ATLAS'\nT2tt = T2tt.addMassPlane(2 * [[x, y]])\nT2tt.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d72'\nT2tt.histoDataUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png'\n )\nT2tt.figure = 'fig 10a'\nT2tt.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png'\n )\nT2tt.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[\n 'orig/exclusionline_T2tt_DF.txt', 'orig/T2tt.txt'], dataFormats=['txt',\n 'txt'])\nT2bbWW = dataset.addTxName('T2bbWW')\nT2bbWW.constraint = \"[[['b','W+']],[['b','W-']]]\"\nT2bbWW.conditionDescription = 'None'\nT2bbWW.condition = 'None'\nT2bbWW.source = 'ATLAS'\nT2bbWW = T2bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y]])\nT2bbWW.figure = 'Fig.(aux) 3e'\nT2bbWW.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_03e.png'\n )\nT2bbWW.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d42'\nT2bbWW.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles=[\n 'orig/exclusionline_T2bbWW.txt', 'orig/T2bbWW.txt'], dataFormats=['txt',\n 'txt'])\nT6bbWW = dataset.addTxName('T6bbWW')\nT6bbWW.checked = 'VM'\nT6bbWW.constraint = \"[[['b'],['W+']],[['b'],['W-']]]\"\nT6bbWW.conditionDescription = 'None'\nT6bbWW.condition = 'None'\nT6bbWW.source = 'ATLAS'\nT6bbWW.massConstraint = None\nT6bbWWoff = dataset.addTxName('T6bbWWoff')\nT6bbWWoff.constraint = \"22*([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]])\"\nT6bbWWoff.conditionDescription = (\n \"[[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]] > 2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]]\"\n )\nT6bbWWoff.condition = (\n \"Cgtr([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]],2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]])\"\n )\nT6bbWWoff.massConstraint = [['dm >= 0.0', 'dm <= 76.0'], ['dm >= 0.0',\n 'dm <= 76.0']]\nT6bbWWoff.source = 'ATLAS'\nT6bbWWLSP001 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y, 1.0]])\nT6bbWWLSP001.figure = 'Fig.(aux) 3a'\nT6bbWWLSP001.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3a.png'\n )\nT6bbWWLSP001.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d30'\nT6bbWWLSP001.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWLSP001.txt',\n 'orig/T6bbWWLSP001.txt'], dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWLSP001)\nT6bbWWD010 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, x - 10.0, y]])\nT6bbWWD010.figure = 'fig(aux) 3b'\nT6bbWWD010.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3b.png'\n )\nT6bbWWD010.dataUrl = 'Not defined'\nT6bbWWD010.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles\n =['orig/exclusionline_T6bbWWD10.txt', 'orig/T6bbWWD010.txt'],\n dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWD010)\nT6bbWWM1300 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[300.0, x, y]])\nT6bbWWM1300.figure = 'Fig.(aux) 3c'\nT6bbWWM1300.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_16.png'\n )\nT6bbWWM1300.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d36'\nT6bbWWM1300.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles=['orig/exclusionline_T6bbWWM1300.txt', 'orig/T6bbWWM1300.txt'\n ], dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWM1300)\nT6bbWWC106 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, 106.0, y]])\nT6bbWWC106.figure = 'Fig.(aux) 3f'\nT6bbWWC106.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_20.png'\n )\nT6bbWWC106.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d68'\nT6bbWWC106.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles\n =['orig/exclusionline_T6bbWWC106.txt', 'orig/T6bbWWC106.txt'],\n dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWC106)\nT6bbWWx200 = T6bbWW.addMassPlane(2 * [[x, y * 2.0, y]])\nT6bbWWx200.figure = 'Fig.(aux) 3d'\nT6bbWWx200.figureUrl = (\n 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_17.png'\n )\nT6bbWWx200.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d39'\nT6bbWWx200.setSources(dataLabels=['obsExclusion', 'upperLimits'], dataFiles\n =['orig/exclusionline_T6bbWWx200.txt', 'orig/T6bbWWx200.txt'],\n dataFormats=['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWx200)\ndatabaseCreator.create()\n",
"step-5": "#!/usr/bin/env python\n\n\"\"\"\n.. module:: convert\n :synopsis: used to create info.txt and the <txname>.txt files.\n\n\"\"\"\nimport sys\nimport os\nimport argparse\n\nargparser = argparse.ArgumentParser(description = \n'create info.txt, txname.txt, twiki.txt and sms.py')\nargparser.add_argument ('-utilsPath', '--utilsPath', \nhelp = 'path to the package smodels_utils',\\\ntype = str )\nargparser.add_argument ('-smodelsPath', '--smodelsPath', \nhelp = 'path to the package smodels_utils',\\\ntype = str )\nargs = argparser.parse_args()\n\nif args.utilsPath:\n utilsPath = args.utilsPath\nelse:\n databaseRoot = '../../../'\n sys.path.append(os.path.abspath(databaseRoot))\n from utilsPath import utilsPath\n utilsPath = databaseRoot + utilsPath\nif args.smodelsPath:\n sys.path.append(os.path.abspath(args.smodelsPath))\n\nsys.path.append(os.path.abspath(utilsPath))\nfrom smodels_utils.dataPreparation.inputObjects import MetaInfoInput,DataSetInput\nfrom smodels_utils.dataPreparation.databaseCreation import databaseCreator\nfrom smodels_utils.dataPreparation.massPlaneObjects import x, y, z\n\n\n\n#+++++++ global info block ++++++++++++++\ninfo = MetaInfoInput('ATLAS-SUSY-2013-19')\ninfo.comment = 'T2tt UL are from DF channel only, no combined UL map available'\ninfo.sqrts = '8.0'\ninfo.private = False\ninfo.lumi = '20.3'\ninfo.publication = 'http://link.springer.com/article/10.1007/JHEP06(2014)124'\ninfo.url = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/'\ninfo.arxiv = 'http://arxiv.org/abs/1403.4853'\ninfo.prettyName = '2 OS leptons + (b)jets + Etmiss (leptonic/hadronic m_T2)'\ninfo.supersedes = 'ATLAS-CONF-2013-048'\n\n\n#+++++++ dataset block ++++++++++++++\ndataset = DataSetInput('data')\ndataset.setInfo(dataType = 'upperLimit', dataId = None)\n\n#+++++++ next txName block ++++++++++++++\nT2tt = dataset.addTxName('T2tt')\nT2tt.constraint =\"[[['t+']],[['t-']]]\"\nT2tt.conditionDescription =\"None\"\nT2tt.condition =\"None\"\nT2tt.source = \"ATLAS\"\n#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++\nT2tt = T2tt.addMassPlane(2*[[x, y]])\nT2tt.dataUrl = \"http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d72\"\nT2tt.histoDataUrl = \"https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png\"\nT2tt.figure = \"fig 10a\"\nT2tt.figureUrl = \"https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_10a.png\"\nT2tt.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles= ['orig/exclusionline_T2tt_DF.txt', 'orig/T2tt.txt'],\n dataFormats= ['txt', 'txt'])\n\n#+++++++ next txName block ++++++++++++++\nT2bbWW = dataset.addTxName('T2bbWW')\nT2bbWW.constraint =\"[[['b','W+']],[['b','W-']]]\"\nT2bbWW.conditionDescription =\"None\"\nT2bbWW.condition =\"None\"\nT2bbWW.source = \"ATLAS\"\n#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++\nT2bbWW = T2bbWW.addMassPlane(2*[[x, y]])\nT2bbWW.figure = 'Fig.(aux) 3e'\nT2bbWW.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_03e.png'\nT2bbWW.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d42'\nT2bbWW.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles= ['orig/exclusionline_T2bbWW.txt', 'orig/T2bbWW.txt'],\n dataFormats= ['txt', 'txt'])\n\n#+++++++ next txName block ++++++++++++++\nT6bbWW = dataset.addTxName('T6bbWW')\nT6bbWW.checked =\"VM\"\nT6bbWW.constraint =\"[[['b'],['W+']],[['b'],['W-']]]\"\nT6bbWW.conditionDescription =\"None\"\nT6bbWW.condition =\"None\"\nT6bbWW.source = \"ATLAS\"\nT6bbWW.massConstraint = None\nT6bbWWoff = dataset.addTxName('T6bbWWoff')\nT6bbWWoff.constraint =\"22*([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]])\"\nT6bbWWoff.conditionDescription=\"[[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]] > 2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]]\"\nT6bbWWoff.condition=\"Cgtr([[['b'],['l+','nu']],[['b'],['l-','nu']]],2*[[['b'],['e+','nu']],[['b'],['e-','nu']]])\"\nT6bbWWoff.massConstraint = [['dm >= 0.0', 'dm <= 76.0'], ['dm >= 0.0', 'dm <= 76.0']]\nT6bbWWoff.source = \"ATLAS\"\n#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++\nT6bbWWLSP001 = T6bbWW.addMassPlane(2*[[x, y, 1.0]])\nT6bbWWLSP001.figure = 'Fig.(aux) 3a'\nT6bbWWLSP001.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3a.png'\nT6bbWWLSP001.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d30'\nT6bbWWLSP001.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles= ['orig/exclusionline_T6bbWWLSP001.txt', 'orig/T6bbWWLSP001.txt'],\n dataFormats= ['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWLSP001)\n#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++\nT6bbWWD010 = T6bbWW.addMassPlane(2*[[x, x-10.0, y]])\nT6bbWWD010.figure = \"fig(aux) 3b\"\nT6bbWWD010.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/figaux_3b.png'\nT6bbWWD010.dataUrl = 'Not defined'\nT6bbWWD010.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles= ['orig/exclusionline_T6bbWWD10.txt', 'orig/T6bbWWD010.txt'],\n dataFormats= ['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWD010)\n#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++\nT6bbWWM1300 = T6bbWW.addMassPlane(2*[[300.0, x, y]])\nT6bbWWM1300.figure = 'Fig.(aux) 3c'\nT6bbWWM1300.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_16.png'\nT6bbWWM1300.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d36'\nT6bbWWM1300.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles= ['orig/exclusionline_T6bbWWM1300.txt', 'orig/T6bbWWM1300.txt'],\n dataFormats= ['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWM1300)\n#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++\nT6bbWWC106 = T6bbWW.addMassPlane(2*[[x, 106.0, y]])\nT6bbWWC106.figure = 'Fig.(aux) 3f'\nT6bbWWC106.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_20.png'\nT6bbWWC106.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d68'\nT6bbWWC106.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles= ['orig/exclusionline_T6bbWWC106.txt', 'orig/T6bbWWC106.txt'],\n dataFormats= ['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWC106)\n#+++++++ next mass plane block ++++++++++++++\nT6bbWWx200 = T6bbWW.addMassPlane(2*[[x, y*2.0, y]])\nT6bbWWx200.figure = 'Fig.(aux) 3d'\nT6bbWWx200.figureUrl = 'https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/SUSY-2013-19/fig_17.png'\nT6bbWWx200.dataUrl = 'http://hepdata.cedar.ac.uk/view/ins1286444/d39'\nT6bbWWx200.setSources(dataLabels= ['obsExclusion', 'upperLimits'],\n dataFiles= ['orig/exclusionline_T6bbWWx200.txt', 'orig/T6bbWWx200.txt'],\n dataFormats= ['txt', 'txt'])\nT6bbWWoff.addMassPlane(T6bbWWx200)\n\n\n\ndatabaseCreator.create()\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
from requests import post
import json
import argparse
import base64
from ReadFromWindow import new_image_string
from ParsOnText import ParsOnText
# Функция возвращает IAM-токен для аккаунта на Яндексе.
def get_iam_token(iam_url, oauth_token):
response = post(iam_url, json={"yandexPassportOauthToken": oauth_token})
json_data = json.loads(response.text)
if json_data is not None and 'iamToken' in json_data:
return json_data['iamToken']
return None
# Функция отправляет на сервер запрос на распознавание изображения и возвращает ответ сервера.
def request_analyze(vision_url, iam_token, folder_id, image_data):
response = post(vision_url, headers={'Authorization': 'Bearer '+ iam_token}, json={
'folderId': folder_id,
'analyzeSpecs': [
{
'content': image_data,
'features': [
{
'type': 'TEXT_DETECTION',
'textDetectionConfig': {'languageCodes': ['en', 'ru']}
}
],
}
]})
return response.text
def MainYandex():
iam_url = 'https://iam.api.cloud.yandex.net/iam/v1/tokens'
oauth_token = "AgAAAAAGg6eyAATuwWwJRFQmXUwDp4RCH-96fRc"
iam_token = get_iam_token(iam_url, oauth_token)
vision_url = 'https://vision.api.cloud.yandex.net/vision/v1/batchAnalyze'
folder_id="b1gneif5vbojdoubsq1d"
# iam_token = "CggaATEVAgAAABKABGpvdJWrMiN0GIJtioMMmFcbtp8oIyD15ply3SU8iLfpSS8yabiP2U8ar1vYibjhCbmbLcwQZu12fLA3wtelEAFb6WiHyMtpXIKsStx3w9K0QVfW9n-6CEzrbzeIpfdRgcCH6oonbDJusNPYePXJ-bfXGqAXcVJVsBJ8W1WKmy1LRJdIZh3stv9dP23-334JnnlO0Hna2uKrb_wwuKruBu1P_EFECnn8f11N8UllADo5MbD5YFdvRhLCHvsAaAPH0lzwGadUDSqvU1OmZOMZqGNktgmiKUIH7QJpYb-879VZtEFtCm7TVSBAKPZCDF_kBPDEymLZY5foRWvb0nTrI9-7XspfCdyoUVcH9fGyni5d7NtFtydsv9Vyuf0EQUcCv8cJ03SZWZZXze63i785VUq1rYoCc12j_Qo8Qela_RWNnsDWTw0Va0rzk9csN0vhUz9aYnpJhb-F0i_T0NCrABsBGShAauhz20FgEaUgrQ7NdA0GwTFApJ6zsCQfzc1o0YMhUS7C2YDQ9RmTTbe1PRr5s4qNx8vVuJ-whdz0aeKUdgPVOOdxyGXFxhpkDY8ykHgQMWeFr6MomppHrXAf8qwt6Ob__rehJYEVV8iOcAxb9ust3gaobxv-QRspyRnNLvWrp7fa-iWqB2nwdXL0bRz6be6B--Qjg8PRbbyVkixxGmYKIGYyMjM1M2EwMzBlODRkYWFhNjY0ODJiZjUzMjMzMGE2EJCmpuoFGND3qOoFIiQKFGFqZTJ2b2VyZWc3aHNidmgwbjFhEgx0YWtzaGVldi5rcmlaADACOAFKCBoBMRUCAAAAUAEg9QQ"
image_data = new_image_string()
response_text = request_analyze(vision_url, iam_token, folder_id, image_data)
# with open('output.json', 'w') as f:
# f.write(response_text)
print(ParsOnText(response_text))
if __name__ == '__main__':
MainYandex()
|
normal
|
{
"blob_id": "360063940bb82defefc4195a5e17c9778b47e9e5",
"index": 792,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef get_iam_token(iam_url, oauth_token):\n response = post(iam_url, json={'yandexPassportOauthToken': oauth_token})\n json_data = json.loads(response.text)\n if json_data is not None and 'iamToken' in json_data:\n return json_data['iamToken']\n return None\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef get_iam_token(iam_url, oauth_token):\n response = post(iam_url, json={'yandexPassportOauthToken': oauth_token})\n json_data = json.loads(response.text)\n if json_data is not None and 'iamToken' in json_data:\n return json_data['iamToken']\n return None\n\n\n<mask token>\n\n\ndef MainYandex():\n iam_url = 'https://iam.api.cloud.yandex.net/iam/v1/tokens'\n oauth_token = 'AgAAAAAGg6eyAATuwWwJRFQmXUwDp4RCH-96fRc'\n iam_token = get_iam_token(iam_url, oauth_token)\n vision_url = 'https://vision.api.cloud.yandex.net/vision/v1/batchAnalyze'\n folder_id = 'b1gneif5vbojdoubsq1d'\n image_data = new_image_string()\n response_text = request_analyze(vision_url, iam_token, folder_id,\n image_data)\n print(ParsOnText(response_text))\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef get_iam_token(iam_url, oauth_token):\n response = post(iam_url, json={'yandexPassportOauthToken': oauth_token})\n json_data = json.loads(response.text)\n if json_data is not None and 'iamToken' in json_data:\n return json_data['iamToken']\n return None\n\n\ndef request_analyze(vision_url, iam_token, folder_id, image_data):\n response = post(vision_url, headers={'Authorization': 'Bearer ' +\n iam_token}, json={'folderId': folder_id, 'analyzeSpecs': [{\n 'content': image_data, 'features': [{'type': 'TEXT_DETECTION',\n 'textDetectionConfig': {'languageCodes': ['en', 'ru']}}]}]})\n return response.text\n\n\ndef MainYandex():\n iam_url = 'https://iam.api.cloud.yandex.net/iam/v1/tokens'\n oauth_token = 'AgAAAAAGg6eyAATuwWwJRFQmXUwDp4RCH-96fRc'\n iam_token = get_iam_token(iam_url, oauth_token)\n vision_url = 'https://vision.api.cloud.yandex.net/vision/v1/batchAnalyze'\n folder_id = 'b1gneif5vbojdoubsq1d'\n image_data = new_image_string()\n response_text = request_analyze(vision_url, iam_token, folder_id,\n image_data)\n print(ParsOnText(response_text))\n\n\n<mask token>\n",
"step-4": "from requests import post\nimport json\nimport argparse\nimport base64\nfrom ReadFromWindow import new_image_string\nfrom ParsOnText import ParsOnText\n\n\ndef get_iam_token(iam_url, oauth_token):\n response = post(iam_url, json={'yandexPassportOauthToken': oauth_token})\n json_data = json.loads(response.text)\n if json_data is not None and 'iamToken' in json_data:\n return json_data['iamToken']\n return None\n\n\ndef request_analyze(vision_url, iam_token, folder_id, image_data):\n response = post(vision_url, headers={'Authorization': 'Bearer ' +\n iam_token}, json={'folderId': folder_id, 'analyzeSpecs': [{\n 'content': image_data, 'features': [{'type': 'TEXT_DETECTION',\n 'textDetectionConfig': {'languageCodes': ['en', 'ru']}}]}]})\n return response.text\n\n\ndef MainYandex():\n iam_url = 'https://iam.api.cloud.yandex.net/iam/v1/tokens'\n oauth_token = 'AgAAAAAGg6eyAATuwWwJRFQmXUwDp4RCH-96fRc'\n iam_token = get_iam_token(iam_url, oauth_token)\n vision_url = 'https://vision.api.cloud.yandex.net/vision/v1/batchAnalyze'\n folder_id = 'b1gneif5vbojdoubsq1d'\n image_data = new_image_string()\n response_text = request_analyze(vision_url, iam_token, folder_id,\n image_data)\n print(ParsOnText(response_text))\n\n\nif __name__ == '__main__':\n MainYandex()\n",
"step-5": "from requests import post\nimport json\nimport argparse\nimport base64\nfrom ReadFromWindow import new_image_string\nfrom ParsOnText import ParsOnText\n\n# Функция возвращает IAM-токен для аккаунта на Яндексе.\ndef get_iam_token(iam_url, oauth_token):\n response = post(iam_url, json={\"yandexPassportOauthToken\": oauth_token})\n json_data = json.loads(response.text)\n if json_data is not None and 'iamToken' in json_data:\n return json_data['iamToken']\n return None\n\n# Функция отправляет на сервер запрос на распознавание изображения и возвращает ответ сервера.\ndef request_analyze(vision_url, iam_token, folder_id, image_data):\n response = post(vision_url, headers={'Authorization': 'Bearer '+ iam_token}, json={\n 'folderId': folder_id,\n 'analyzeSpecs': [\n {\n 'content': image_data,\n 'features': [\n {\n 'type': 'TEXT_DETECTION',\n 'textDetectionConfig': {'languageCodes': ['en', 'ru']}\n }\n ],\n }\n ]})\n return response.text\n\n\ndef MainYandex():\n iam_url = 'https://iam.api.cloud.yandex.net/iam/v1/tokens' \n\n oauth_token = \"AgAAAAAGg6eyAATuwWwJRFQmXUwDp4RCH-96fRc\" \n\n iam_token = get_iam_token(iam_url, oauth_token)\n \n vision_url = 'https://vision.api.cloud.yandex.net/vision/v1/batchAnalyze'\n\n folder_id=\"b1gneif5vbojdoubsq1d\"\n\n# iam_token = \"CggaATEVAgAAABKABGpvdJWrMiN0GIJtioMMmFcbtp8oIyD15ply3SU8iLfpSS8yabiP2U8ar1vYibjhCbmbLcwQZu12fLA3wtelEAFb6WiHyMtpXIKsStx3w9K0QVfW9n-6CEzrbzeIpfdRgcCH6oonbDJusNPYePXJ-bfXGqAXcVJVsBJ8W1WKmy1LRJdIZh3stv9dP23-334JnnlO0Hna2uKrb_wwuKruBu1P_EFECnn8f11N8UllADo5MbD5YFdvRhLCHvsAaAPH0lzwGadUDSqvU1OmZOMZqGNktgmiKUIH7QJpYb-879VZtEFtCm7TVSBAKPZCDF_kBPDEymLZY5foRWvb0nTrI9-7XspfCdyoUVcH9fGyni5d7NtFtydsv9Vyuf0EQUcCv8cJ03SZWZZXze63i785VUq1rYoCc12j_Qo8Qela_RWNnsDWTw0Va0rzk9csN0vhUz9aYnpJhb-F0i_T0NCrABsBGShAauhz20FgEaUgrQ7NdA0GwTFApJ6zsCQfzc1o0YMhUS7C2YDQ9RmTTbe1PRr5s4qNx8vVuJ-whdz0aeKUdgPVOOdxyGXFxhpkDY8ykHgQMWeFr6MomppHrXAf8qwt6Ob__rehJYEVV8iOcAxb9ust3gaobxv-QRspyRnNLvWrp7fa-iWqB2nwdXL0bRz6be6B--Qjg8PRbbyVkixxGmYKIGYyMjM1M2EwMzBlODRkYWFhNjY0ODJiZjUzMjMzMGE2EJCmpuoFGND3qOoFIiQKFGFqZTJ2b2VyZWc3aHNidmgwbjFhEgx0YWtzaGVldi5rcmlaADACOAFKCBoBMRUCAAAAUAEg9QQ\"\n \n image_data = new_image_string()\n \n response_text = request_analyze(vision_url, iam_token, folder_id, image_data)\n# with open('output.json', 'w') as f:\n# f.write(response_text)\n print(ParsOnText(response_text))\n \n\nif __name__ == '__main__':\n MainYandex() \n",
"step-ids": [
1,
2,
3,
5,
6
]
}
|
[
1,
2,
3,
5,
6
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
def PrimeTime(num):
prime1 = (num - 1) % 6
prime2 = (num + 1) % 6
if prime1 * prime2 == 0:
return 'True'
else:
return 'False'
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
def PrimeTime(num):
prime1 = (num - 1) % 6
prime2 = (num + 1) % 6
if prime1 * prime2 == 0:
return 'True'
else:
return 'False'
print(PrimeTime(12))
<|reserved_special_token_1|>
#roblem: Have the function PrimeTime(num)
# take the num parameter being passed and return
# the string true if the parameter is a prime number, \
# otherwise return the string false.
# The range will be between 1 and 2^16.
def PrimeTime(num):
prime1 = (num-1)%6
prime2 = (num+1)%6
if prime1 * prime2 == 0:
return 'True'
else:
return 'False'
print(PrimeTime(12))
|
flexible
|
{
"blob_id": "5068a78a1aa31a277b3b5854ddd1d8990d07b104",
"index": 3627,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "def PrimeTime(num):\n prime1 = (num - 1) % 6\n prime2 = (num + 1) % 6\n if prime1 * prime2 == 0:\n return 'True'\n else:\n return 'False'\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "def PrimeTime(num):\n prime1 = (num - 1) % 6\n prime2 = (num + 1) % 6\n if prime1 * prime2 == 0:\n return 'True'\n else:\n return 'False'\n\n\nprint(PrimeTime(12))\n",
"step-4": "#roblem: Have the function PrimeTime(num) \n# take the num parameter being passed and return \n# the string true if the parameter is a prime number, \\\n# otherwise return the string false.\n# The range will be between 1 and 2^16.\n\ndef PrimeTime(num):\n\n prime1 = (num-1)%6\n prime2 = (num+1)%6\n\n if prime1 * prime2 == 0:\n return 'True'\n else:\n return 'False'\n\nprint(PrimeTime(12))",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
<|reserved_special_token_0|>
def mergeSort(alist):
print('Splitting ', alist)
if len(alist) > 1:
mid = len(alist) // 2
lefthalf = alist[:mid]
righthalf = alist[mid:]
mergeSort(lefthalf)
mergeSort(righthalf)
a = 0
b = 0
k = 0
while a < len(lefthalf) and b < len(righthalf):
if lefthalf[a] < righthalf[b]:
alist[k] = lefthalf[a]
a = a + 1
else:
alist[k] = righthalf[b]
b = b + 1
k = k + 1
while a < len(lefthalf):
alist[k] = lefthalf[a]
a = a + 1
k = k + 1
while b < len(righthalf):
alist[k] = righthalf[b]
b = b + 1
k = k + 1
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def mergeSort(alist):
print('Splitting ', alist)
if len(alist) > 1:
mid = len(alist) // 2
lefthalf = alist[:mid]
righthalf = alist[mid:]
mergeSort(lefthalf)
mergeSort(righthalf)
a = 0
b = 0
k = 0
while a < len(lefthalf) and b < len(righthalf):
if lefthalf[a] < righthalf[b]:
alist[k] = lefthalf[a]
a = a + 1
else:
alist[k] = righthalf[b]
b = b + 1
k = k + 1
while a < len(lefthalf):
alist[k] = lefthalf[a]
a = a + 1
k = k + 1
while b < len(righthalf):
alist[k] = righthalf[b]
b = b + 1
k = k + 1
<|reserved_special_token_0|>
for a in nums:
alist.append(int(a))
mergeSort(alist)
print(' '.join(str(a) for a in alist) + ' \n')
<|reserved_special_token_0|>
archivo.write(str(N) + ',')
archivo.write(str(tiempo) + '\n')
archivo.close()
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
archivo = open('salida2.csv', 'a+')
startTime = datetime.now()
def mergeSort(alist):
print('Splitting ', alist)
if len(alist) > 1:
mid = len(alist) // 2
lefthalf = alist[:mid]
righthalf = alist[mid:]
mergeSort(lefthalf)
mergeSort(righthalf)
a = 0
b = 0
k = 0
while a < len(lefthalf) and b < len(righthalf):
if lefthalf[a] < righthalf[b]:
alist[k] = lefthalf[a]
a = a + 1
else:
alist[k] = righthalf[b]
b = b + 1
k = k + 1
while a < len(lefthalf):
alist[k] = lefthalf[a]
a = a + 1
k = k + 1
while b < len(righthalf):
alist[k] = righthalf[b]
b = b + 1
k = k + 1
alist = []
N = int(input(''))
nums = input('').split()
for a in nums:
alist.append(int(a))
mergeSort(alist)
print(' '.join(str(a) for a in alist) + ' \n')
tiempo = datetime.now() - startTime
archivo.write(str(N) + ',')
archivo.write(str(tiempo) + '\n')
archivo.close()
<|reserved_special_token_1|>
from datetime import datetime
archivo = open('salida2.csv', 'a+')
startTime = datetime.now()
def mergeSort(alist):
print('Splitting ', alist)
if len(alist) > 1:
mid = len(alist) // 2
lefthalf = alist[:mid]
righthalf = alist[mid:]
mergeSort(lefthalf)
mergeSort(righthalf)
a = 0
b = 0
k = 0
while a < len(lefthalf) and b < len(righthalf):
if lefthalf[a] < righthalf[b]:
alist[k] = lefthalf[a]
a = a + 1
else:
alist[k] = righthalf[b]
b = b + 1
k = k + 1
while a < len(lefthalf):
alist[k] = lefthalf[a]
a = a + 1
k = k + 1
while b < len(righthalf):
alist[k] = righthalf[b]
b = b + 1
k = k + 1
alist = []
N = int(input(''))
nums = input('').split()
for a in nums:
alist.append(int(a))
mergeSort(alist)
print(' '.join(str(a) for a in alist) + ' \n')
tiempo = datetime.now() - startTime
archivo.write(str(N) + ',')
archivo.write(str(tiempo) + '\n')
archivo.close()
<|reserved_special_token_1|>
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from datetime import datetime
archivo = open("salida2.csv", "a+")
startTime = datetime.now()
def mergeSort(alist):
print("Splitting ",alist)
if len(alist)>1:
mid = len(alist)//2
lefthalf = alist[:mid]
righthalf = alist[mid:]
mergeSort(lefthalf)
mergeSort(righthalf)
a=0
b=0
k=0
while a < len(lefthalf) and b < len(righthalf):
if lefthalf[a] < righthalf[b]:
alist[k]=lefthalf[a]
a=a+1
else:
alist[k]=righthalf[b]
b=b+1
k=k+1
while a < len(lefthalf):
alist[k]=lefthalf[a]
a=a+1
k=k+1
while b < len(righthalf):
alist[k]=righthalf[b]
b=b+1
k=k+1
alist = []
N = int(input(""))
nums = input("").split()
for a in nums:
alist.append(int(a))
mergeSort(alist)
print(' '.join(str(a) for a in alist)+' \n')
tiempo = datetime.now() - startTime
archivo.write(str(N)+",")
archivo.write(str(tiempo)+"\n")
archivo.close()
|
flexible
|
{
"blob_id": "9e98c6b59433369bca3d4f7ae261f7e7ab3aae6b",
"index": 4161,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef mergeSort(alist):\n print('Splitting ', alist)\n if len(alist) > 1:\n mid = len(alist) // 2\n lefthalf = alist[:mid]\n righthalf = alist[mid:]\n mergeSort(lefthalf)\n mergeSort(righthalf)\n a = 0\n b = 0\n k = 0\n while a < len(lefthalf) and b < len(righthalf):\n if lefthalf[a] < righthalf[b]:\n alist[k] = lefthalf[a]\n a = a + 1\n else:\n alist[k] = righthalf[b]\n b = b + 1\n k = k + 1\n while a < len(lefthalf):\n alist[k] = lefthalf[a]\n a = a + 1\n k = k + 1\n while b < len(righthalf):\n alist[k] = righthalf[b]\n b = b + 1\n k = k + 1\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef mergeSort(alist):\n print('Splitting ', alist)\n if len(alist) > 1:\n mid = len(alist) // 2\n lefthalf = alist[:mid]\n righthalf = alist[mid:]\n mergeSort(lefthalf)\n mergeSort(righthalf)\n a = 0\n b = 0\n k = 0\n while a < len(lefthalf) and b < len(righthalf):\n if lefthalf[a] < righthalf[b]:\n alist[k] = lefthalf[a]\n a = a + 1\n else:\n alist[k] = righthalf[b]\n b = b + 1\n k = k + 1\n while a < len(lefthalf):\n alist[k] = lefthalf[a]\n a = a + 1\n k = k + 1\n while b < len(righthalf):\n alist[k] = righthalf[b]\n b = b + 1\n k = k + 1\n\n\n<mask token>\nfor a in nums:\n alist.append(int(a))\nmergeSort(alist)\nprint(' '.join(str(a) for a in alist) + ' \\n')\n<mask token>\narchivo.write(str(N) + ',')\narchivo.write(str(tiempo) + '\\n')\narchivo.close()\n",
"step-3": "<mask token>\narchivo = open('salida2.csv', 'a+')\nstartTime = datetime.now()\n\n\ndef mergeSort(alist):\n print('Splitting ', alist)\n if len(alist) > 1:\n mid = len(alist) // 2\n lefthalf = alist[:mid]\n righthalf = alist[mid:]\n mergeSort(lefthalf)\n mergeSort(righthalf)\n a = 0\n b = 0\n k = 0\n while a < len(lefthalf) and b < len(righthalf):\n if lefthalf[a] < righthalf[b]:\n alist[k] = lefthalf[a]\n a = a + 1\n else:\n alist[k] = righthalf[b]\n b = b + 1\n k = k + 1\n while a < len(lefthalf):\n alist[k] = lefthalf[a]\n a = a + 1\n k = k + 1\n while b < len(righthalf):\n alist[k] = righthalf[b]\n b = b + 1\n k = k + 1\n\n\nalist = []\nN = int(input(''))\nnums = input('').split()\nfor a in nums:\n alist.append(int(a))\nmergeSort(alist)\nprint(' '.join(str(a) for a in alist) + ' \\n')\ntiempo = datetime.now() - startTime\narchivo.write(str(N) + ',')\narchivo.write(str(tiempo) + '\\n')\narchivo.close()\n",
"step-4": "from datetime import datetime\narchivo = open('salida2.csv', 'a+')\nstartTime = datetime.now()\n\n\ndef mergeSort(alist):\n print('Splitting ', alist)\n if len(alist) > 1:\n mid = len(alist) // 2\n lefthalf = alist[:mid]\n righthalf = alist[mid:]\n mergeSort(lefthalf)\n mergeSort(righthalf)\n a = 0\n b = 0\n k = 0\n while a < len(lefthalf) and b < len(righthalf):\n if lefthalf[a] < righthalf[b]:\n alist[k] = lefthalf[a]\n a = a + 1\n else:\n alist[k] = righthalf[b]\n b = b + 1\n k = k + 1\n while a < len(lefthalf):\n alist[k] = lefthalf[a]\n a = a + 1\n k = k + 1\n while b < len(righthalf):\n alist[k] = righthalf[b]\n b = b + 1\n k = k + 1\n\n\nalist = []\nN = int(input(''))\nnums = input('').split()\nfor a in nums:\n alist.append(int(a))\nmergeSort(alist)\nprint(' '.join(str(a) for a in alist) + ' \\n')\ntiempo = datetime.now() - startTime\narchivo.write(str(N) + ',')\narchivo.write(str(tiempo) + '\\n')\narchivo.close()\n",
"step-5": "#!/usr/bin/env python\n# -*- coding: utf-8 -*-\n\nfrom datetime import datetime\n\narchivo = open(\"salida2.csv\", \"a+\")\n\nstartTime = datetime.now()\ndef mergeSort(alist):\n print(\"Splitting \",alist)\n if len(alist)>1:\n mid = len(alist)//2\n lefthalf = alist[:mid]\n righthalf = alist[mid:]\n\n mergeSort(lefthalf)\n mergeSort(righthalf)\n\n a=0\n b=0\n k=0\n while a < len(lefthalf) and b < len(righthalf):\n if lefthalf[a] < righthalf[b]:\n alist[k]=lefthalf[a]\n a=a+1\n else:\n alist[k]=righthalf[b]\n b=b+1\n k=k+1\n\n while a < len(lefthalf):\n alist[k]=lefthalf[a]\n a=a+1\n k=k+1\n\n while b < len(righthalf):\n alist[k]=righthalf[b]\n b=b+1\n k=k+1\n\nalist = []\nN = int(input(\"\"))\nnums = input(\"\").split()\nfor a in nums:\n alist.append(int(a))\nmergeSort(alist)\nprint(' '.join(str(a) for a in alist)+' \\n')\ntiempo = datetime.now() - startTime\n\narchivo.write(str(N)+\",\")\narchivo.write(str(tiempo)+\"\\n\")\narchivo.close()",
"step-ids": [
1,
2,
3,
4,
5
]
}
|
[
1,
2,
3,
4,
5
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def test_dilami_date():
gdate = datetime(2018, 2, 1)
ddate = DilamiDatetime(gdate, tzinfo=TehranTimezone)
assert ddate.year == 1591
assert ddate.month == 6
assert ddate.day == 28
ddate = DilamiDatetime(1591, 6, 28, tzinfo=TehranTimezone)
assert ddate
ddate = DilamiDatetime(1592, 5, 1, tzinfo=TehranTimezone)
dilami_date = DilamiDatetime(ddate)
assert dilami_date
ddate = DilamiDatetime().now()
jy, jm, jd = dilami_to_jalali(ddate.year, ddate.month, ddate.day)
today = JalaliDatetime.now(TehranTimezone())
assert today.year == jy
assert today.month == jm
assert today.day == jd
with freeze_time(datetime.now()):
dilami_now = DilamiDatetime(datetime.now()).to_datetime()
assert dilami_now.time() == datetime.now().time()
now = datetime.now()
dilami_date = DilamiDatetime(now)
assert dilami_date.to_date() == now.date()
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def test_dilami_date():
gdate = datetime(2018, 2, 1)
ddate = DilamiDatetime(gdate, tzinfo=TehranTimezone)
assert ddate.year == 1591
assert ddate.month == 6
assert ddate.day == 28
ddate = DilamiDatetime(1591, 6, 28, tzinfo=TehranTimezone)
assert ddate
ddate = DilamiDatetime(1592, 5, 1, tzinfo=TehranTimezone)
dilami_date = DilamiDatetime(ddate)
assert dilami_date
ddate = DilamiDatetime().now()
jy, jm, jd = dilami_to_jalali(ddate.year, ddate.month, ddate.day)
today = JalaliDatetime.now(TehranTimezone())
assert today.year == jy
assert today.month == jm
assert today.day == jd
with freeze_time(datetime.now()):
dilami_now = DilamiDatetime(datetime.now()).to_datetime()
assert dilami_now.time() == datetime.now().time()
now = datetime.now()
dilami_date = DilamiDatetime(now)
assert dilami_date.to_date() == now.date()
def test_limits():
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(194, 1, 1)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(3373, 1, 1)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, -1, 3)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, 13, 1)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, 1, 32)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, 1, -1)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1595, 0, 0)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1593, 0, 6)
<|reserved_special_token_1|>
import pytest
from freezegun import freeze_time
from datetime import datetime
from khayyam import JalaliDatetime, TehranTimezone
from dilami_calendar import DilamiDatetime, dilami_to_jalali
def test_dilami_date():
gdate = datetime(2018, 2, 1)
ddate = DilamiDatetime(gdate, tzinfo=TehranTimezone)
assert ddate.year == 1591
assert ddate.month == 6
assert ddate.day == 28
ddate = DilamiDatetime(1591, 6, 28, tzinfo=TehranTimezone)
assert ddate
ddate = DilamiDatetime(1592, 5, 1, tzinfo=TehranTimezone)
dilami_date = DilamiDatetime(ddate)
assert dilami_date
ddate = DilamiDatetime().now()
jy, jm, jd = dilami_to_jalali(ddate.year, ddate.month, ddate.day)
today = JalaliDatetime.now(TehranTimezone())
assert today.year == jy
assert today.month == jm
assert today.day == jd
with freeze_time(datetime.now()):
dilami_now = DilamiDatetime(datetime.now()).to_datetime()
assert dilami_now.time() == datetime.now().time()
now = datetime.now()
dilami_date = DilamiDatetime(now)
assert dilami_date.to_date() == now.date()
def test_limits():
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(194, 1, 1)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(3373, 1, 1)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, -1, 3)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, 13, 1)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, 1, 32)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, 1, -1)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1595, 0, 0)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1593, 0, 6)
<|reserved_special_token_1|>
import pytest
from freezegun import freeze_time
from datetime import datetime
from khayyam import JalaliDatetime, TehranTimezone
from dilami_calendar import DilamiDatetime, dilami_to_jalali
def test_dilami_date():
gdate = datetime(2018, 2, 1)
ddate = DilamiDatetime(gdate, tzinfo=TehranTimezone)
assert ddate.year == 1591
assert ddate.month == 6
assert ddate.day == 28
ddate = DilamiDatetime(1591, 6, 28, tzinfo=TehranTimezone)
assert ddate
ddate = DilamiDatetime(1592, 5, 1, tzinfo=TehranTimezone)
dilami_date = DilamiDatetime(ddate)
assert dilami_date
# Check Dilami date return today
ddate = DilamiDatetime().now()
jy, jm, jd = dilami_to_jalali(ddate.year, ddate.month, ddate.day)
today = JalaliDatetime.now(TehranTimezone())
assert today.year == jy
assert today.month == jm
assert today.day == jd
with freeze_time(datetime.now()):
dilami_now = DilamiDatetime(datetime.now()).to_datetime()
assert dilami_now.time() == datetime.now().time()
now = datetime.now()
dilami_date = DilamiDatetime(now)
assert dilami_date.to_date() == now.date()
def test_limits():
# Test MinYear and MaxYear
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(194, 1, 1)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(3373, 1, 1)
# Test months
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, -1, 3)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, 13, 1)
# Test days
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, 1, 32)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1592, 1, -1)
# Test days of leap year
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1595, 0, 0)
with pytest.raises(ValueError):
DilamiDatetime(1593, 0, 6)
|
flexible
|
{
"blob_id": "7997efb00f24ecc5c4fbf3ca049eca6b5b178d53",
"index": 4088,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef test_dilami_date():\n gdate = datetime(2018, 2, 1)\n ddate = DilamiDatetime(gdate, tzinfo=TehranTimezone)\n assert ddate.year == 1591\n assert ddate.month == 6\n assert ddate.day == 28\n ddate = DilamiDatetime(1591, 6, 28, tzinfo=TehranTimezone)\n assert ddate\n ddate = DilamiDatetime(1592, 5, 1, tzinfo=TehranTimezone)\n dilami_date = DilamiDatetime(ddate)\n assert dilami_date\n ddate = DilamiDatetime().now()\n jy, jm, jd = dilami_to_jalali(ddate.year, ddate.month, ddate.day)\n today = JalaliDatetime.now(TehranTimezone())\n assert today.year == jy\n assert today.month == jm\n assert today.day == jd\n with freeze_time(datetime.now()):\n dilami_now = DilamiDatetime(datetime.now()).to_datetime()\n assert dilami_now.time() == datetime.now().time()\n now = datetime.now()\n dilami_date = DilamiDatetime(now)\n assert dilami_date.to_date() == now.date()\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef test_dilami_date():\n gdate = datetime(2018, 2, 1)\n ddate = DilamiDatetime(gdate, tzinfo=TehranTimezone)\n assert ddate.year == 1591\n assert ddate.month == 6\n assert ddate.day == 28\n ddate = DilamiDatetime(1591, 6, 28, tzinfo=TehranTimezone)\n assert ddate\n ddate = DilamiDatetime(1592, 5, 1, tzinfo=TehranTimezone)\n dilami_date = DilamiDatetime(ddate)\n assert dilami_date\n ddate = DilamiDatetime().now()\n jy, jm, jd = dilami_to_jalali(ddate.year, ddate.month, ddate.day)\n today = JalaliDatetime.now(TehranTimezone())\n assert today.year == jy\n assert today.month == jm\n assert today.day == jd\n with freeze_time(datetime.now()):\n dilami_now = DilamiDatetime(datetime.now()).to_datetime()\n assert dilami_now.time() == datetime.now().time()\n now = datetime.now()\n dilami_date = DilamiDatetime(now)\n assert dilami_date.to_date() == now.date()\n\n\ndef test_limits():\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(194, 1, 1)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(3373, 1, 1)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, -1, 3)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, 13, 1)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, 1, 32)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, 1, -1)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1595, 0, 0)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1593, 0, 6)\n",
"step-4": "import pytest\nfrom freezegun import freeze_time\nfrom datetime import datetime\nfrom khayyam import JalaliDatetime, TehranTimezone\nfrom dilami_calendar import DilamiDatetime, dilami_to_jalali\n\n\ndef test_dilami_date():\n gdate = datetime(2018, 2, 1)\n ddate = DilamiDatetime(gdate, tzinfo=TehranTimezone)\n assert ddate.year == 1591\n assert ddate.month == 6\n assert ddate.day == 28\n ddate = DilamiDatetime(1591, 6, 28, tzinfo=TehranTimezone)\n assert ddate\n ddate = DilamiDatetime(1592, 5, 1, tzinfo=TehranTimezone)\n dilami_date = DilamiDatetime(ddate)\n assert dilami_date\n ddate = DilamiDatetime().now()\n jy, jm, jd = dilami_to_jalali(ddate.year, ddate.month, ddate.day)\n today = JalaliDatetime.now(TehranTimezone())\n assert today.year == jy\n assert today.month == jm\n assert today.day == jd\n with freeze_time(datetime.now()):\n dilami_now = DilamiDatetime(datetime.now()).to_datetime()\n assert dilami_now.time() == datetime.now().time()\n now = datetime.now()\n dilami_date = DilamiDatetime(now)\n assert dilami_date.to_date() == now.date()\n\n\ndef test_limits():\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(194, 1, 1)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(3373, 1, 1)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, -1, 3)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, 13, 1)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, 1, 32)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, 1, -1)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1595, 0, 0)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1593, 0, 6)\n",
"step-5": "import pytest\n\nfrom freezegun import freeze_time\nfrom datetime import datetime\nfrom khayyam import JalaliDatetime, TehranTimezone\n\nfrom dilami_calendar import DilamiDatetime, dilami_to_jalali\n\n\ndef test_dilami_date():\n gdate = datetime(2018, 2, 1)\n ddate = DilamiDatetime(gdate, tzinfo=TehranTimezone)\n\n assert ddate.year == 1591\n assert ddate.month == 6\n assert ddate.day == 28\n\n ddate = DilamiDatetime(1591, 6, 28, tzinfo=TehranTimezone)\n assert ddate\n\n ddate = DilamiDatetime(1592, 5, 1, tzinfo=TehranTimezone)\n dilami_date = DilamiDatetime(ddate)\n assert dilami_date\n\n # Check Dilami date return today\n ddate = DilamiDatetime().now()\n jy, jm, jd = dilami_to_jalali(ddate.year, ddate.month, ddate.day)\n\n today = JalaliDatetime.now(TehranTimezone())\n assert today.year == jy\n assert today.month == jm\n assert today.day == jd\n\n with freeze_time(datetime.now()):\n dilami_now = DilamiDatetime(datetime.now()).to_datetime()\n assert dilami_now.time() == datetime.now().time()\n\n now = datetime.now()\n dilami_date = DilamiDatetime(now)\n assert dilami_date.to_date() == now.date()\n\n\ndef test_limits():\n # Test MinYear and MaxYear\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(194, 1, 1)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(3373, 1, 1)\n\n # Test months\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, -1, 3)\n\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, 13, 1)\n\n # Test days\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, 1, 32)\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1592, 1, -1)\n\n # Test days of leap year\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1595, 0, 0)\n\n with pytest.raises(ValueError):\n DilamiDatetime(1593, 0, 6)\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
from django.db import models
# Create your models here.
class Author(models.Model):
AuthorID = models.IntegerField(primary_key=True)
Name = models.CharField(max_length=200)
Age = models.IntegerField(max_length=50)
Country = models.CharField(max_length=100)
class Book(models.Model):
ISBN = models.CharField(primary_key=True,max_length=100)
Title = models.CharField(max_length=200)
AuthorID = models.IntegerField(max_length=100)
Publisher = models.CharField(max_length=200)
PublishDate = models.CharField(max_length=200)
Price = models.FloatField(max_length=200)
|
normal
|
{
"blob_id": "817d7259b3607f3a94d2f363c9684f733ee87d37",
"index": 2124,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass Book(models.Model):\n ISBN = models.CharField(primary_key=True, max_length=100)\n Title = models.CharField(max_length=200)\n AuthorID = models.IntegerField(max_length=100)\n Publisher = models.CharField(max_length=200)\n PublishDate = models.CharField(max_length=200)\n Price = models.FloatField(max_length=200)\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass Author(models.Model):\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n\n\nclass Book(models.Model):\n ISBN = models.CharField(primary_key=True, max_length=100)\n Title = models.CharField(max_length=200)\n AuthorID = models.IntegerField(max_length=100)\n Publisher = models.CharField(max_length=200)\n PublishDate = models.CharField(max_length=200)\n Price = models.FloatField(max_length=200)\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass Author(models.Model):\n AuthorID = models.IntegerField(primary_key=True)\n Name = models.CharField(max_length=200)\n Age = models.IntegerField(max_length=50)\n Country = models.CharField(max_length=100)\n\n\nclass Book(models.Model):\n ISBN = models.CharField(primary_key=True, max_length=100)\n Title = models.CharField(max_length=200)\n AuthorID = models.IntegerField(max_length=100)\n Publisher = models.CharField(max_length=200)\n PublishDate = models.CharField(max_length=200)\n Price = models.FloatField(max_length=200)\n",
"step-4": "from django.db import models\n\n\nclass Author(models.Model):\n AuthorID = models.IntegerField(primary_key=True)\n Name = models.CharField(max_length=200)\n Age = models.IntegerField(max_length=50)\n Country = models.CharField(max_length=100)\n\n\nclass Book(models.Model):\n ISBN = models.CharField(primary_key=True, max_length=100)\n Title = models.CharField(max_length=200)\n AuthorID = models.IntegerField(max_length=100)\n Publisher = models.CharField(max_length=200)\n PublishDate = models.CharField(max_length=200)\n Price = models.FloatField(max_length=200)\n",
"step-5": "from django.db import models\n\n# Create your models here.\nclass Author(models.Model):\n AuthorID = models.IntegerField(primary_key=True)\n Name = models.CharField(max_length=200)\n Age = models.IntegerField(max_length=50)\n Country = models.CharField(max_length=100)\n\nclass Book(models.Model):\n ISBN = models.CharField(primary_key=True,max_length=100)\n Title = models.CharField(max_length=200)\n AuthorID = models.IntegerField(max_length=100)\n Publisher = models.CharField(max_length=200)\n PublishDate = models.CharField(max_length=200)\n Price = models.FloatField(max_length=200)\n",
"step-ids": [
2,
3,
4,
5,
6
]
}
|
[
2,
3,
4,
5,
6
] |
# encoding: utf-8
from GlyphsApp.plugins import *
from outlineTestPenGlyphs import OutlineTestPenGlyphs
from string import strip
plugin_id = "de.kutilek.RedArrow"
class RedArrow(ReporterPlugin):
def settings(self):
self.menuName = "Red Arrows"
self.keyboardShortcut = 'a'
self.keyboardShortcutModifier = NSCommandKeyMask | NSShiftKeyMask | NSAlternateKeyMask
self.generalContextMenus = [
{"name": Glyphs.localize({'en': u'Show Error Labels', 'de': u'Fehlerbeschriftung anzeigen'}), "action": self.toggleLabels},
]
def start(self):
self.addMenuItem()
self.options = {
"extremum_calculate_badness": False,
"extremum_ignore_badness_below": 0,
"smooth_connection_max_distance": 4,
"fractional_ignore_point_zero": True,
"collinear_vectors_max_distance": 2,
"test_closepath": False,
}
self.run_tests = [
"test_extrema",
"test_fractional_coords",
"test_fractional_transform",
"test_smooth",
"test_empty_segments",
"test_collinear",
"test_semi_hv",
#"test_closepath",
"test_zero_handles",
]
self.errors = []
self.show_labels = Glyphs.defaults["%s.showLabels" % plugin_id]
self.show_labels = not(self.show_labels)
self.toggleLabels()
def addMenuItem(self):
mainMenu = NSApplication.sharedApplication().mainMenu()
s = objc.selector(self.selectGlyphsWithErrors,signature='v@:')
newMenuItem = NSMenuItem.alloc().initWithTitle_action_keyEquivalent_(
Glyphs.localize({
'en': u"Select Glyphs With Outline Errors",
'de': u'Glyphen mit Outlinefehlern auswählen'
}),
s,
""
)
newMenuItem.setTarget_(self)
mainMenu.itemAtIndex_(2).submenu().insertItem_atIndex_(newMenuItem, 11)
def foreground(self, Layer):
try:
self._updateOutlineCheck(Layer)
except Exception as e:
self.logToConsole( "drawForegroundForLayer_: %s" % str(e) )
def toggleLabels(self):
if self.show_labels:
self.show_labels = False
self.generalContextMenus = [
{
"name": Glyphs.localize(
{
'en': u'Show Error Labels',
'de': u'Fehlerbeschriftung anzeigen'
}
),
"action": self.toggleLabels
},
]
else:
self.show_labels = True
self.generalContextMenus = [
{
"name": Glyphs.localize(
{
'en': u'Hide Error Labels',
'de': u'Fehlerbeschriftung ausblenden'
}
),
"action": self.toggleLabels
},
]
Glyphs.defaults["%s.showLabels" % plugin_id] = self.show_labels
def selectGlyphsWithErrors(self):
"""
Selects all glyphs with errors in the active layer
"""
font = NSApplication.sharedApplication().font
if font is None:
return None
font.disableUpdateInterface()
mid = font.selectedFontMaster.id
selection = []
# pre-filter glyph list
#glyphlist = [glyph.name for glyph in font.glyphs if len(glyph.layers[mid].paths) > 0]
glyphlist = font.glyphs.keys()
for glyph_name in glyphlist:
glyph = font.glyphs[glyph_name]
layer = glyph.layers[mid]
if layer is not None:
#try:
outline_test_pen = OutlineTestPen(layer.parent.parent, self.options, self.run_tests)
layer.draw(outline_test_pen)
if len(outline_test_pen.errors) > 0:
glyph.selected = True
selection.append(glyph_name)
else:
glyph.selected = False
#except Exception as e:
# self.logToConsole( "selectGlyphsWithErrors: Layer '%s': %s" % (glyph_name, str(e)) )
font.enableUpdateInterface()
def _updateOutlineCheck(self, layer):
self.current_layer = layer
self.errors = []
if layer is not None:
outline_test_pen = OutlineTestPenGlyphs(layer.parent.parent, self.options, self.run_tests)
layer.drawPoints(outline_test_pen)
self.errors = outline_test_pen.errors
if self.errors:
self._drawArrows()
def _drawArrow(self, position, kind, size, width):
x, y = position
NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_( 0.9, 0.1, 0.0, 0.85 ).set()
myPath = NSBezierPath.alloc().init()
myPath.setLineWidth_( width )
myPath.moveToPoint_( (x, y-size) )
myPath.lineToPoint_( (x, y) )
myPath.lineToPoint_( (x+size, y) )
myPath.moveToPoint_( (x, y) )
myPath.lineToPoint_( (x+size, y-size) )
myPath.stroke()
#mx, my = NSWindow.mouseLocationOutsideOfEventStream()
#NSLog("Mouse %f %f" % (mx, my))
#if NSMouseInRect((mx, my), NSMakeRect(x-size, y-size, size, size), False):
if self.show_labels:
myString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)
myString.drawAtPoint_withAttributes_(
(position[0] + 1.8 * size, position[1] - 1.8 * size),
{
NSFontAttributeName: NSFont.systemFontOfSize_(size),
NSForegroundColorAttributeName: NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_( 0.4, 0.4, 0.6, 0.7 ),
}
)
def _drawUnspecified(self, position, kind, size, width):
circle_size = size * 1.3
width *= 0.8
x, y = position
NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_( 0.9, 0.1, 0.0, 0.85 ).set()
myPath = NSBezierPath.alloc().init()
myPath.setLineWidth_( width )
myPath.appendBezierPathWithOvalInRect_( NSMakeRect( x - 0.5 * circle_size, y - 0.5 * circle_size, circle_size, circle_size ) )
myPath.stroke()
# FIXME
#mx, my = NSWindow.mouseLocationOutsideOfEventStream()
#NSLog("Mouse %f %f" % (mx, my))
#if NSMouseInRect((mx, my), NSMakeRect(x-size, y-size, size, size), False):
if True: # show labels
myString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)
myString.drawAtPoint_withAttributes_(
(position[0] + 1.8 * size, position[1] - 1.8 * size),
{
NSFontAttributeName: NSFont.systemFontOfSize_(size),
NSForegroundColorAttributeName: NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_( 0.4, 0.4, 0.6, 0.7 ),
}
)
def _drawArrows(self, debug=False):
scale = self.getScale()
size = 10.0 / scale
width = 3.0 / scale
errors_by_position = {}
for e in self.errors:
if e.position is not None:
if (e.position[0], e.position[1]) in errors_by_position:
errors_by_position[(e.position[0], e.position[1])].extend([e])
else:
errors_by_position[(e.position[0], e.position[1])] = [e]
else:
if None in errors_by_position:
errors_by_position[None].extend([e])
else:
errors_by_position[None] = [e]
for pos, errors in errors_by_position.iteritems():
message = ""
for e in errors:
if e.badness is None or not debug:
message += "%s, " % (e.kind)
else:
message += "%s (Severity %0.1f), " % (e.kind, e.badness)
if pos is None:
#bb = self.current_layer.bounds
#pos = (bb.origin.x + 0.5 * bb.size.width, bb.origin.y + 0.5 * bb.size.height)
pos = (self.current_layer.width + 20, -10)
self._drawUnspecified(pos, message.strip(", "), size, width)
else:
self._drawArrow(pos, message.strip(", "), size, width)
|
normal
|
{
"blob_id": "229d7378695f7e00176eb7c3962519af3db1b7e1",
"index": 4461,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass RedArrow(ReporterPlugin):\n <mask token>\n\n def start(self):\n self.addMenuItem()\n self.options = {'extremum_calculate_badness': False,\n 'extremum_ignore_badness_below': 0,\n 'smooth_connection_max_distance': 4,\n 'fractional_ignore_point_zero': True,\n 'collinear_vectors_max_distance': 2, 'test_closepath': False}\n self.run_tests = ['test_extrema', 'test_fractional_coords',\n 'test_fractional_transform', 'test_smooth',\n 'test_empty_segments', 'test_collinear', 'test_semi_hv',\n 'test_zero_handles']\n self.errors = []\n self.show_labels = Glyphs.defaults['%s.showLabels' % plugin_id]\n self.show_labels = not self.show_labels\n self.toggleLabels()\n <mask token>\n\n def foreground(self, Layer):\n try:\n self._updateOutlineCheck(Layer)\n except Exception as e:\n self.logToConsole('drawForegroundForLayer_: %s' % str(e))\n <mask token>\n\n def selectGlyphsWithErrors(self):\n \"\"\"\n\t\tSelects all glyphs with errors in the active layer\n\t\t\"\"\"\n font = NSApplication.sharedApplication().font\n if font is None:\n return None\n font.disableUpdateInterface()\n mid = font.selectedFontMaster.id\n selection = []\n glyphlist = font.glyphs.keys()\n for glyph_name in glyphlist:\n glyph = font.glyphs[glyph_name]\n layer = glyph.layers[mid]\n if layer is not None:\n outline_test_pen = OutlineTestPen(layer.parent.parent, self\n .options, self.run_tests)\n layer.draw(outline_test_pen)\n if len(outline_test_pen.errors) > 0:\n glyph.selected = True\n selection.append(glyph_name)\n else:\n glyph.selected = False\n font.enableUpdateInterface()\n\n def _updateOutlineCheck(self, layer):\n self.current_layer = layer\n self.errors = []\n if layer is not None:\n outline_test_pen = OutlineTestPenGlyphs(layer.parent.parent,\n self.options, self.run_tests)\n layer.drawPoints(outline_test_pen)\n self.errors = outline_test_pen.errors\n if self.errors:\n self._drawArrows()\n\n def _drawArrow(self, position, kind, size, width):\n x, y = position\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.9, 0.1, 0.0, 0.85\n ).set()\n myPath = NSBezierPath.alloc().init()\n myPath.setLineWidth_(width)\n myPath.moveToPoint_((x, y - size))\n myPath.lineToPoint_((x, y))\n myPath.lineToPoint_((x + size, y))\n myPath.moveToPoint_((x, y))\n myPath.lineToPoint_((x + size, y - size))\n myPath.stroke()\n if self.show_labels:\n myString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)\n myString.drawAtPoint_withAttributes_((position[0] + 1.8 * size,\n position[1] - 1.8 * size), {NSFontAttributeName: NSFont.\n systemFontOfSize_(size), NSForegroundColorAttributeName:\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.4, 0.4, \n 0.6, 0.7)})\n\n def _drawUnspecified(self, position, kind, size, width):\n circle_size = size * 1.3\n width *= 0.8\n x, y = position\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.9, 0.1, 0.0, 0.85\n ).set()\n myPath = NSBezierPath.alloc().init()\n myPath.setLineWidth_(width)\n myPath.appendBezierPathWithOvalInRect_(NSMakeRect(x - 0.5 *\n circle_size, y - 0.5 * circle_size, circle_size, circle_size))\n myPath.stroke()\n if True:\n myString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)\n myString.drawAtPoint_withAttributes_((position[0] + 1.8 * size,\n position[1] - 1.8 * size), {NSFontAttributeName: NSFont.\n systemFontOfSize_(size), NSForegroundColorAttributeName:\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.4, 0.4, \n 0.6, 0.7)})\n <mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass RedArrow(ReporterPlugin):\n <mask token>\n\n def start(self):\n self.addMenuItem()\n self.options = {'extremum_calculate_badness': False,\n 'extremum_ignore_badness_below': 0,\n 'smooth_connection_max_distance': 4,\n 'fractional_ignore_point_zero': True,\n 'collinear_vectors_max_distance': 2, 'test_closepath': False}\n self.run_tests = ['test_extrema', 'test_fractional_coords',\n 'test_fractional_transform', 'test_smooth',\n 'test_empty_segments', 'test_collinear', 'test_semi_hv',\n 'test_zero_handles']\n self.errors = []\n self.show_labels = Glyphs.defaults['%s.showLabels' % plugin_id]\n self.show_labels = not self.show_labels\n self.toggleLabels()\n\n def addMenuItem(self):\n mainMenu = NSApplication.sharedApplication().mainMenu()\n s = objc.selector(self.selectGlyphsWithErrors, signature='v@:')\n newMenuItem = NSMenuItem.alloc().initWithTitle_action_keyEquivalent_(\n Glyphs.localize({'en': u'Select Glyphs With Outline Errors',\n 'de': u'Glyphen mit Outlinefehlern auswählen'}), s, '')\n newMenuItem.setTarget_(self)\n mainMenu.itemAtIndex_(2).submenu().insertItem_atIndex_(newMenuItem, 11)\n\n def foreground(self, Layer):\n try:\n self._updateOutlineCheck(Layer)\n except Exception as e:\n self.logToConsole('drawForegroundForLayer_: %s' % str(e))\n\n def toggleLabels(self):\n if self.show_labels:\n self.show_labels = False\n self.generalContextMenus = [{'name': Glyphs.localize({'en':\n u'Show Error Labels', 'de': u'Fehlerbeschriftung anzeigen'}\n ), 'action': self.toggleLabels}]\n else:\n self.show_labels = True\n self.generalContextMenus = [{'name': Glyphs.localize({'en':\n u'Hide Error Labels', 'de':\n u'Fehlerbeschriftung ausblenden'}), 'action': self.\n toggleLabels}]\n Glyphs.defaults['%s.showLabels' % plugin_id] = self.show_labels\n\n def selectGlyphsWithErrors(self):\n \"\"\"\n\t\tSelects all glyphs with errors in the active layer\n\t\t\"\"\"\n font = NSApplication.sharedApplication().font\n if font is None:\n return None\n font.disableUpdateInterface()\n mid = font.selectedFontMaster.id\n selection = []\n glyphlist = font.glyphs.keys()\n for glyph_name in glyphlist:\n glyph = font.glyphs[glyph_name]\n layer = glyph.layers[mid]\n if layer is not None:\n outline_test_pen = OutlineTestPen(layer.parent.parent, self\n .options, self.run_tests)\n layer.draw(outline_test_pen)\n if len(outline_test_pen.errors) > 0:\n glyph.selected = True\n selection.append(glyph_name)\n else:\n glyph.selected = False\n font.enableUpdateInterface()\n\n def _updateOutlineCheck(self, layer):\n self.current_layer = layer\n self.errors = []\n if layer is not None:\n outline_test_pen = OutlineTestPenGlyphs(layer.parent.parent,\n self.options, self.run_tests)\n layer.drawPoints(outline_test_pen)\n self.errors = outline_test_pen.errors\n if self.errors:\n self._drawArrows()\n\n def _drawArrow(self, position, kind, size, width):\n x, y = position\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.9, 0.1, 0.0, 0.85\n ).set()\n myPath = NSBezierPath.alloc().init()\n myPath.setLineWidth_(width)\n myPath.moveToPoint_((x, y - size))\n myPath.lineToPoint_((x, y))\n myPath.lineToPoint_((x + size, y))\n myPath.moveToPoint_((x, y))\n myPath.lineToPoint_((x + size, y - size))\n myPath.stroke()\n if self.show_labels:\n myString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)\n myString.drawAtPoint_withAttributes_((position[0] + 1.8 * size,\n position[1] - 1.8 * size), {NSFontAttributeName: NSFont.\n systemFontOfSize_(size), NSForegroundColorAttributeName:\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.4, 0.4, \n 0.6, 0.7)})\n\n def _drawUnspecified(self, position, kind, size, width):\n circle_size = size * 1.3\n width *= 0.8\n x, y = position\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.9, 0.1, 0.0, 0.85\n ).set()\n myPath = NSBezierPath.alloc().init()\n myPath.setLineWidth_(width)\n myPath.appendBezierPathWithOvalInRect_(NSMakeRect(x - 0.5 *\n circle_size, y - 0.5 * circle_size, circle_size, circle_size))\n myPath.stroke()\n if True:\n myString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)\n myString.drawAtPoint_withAttributes_((position[0] + 1.8 * size,\n position[1] - 1.8 * size), {NSFontAttributeName: NSFont.\n systemFontOfSize_(size), NSForegroundColorAttributeName:\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.4, 0.4, \n 0.6, 0.7)})\n\n def _drawArrows(self, debug=False):\n scale = self.getScale()\n size = 10.0 / scale\n width = 3.0 / scale\n errors_by_position = {}\n for e in self.errors:\n if e.position is not None:\n if (e.position[0], e.position[1]) in errors_by_position:\n errors_by_position[e.position[0], e.position[1]].extend([e]\n )\n else:\n errors_by_position[e.position[0], e.position[1]] = [e]\n elif None in errors_by_position:\n errors_by_position[None].extend([e])\n else:\n errors_by_position[None] = [e]\n for pos, errors in errors_by_position.iteritems():\n message = ''\n for e in errors:\n if e.badness is None or not debug:\n message += '%s, ' % e.kind\n else:\n message += '%s (Severity %0.1f), ' % (e.kind, e.badness)\n if pos is None:\n pos = self.current_layer.width + 20, -10\n self._drawUnspecified(pos, message.strip(', '), size, width)\n else:\n self._drawArrow(pos, message.strip(', '), size, width)\n",
"step-3": "<mask token>\nplugin_id = 'de.kutilek.RedArrow'\n\n\nclass RedArrow(ReporterPlugin):\n\n def settings(self):\n self.menuName = 'Red Arrows'\n self.keyboardShortcut = 'a'\n self.keyboardShortcutModifier = (NSCommandKeyMask | NSShiftKeyMask |\n NSAlternateKeyMask)\n self.generalContextMenus = [{'name': Glyphs.localize({'en':\n u'Show Error Labels', 'de': u'Fehlerbeschriftung anzeigen'}),\n 'action': self.toggleLabels}]\n\n def start(self):\n self.addMenuItem()\n self.options = {'extremum_calculate_badness': False,\n 'extremum_ignore_badness_below': 0,\n 'smooth_connection_max_distance': 4,\n 'fractional_ignore_point_zero': True,\n 'collinear_vectors_max_distance': 2, 'test_closepath': False}\n self.run_tests = ['test_extrema', 'test_fractional_coords',\n 'test_fractional_transform', 'test_smooth',\n 'test_empty_segments', 'test_collinear', 'test_semi_hv',\n 'test_zero_handles']\n self.errors = []\n self.show_labels = Glyphs.defaults['%s.showLabels' % plugin_id]\n self.show_labels = not self.show_labels\n self.toggleLabels()\n\n def addMenuItem(self):\n mainMenu = NSApplication.sharedApplication().mainMenu()\n s = objc.selector(self.selectGlyphsWithErrors, signature='v@:')\n newMenuItem = NSMenuItem.alloc().initWithTitle_action_keyEquivalent_(\n Glyphs.localize({'en': u'Select Glyphs With Outline Errors',\n 'de': u'Glyphen mit Outlinefehlern auswählen'}), s, '')\n newMenuItem.setTarget_(self)\n mainMenu.itemAtIndex_(2).submenu().insertItem_atIndex_(newMenuItem, 11)\n\n def foreground(self, Layer):\n try:\n self._updateOutlineCheck(Layer)\n except Exception as e:\n self.logToConsole('drawForegroundForLayer_: %s' % str(e))\n\n def toggleLabels(self):\n if self.show_labels:\n self.show_labels = False\n self.generalContextMenus = [{'name': Glyphs.localize({'en':\n u'Show Error Labels', 'de': u'Fehlerbeschriftung anzeigen'}\n ), 'action': self.toggleLabels}]\n else:\n self.show_labels = True\n self.generalContextMenus = [{'name': Glyphs.localize({'en':\n u'Hide Error Labels', 'de':\n u'Fehlerbeschriftung ausblenden'}), 'action': self.\n toggleLabels}]\n Glyphs.defaults['%s.showLabels' % plugin_id] = self.show_labels\n\n def selectGlyphsWithErrors(self):\n \"\"\"\n\t\tSelects all glyphs with errors in the active layer\n\t\t\"\"\"\n font = NSApplication.sharedApplication().font\n if font is None:\n return None\n font.disableUpdateInterface()\n mid = font.selectedFontMaster.id\n selection = []\n glyphlist = font.glyphs.keys()\n for glyph_name in glyphlist:\n glyph = font.glyphs[glyph_name]\n layer = glyph.layers[mid]\n if layer is not None:\n outline_test_pen = OutlineTestPen(layer.parent.parent, self\n .options, self.run_tests)\n layer.draw(outline_test_pen)\n if len(outline_test_pen.errors) > 0:\n glyph.selected = True\n selection.append(glyph_name)\n else:\n glyph.selected = False\n font.enableUpdateInterface()\n\n def _updateOutlineCheck(self, layer):\n self.current_layer = layer\n self.errors = []\n if layer is not None:\n outline_test_pen = OutlineTestPenGlyphs(layer.parent.parent,\n self.options, self.run_tests)\n layer.drawPoints(outline_test_pen)\n self.errors = outline_test_pen.errors\n if self.errors:\n self._drawArrows()\n\n def _drawArrow(self, position, kind, size, width):\n x, y = position\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.9, 0.1, 0.0, 0.85\n ).set()\n myPath = NSBezierPath.alloc().init()\n myPath.setLineWidth_(width)\n myPath.moveToPoint_((x, y - size))\n myPath.lineToPoint_((x, y))\n myPath.lineToPoint_((x + size, y))\n myPath.moveToPoint_((x, y))\n myPath.lineToPoint_((x + size, y - size))\n myPath.stroke()\n if self.show_labels:\n myString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)\n myString.drawAtPoint_withAttributes_((position[0] + 1.8 * size,\n position[1] - 1.8 * size), {NSFontAttributeName: NSFont.\n systemFontOfSize_(size), NSForegroundColorAttributeName:\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.4, 0.4, \n 0.6, 0.7)})\n\n def _drawUnspecified(self, position, kind, size, width):\n circle_size = size * 1.3\n width *= 0.8\n x, y = position\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.9, 0.1, 0.0, 0.85\n ).set()\n myPath = NSBezierPath.alloc().init()\n myPath.setLineWidth_(width)\n myPath.appendBezierPathWithOvalInRect_(NSMakeRect(x - 0.5 *\n circle_size, y - 0.5 * circle_size, circle_size, circle_size))\n myPath.stroke()\n if True:\n myString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)\n myString.drawAtPoint_withAttributes_((position[0] + 1.8 * size,\n position[1] - 1.8 * size), {NSFontAttributeName: NSFont.\n systemFontOfSize_(size), NSForegroundColorAttributeName:\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.4, 0.4, \n 0.6, 0.7)})\n\n def _drawArrows(self, debug=False):\n scale = self.getScale()\n size = 10.0 / scale\n width = 3.0 / scale\n errors_by_position = {}\n for e in self.errors:\n if e.position is not None:\n if (e.position[0], e.position[1]) in errors_by_position:\n errors_by_position[e.position[0], e.position[1]].extend([e]\n )\n else:\n errors_by_position[e.position[0], e.position[1]] = [e]\n elif None in errors_by_position:\n errors_by_position[None].extend([e])\n else:\n errors_by_position[None] = [e]\n for pos, errors in errors_by_position.iteritems():\n message = ''\n for e in errors:\n if e.badness is None or not debug:\n message += '%s, ' % e.kind\n else:\n message += '%s (Severity %0.1f), ' % (e.kind, e.badness)\n if pos is None:\n pos = self.current_layer.width + 20, -10\n self._drawUnspecified(pos, message.strip(', '), size, width)\n else:\n self._drawArrow(pos, message.strip(', '), size, width)\n",
"step-4": "from GlyphsApp.plugins import *\nfrom outlineTestPenGlyphs import OutlineTestPenGlyphs\nfrom string import strip\nplugin_id = 'de.kutilek.RedArrow'\n\n\nclass RedArrow(ReporterPlugin):\n\n def settings(self):\n self.menuName = 'Red Arrows'\n self.keyboardShortcut = 'a'\n self.keyboardShortcutModifier = (NSCommandKeyMask | NSShiftKeyMask |\n NSAlternateKeyMask)\n self.generalContextMenus = [{'name': Glyphs.localize({'en':\n u'Show Error Labels', 'de': u'Fehlerbeschriftung anzeigen'}),\n 'action': self.toggleLabels}]\n\n def start(self):\n self.addMenuItem()\n self.options = {'extremum_calculate_badness': False,\n 'extremum_ignore_badness_below': 0,\n 'smooth_connection_max_distance': 4,\n 'fractional_ignore_point_zero': True,\n 'collinear_vectors_max_distance': 2, 'test_closepath': False}\n self.run_tests = ['test_extrema', 'test_fractional_coords',\n 'test_fractional_transform', 'test_smooth',\n 'test_empty_segments', 'test_collinear', 'test_semi_hv',\n 'test_zero_handles']\n self.errors = []\n self.show_labels = Glyphs.defaults['%s.showLabels' % plugin_id]\n self.show_labels = not self.show_labels\n self.toggleLabels()\n\n def addMenuItem(self):\n mainMenu = NSApplication.sharedApplication().mainMenu()\n s = objc.selector(self.selectGlyphsWithErrors, signature='v@:')\n newMenuItem = NSMenuItem.alloc().initWithTitle_action_keyEquivalent_(\n Glyphs.localize({'en': u'Select Glyphs With Outline Errors',\n 'de': u'Glyphen mit Outlinefehlern auswählen'}), s, '')\n newMenuItem.setTarget_(self)\n mainMenu.itemAtIndex_(2).submenu().insertItem_atIndex_(newMenuItem, 11)\n\n def foreground(self, Layer):\n try:\n self._updateOutlineCheck(Layer)\n except Exception as e:\n self.logToConsole('drawForegroundForLayer_: %s' % str(e))\n\n def toggleLabels(self):\n if self.show_labels:\n self.show_labels = False\n self.generalContextMenus = [{'name': Glyphs.localize({'en':\n u'Show Error Labels', 'de': u'Fehlerbeschriftung anzeigen'}\n ), 'action': self.toggleLabels}]\n else:\n self.show_labels = True\n self.generalContextMenus = [{'name': Glyphs.localize({'en':\n u'Hide Error Labels', 'de':\n u'Fehlerbeschriftung ausblenden'}), 'action': self.\n toggleLabels}]\n Glyphs.defaults['%s.showLabels' % plugin_id] = self.show_labels\n\n def selectGlyphsWithErrors(self):\n \"\"\"\n\t\tSelects all glyphs with errors in the active layer\n\t\t\"\"\"\n font = NSApplication.sharedApplication().font\n if font is None:\n return None\n font.disableUpdateInterface()\n mid = font.selectedFontMaster.id\n selection = []\n glyphlist = font.glyphs.keys()\n for glyph_name in glyphlist:\n glyph = font.glyphs[glyph_name]\n layer = glyph.layers[mid]\n if layer is not None:\n outline_test_pen = OutlineTestPen(layer.parent.parent, self\n .options, self.run_tests)\n layer.draw(outline_test_pen)\n if len(outline_test_pen.errors) > 0:\n glyph.selected = True\n selection.append(glyph_name)\n else:\n glyph.selected = False\n font.enableUpdateInterface()\n\n def _updateOutlineCheck(self, layer):\n self.current_layer = layer\n self.errors = []\n if layer is not None:\n outline_test_pen = OutlineTestPenGlyphs(layer.parent.parent,\n self.options, self.run_tests)\n layer.drawPoints(outline_test_pen)\n self.errors = outline_test_pen.errors\n if self.errors:\n self._drawArrows()\n\n def _drawArrow(self, position, kind, size, width):\n x, y = position\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.9, 0.1, 0.0, 0.85\n ).set()\n myPath = NSBezierPath.alloc().init()\n myPath.setLineWidth_(width)\n myPath.moveToPoint_((x, y - size))\n myPath.lineToPoint_((x, y))\n myPath.lineToPoint_((x + size, y))\n myPath.moveToPoint_((x, y))\n myPath.lineToPoint_((x + size, y - size))\n myPath.stroke()\n if self.show_labels:\n myString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)\n myString.drawAtPoint_withAttributes_((position[0] + 1.8 * size,\n position[1] - 1.8 * size), {NSFontAttributeName: NSFont.\n systemFontOfSize_(size), NSForegroundColorAttributeName:\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.4, 0.4, \n 0.6, 0.7)})\n\n def _drawUnspecified(self, position, kind, size, width):\n circle_size = size * 1.3\n width *= 0.8\n x, y = position\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.9, 0.1, 0.0, 0.85\n ).set()\n myPath = NSBezierPath.alloc().init()\n myPath.setLineWidth_(width)\n myPath.appendBezierPathWithOvalInRect_(NSMakeRect(x - 0.5 *\n circle_size, y - 0.5 * circle_size, circle_size, circle_size))\n myPath.stroke()\n if True:\n myString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)\n myString.drawAtPoint_withAttributes_((position[0] + 1.8 * size,\n position[1] - 1.8 * size), {NSFontAttributeName: NSFont.\n systemFontOfSize_(size), NSForegroundColorAttributeName:\n NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_(0.4, 0.4, \n 0.6, 0.7)})\n\n def _drawArrows(self, debug=False):\n scale = self.getScale()\n size = 10.0 / scale\n width = 3.0 / scale\n errors_by_position = {}\n for e in self.errors:\n if e.position is not None:\n if (e.position[0], e.position[1]) in errors_by_position:\n errors_by_position[e.position[0], e.position[1]].extend([e]\n )\n else:\n errors_by_position[e.position[0], e.position[1]] = [e]\n elif None in errors_by_position:\n errors_by_position[None].extend([e])\n else:\n errors_by_position[None] = [e]\n for pos, errors in errors_by_position.iteritems():\n message = ''\n for e in errors:\n if e.badness is None or not debug:\n message += '%s, ' % e.kind\n else:\n message += '%s (Severity %0.1f), ' % (e.kind, e.badness)\n if pos is None:\n pos = self.current_layer.width + 20, -10\n self._drawUnspecified(pos, message.strip(', '), size, width)\n else:\n self._drawArrow(pos, message.strip(', '), size, width)\n",
"step-5": "# encoding: utf-8\n\n\nfrom GlyphsApp.plugins import *\n\nfrom outlineTestPenGlyphs import OutlineTestPenGlyphs\nfrom string import strip\n\nplugin_id = \"de.kutilek.RedArrow\"\n\n\nclass RedArrow(ReporterPlugin):\n\t\n\tdef settings(self):\n\t\tself.menuName = \"Red Arrows\"\n\t\tself.keyboardShortcut = 'a'\n\t\tself.keyboardShortcutModifier = NSCommandKeyMask | NSShiftKeyMask | NSAlternateKeyMask\n\t\tself.generalContextMenus = [\n\t\t\t{\"name\": Glyphs.localize({'en': u'Show Error Labels', 'de': u'Fehlerbeschriftung anzeigen'}), \"action\": self.toggleLabels},\n\t\t]\n\t\n\tdef start(self):\n\t\tself.addMenuItem()\n\t\tself.options = {\n\t\t\t\"extremum_calculate_badness\": False,\n\t\t\t\"extremum_ignore_badness_below\": 0,\n\t\t\t\"smooth_connection_max_distance\": 4,\n\t\t\t\"fractional_ignore_point_zero\": True,\n\t\t\t\"collinear_vectors_max_distance\": 2,\n\t\t\t\"test_closepath\": False,\n\t\t}\n\t\tself.run_tests = [\n\t\t\t\"test_extrema\",\n\t\t\t\"test_fractional_coords\",\n\t\t\t\"test_fractional_transform\",\n\t\t\t\"test_smooth\",\n\t\t\t\"test_empty_segments\",\n\t\t\t\"test_collinear\",\n\t\t\t\"test_semi_hv\",\n\t\t\t#\"test_closepath\",\n\t\t\t\"test_zero_handles\",\n\t\t]\n\t\tself.errors = []\n\t\tself.show_labels = Glyphs.defaults[\"%s.showLabels\" % plugin_id]\n\t\tself.show_labels = not(self.show_labels)\n\t\tself.toggleLabels()\n\t\n\tdef addMenuItem(self):\n\t\tmainMenu = NSApplication.sharedApplication().mainMenu()\n\t\ts = objc.selector(self.selectGlyphsWithErrors,signature='v@:')\n\t\tnewMenuItem = NSMenuItem.alloc().initWithTitle_action_keyEquivalent_(\n\t\t\tGlyphs.localize({\n\t\t\t\t'en': u\"Select Glyphs With Outline Errors\",\n\t\t\t\t'de': u'Glyphen mit Outlinefehlern auswählen'\n\t\t\t}),\n\t\t\ts,\n\t\t\t\"\"\n\t\t)\n\t\tnewMenuItem.setTarget_(self)\n\t\tmainMenu.itemAtIndex_(2).submenu().insertItem_atIndex_(newMenuItem, 11)\n\t\n\tdef foreground(self, Layer):\n\t\ttry:\n\t\t\tself._updateOutlineCheck(Layer)\n\t\texcept Exception as e:\n\t\t\tself.logToConsole( \"drawForegroundForLayer_: %s\" % str(e) )\n\t\n\tdef toggleLabels(self):\n\t\tif self.show_labels:\n\t\t\tself.show_labels = False\n\t\t\tself.generalContextMenus = [\n\t\t\t\t{\n\t\t\t\t\t\"name\": Glyphs.localize(\n\t\t\t\t\t\t{\n\t\t\t\t\t\t\t'en': u'Show Error Labels',\n\t\t\t\t\t\t\t'de': u'Fehlerbeschriftung anzeigen'\n\t\t\t\t\t\t}\n\t\t\t\t\t),\n\t\t\t\t\t\"action\": self.toggleLabels\n\t\t\t\t},\n\t\t\t]\n\t\telse:\n\t\t\tself.show_labels = True\n\t\t\tself.generalContextMenus = [\n\t\t\t\t{\n\t\t\t\t\t\"name\": Glyphs.localize(\n\t\t\t\t\t\t{\n\t\t\t\t\t\t\t'en': u'Hide Error Labels',\n\t\t\t\t\t\t\t'de': u'Fehlerbeschriftung ausblenden'\n\t\t\t\t\t\t}\n\t\t\t\t\t),\n\t\t\t\t\t\"action\": self.toggleLabels\n\t\t\t\t},\n\t\t\t]\n\t\tGlyphs.defaults[\"%s.showLabels\" % plugin_id] = self.show_labels\n\t\n\tdef selectGlyphsWithErrors(self):\n\t\t\"\"\"\n\t\tSelects all glyphs with errors in the active layer\n\t\t\"\"\"\n\t\tfont = NSApplication.sharedApplication().font\n\t\tif font is None:\n\t\t\treturn None\n\t\tfont.disableUpdateInterface()\n\t\tmid = font.selectedFontMaster.id\n\t\tselection = []\n\t\t# pre-filter glyph list\n\t\t#glyphlist = [glyph.name for glyph in font.glyphs if len(glyph.layers[mid].paths) > 0]\n\t\tglyphlist = font.glyphs.keys()\n\t\tfor glyph_name in glyphlist:\n\t\t\tglyph = font.glyphs[glyph_name]\n\t\t\tlayer = glyph.layers[mid]\n\t\t\tif layer is not None:\n\t\t\t\t#try:\n\t\t\t\toutline_test_pen = OutlineTestPen(layer.parent.parent, self.options, self.run_tests)\n\t\t\t\tlayer.draw(outline_test_pen)\n\t\t\t\tif len(outline_test_pen.errors) > 0:\n\t\t\t\t\tglyph.selected = True\n\t\t\t\t\tselection.append(glyph_name)\n\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\tglyph.selected = False\n\t\t\t\t#except Exception as e:\n\t\t\t\t#\tself.logToConsole( \"selectGlyphsWithErrors: Layer '%s': %s\" % (glyph_name, str(e)) )\n\t\tfont.enableUpdateInterface()\n\t\t\n\t\n\tdef _updateOutlineCheck(self, layer):\n\t\tself.current_layer = layer\n\t\tself.errors = []\n\t\tif layer is not None:\n\t\t\toutline_test_pen = OutlineTestPenGlyphs(layer.parent.parent, self.options, self.run_tests)\n\t\t\tlayer.drawPoints(outline_test_pen)\n\t\t\tself.errors = outline_test_pen.errors\n\t\t\tif self.errors:\n\t\t\t\tself._drawArrows()\n\t\n\tdef _drawArrow(self, position, kind, size, width):\n\t\tx, y = position\n\t\tNSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_( 0.9, 0.1, 0.0, 0.85 ).set()\n\t\tmyPath = NSBezierPath.alloc().init()\n\t\tmyPath.setLineWidth_( width )\n\t\tmyPath.moveToPoint_( (x, y-size) )\n\t\tmyPath.lineToPoint_( (x, y) )\n\t\tmyPath.lineToPoint_( (x+size, y) )\n\t\tmyPath.moveToPoint_( (x, y) )\n\t\tmyPath.lineToPoint_( (x+size, y-size) )\n\t\tmyPath.stroke()\n\t\t#mx, my = NSWindow.mouseLocationOutsideOfEventStream()\n\t\t#NSLog(\"Mouse %f %f\" % (mx, my))\n\t\t#if NSMouseInRect((mx, my), NSMakeRect(x-size, y-size, size, size), False):\n\t\tif self.show_labels:\n\t\t\tmyString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)\n\t\t\tmyString.drawAtPoint_withAttributes_(\n\t\t\t\t(position[0] + 1.8 * size, position[1] - 1.8 * size),\n\t\t\t\t{\n\t\t\t\t\tNSFontAttributeName: NSFont.systemFontOfSize_(size),\n\t\t\t\t\tNSForegroundColorAttributeName: NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_( 0.4, 0.4, 0.6, 0.7 ),\n\t\t\t\t}\n\t\t\t)\n\t\n\tdef _drawUnspecified(self, position, kind, size, width):\n\t\tcircle_size = size * 1.3\n\t\twidth *= 0.8\n\t\tx, y = position\n\t\tNSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_( 0.9, 0.1, 0.0, 0.85 ).set()\n\t\tmyPath = NSBezierPath.alloc().init()\n\t\tmyPath.setLineWidth_( width )\n\t\tmyPath.appendBezierPathWithOvalInRect_( NSMakeRect( x - 0.5 * circle_size, y - 0.5 * circle_size, circle_size, circle_size ) )\n\t\tmyPath.stroke()\n\t\t# FIXME\n\t\t#mx, my = NSWindow.mouseLocationOutsideOfEventStream()\n\t\t#NSLog(\"Mouse %f %f\" % (mx, my))\n\t\t#if NSMouseInRect((mx, my), NSMakeRect(x-size, y-size, size, size), False):\n\t\tif True: # show labels\n\t\t\tmyString = NSString.string().stringByAppendingString_(kind)\n\t\t\tmyString.drawAtPoint_withAttributes_(\n\t\t\t\t(position[0] + 1.8 * size, position[1] - 1.8 * size),\n\t\t\t\t{\n\t\t\t\t\tNSFontAttributeName: NSFont.systemFontOfSize_(size),\n\t\t\t\t\tNSForegroundColorAttributeName: NSColor.colorWithCalibratedRed_green_blue_alpha_( 0.4, 0.4, 0.6, 0.7 ),\n\t\t\t\t}\n\t\t\t)\n\t\n\tdef _drawArrows(self, debug=False):\n\t\tscale = self.getScale()\n\t\tsize = 10.0 / scale\n\t\twidth = 3.0 / scale\n\t\terrors_by_position = {}\n\t\tfor e in self.errors:\n\t\t\tif e.position is not None:\n\t\t\t\tif (e.position[0], e.position[1]) in errors_by_position:\n\t\t\t\t\terrors_by_position[(e.position[0], e.position[1])].extend([e])\n\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\terrors_by_position[(e.position[0], e.position[1])] = [e]\n\t\t\telse:\n\t\t\t\tif None in errors_by_position:\n\t\t\t\t\terrors_by_position[None].extend([e])\n\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\terrors_by_position[None] = [e]\n\t\tfor pos, errors in errors_by_position.iteritems():\n\t\t\tmessage = \"\"\n\t\t\tfor e in errors:\n\t\t\t\tif e.badness is None or not debug:\n\t\t\t\t\tmessage += \"%s, \" % (e.kind)\n\t\t\t\telse:\n\t\t\t\t\tmessage += \"%s (Severity %0.1f), \" % (e.kind, e.badness)\n\t\t\tif pos is None:\n\t\t\t\t#bb = self.current_layer.bounds\n\t\t\t\t#pos = (bb.origin.x + 0.5 * bb.size.width, bb.origin.y + 0.5 * bb.size.height)\n\t\t\t\tpos = (self.current_layer.width + 20, -10)\n\t\t\t\tself._drawUnspecified(pos, message.strip(\", \"), size, width)\n\t\t\telse:\n\t\t\t\tself._drawArrow(pos, message.strip(\", \"), size, width)\n",
"step-ids": [
7,
10,
12,
13,
14
]
}
|
[
7,
10,
12,
13,
14
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
s = s.replace('<p>', '').replace('</p>', '')
<|reserved_special_token_1|>
# Python : Correct way to strip <p> and </p> from string?
s = s.replace('<p>', '').replace('</p>', '')
|
flexible
|
{
"blob_id": "7b6e73744d711188ab1a622c309b8ee55f3eb471",
"index": 7427,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "s = s.replace('<p>', '').replace('</p>', '')\n",
"step-3": "# Python : Correct way to strip <p> and </p> from string?\ns = s.replace('<p>', '').replace('</p>', '')\n",
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2
]
}
|
[
0,
1,
2
] |
<|reserved_special_token_0|>
class model_construction:
<|reserved_special_token_0|>
def implement_model(self, filename):
"""
Method inside the model_construction class, used for implementing the model
and return feature importance and dataframe with actual values and predicted values of validation set
Input :
tsize : size of the dataset for the validation default value 0.3
random_val : Seed for randomness for reproducibility default value 2020
Returns :
fimp : Feature importance of a model
diag : diagnostic dataframe with actual values and predicted values of validation set
"""
df = self.data
model = self.model
X, y = df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1]
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=
0.3, random_state=2020)
model.fit(X_train, y_train)
print('R square score on train set and test set are :', model.score
(X_train, y_train), model.score(X_val, y_val))
print('Root mean squared error on test set is :', np.sqrt(
mean_squared_error(y_val, model.predict(X_val))))
print('Mean absolute error on test set is :', mean_absolute_error(
y_val, model.predict(X_val)))
fimp = pd.DataFrame(zip(X.columns, model.coef_), columns=['feat',
'coeff']).sort_values(by='coeff', ascending=False)
fimp['abs_coeff'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: x if x > 0 else -x)
fimp['rel'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: 'pos' if x > 0 else 'neg')
fimp['rel'] = fimp['rel'].astype('category')
fimp = fimp.sort_values(by='abs_coeff', ascending=False)
pred = model.predict(X_val)
diag = pd.DataFrame(zip(y_val, pred), columns=['Ground Truth',
'Predicted'])
full_name = './Models/' + filename + '.sav'
joblib.dump(model, full_name)
return fimp, diag
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class model_construction:
def __init__(self, data, model, fit_intercept=True, alpha=1.0, max_iter
=1000, solver='auto'):
"""
Constructor to set the values before creating the model
Input Parameters :
data : Input DataFrame
model : Model to be implemented
alpha : Regularization constant applicable for Ridge and Lasso
max_iter : Maximimum iterations applicable for Lasso
solver : Type of solver to use applicable for Ridge
"""
self.data = data
self.alpha = alpha
self.max_iter = max_iter
self.solver = solver
self.fit_intercept = fit_intercept
if model == 'LinearRegression':
self.model = LinearRegression(fit_intercept=self.fit_intercept)
elif model == 'Lasso':
self.model = Lasso(alpha=self.alpha, max_iter=self.max_iter,
fit_intercept=self.fit_intercept)
elif model == 'Ridge':
self.model = Ridge(alpha=self.alpha, solver=self.solver,
fit_intercept=self.fit_intercept)
else:
raise Exception('Wrong input model')
def implement_model(self, filename):
"""
Method inside the model_construction class, used for implementing the model
and return feature importance and dataframe with actual values and predicted values of validation set
Input :
tsize : size of the dataset for the validation default value 0.3
random_val : Seed for randomness for reproducibility default value 2020
Returns :
fimp : Feature importance of a model
diag : diagnostic dataframe with actual values and predicted values of validation set
"""
df = self.data
model = self.model
X, y = df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1]
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=
0.3, random_state=2020)
model.fit(X_train, y_train)
print('R square score on train set and test set are :', model.score
(X_train, y_train), model.score(X_val, y_val))
print('Root mean squared error on test set is :', np.sqrt(
mean_squared_error(y_val, model.predict(X_val))))
print('Mean absolute error on test set is :', mean_absolute_error(
y_val, model.predict(X_val)))
fimp = pd.DataFrame(zip(X.columns, model.coef_), columns=['feat',
'coeff']).sort_values(by='coeff', ascending=False)
fimp['abs_coeff'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: x if x > 0 else -x)
fimp['rel'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: 'pos' if x > 0 else 'neg')
fimp['rel'] = fimp['rel'].astype('category')
fimp = fimp.sort_values(by='abs_coeff', ascending=False)
pred = model.predict(X_val)
diag = pd.DataFrame(zip(y_val, pred), columns=['Ground Truth',
'Predicted'])
full_name = './Models/' + filename + '.sav'
joblib.dump(model, full_name)
return fimp, diag
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class model_construction:
def __init__(self, data, model, fit_intercept=True, alpha=1.0, max_iter
=1000, solver='auto'):
"""
Constructor to set the values before creating the model
Input Parameters :
data : Input DataFrame
model : Model to be implemented
alpha : Regularization constant applicable for Ridge and Lasso
max_iter : Maximimum iterations applicable for Lasso
solver : Type of solver to use applicable for Ridge
"""
self.data = data
self.alpha = alpha
self.max_iter = max_iter
self.solver = solver
self.fit_intercept = fit_intercept
if model == 'LinearRegression':
self.model = LinearRegression(fit_intercept=self.fit_intercept)
elif model == 'Lasso':
self.model = Lasso(alpha=self.alpha, max_iter=self.max_iter,
fit_intercept=self.fit_intercept)
elif model == 'Ridge':
self.model = Ridge(alpha=self.alpha, solver=self.solver,
fit_intercept=self.fit_intercept)
else:
raise Exception('Wrong input model')
def implement_model(self, filename):
"""
Method inside the model_construction class, used for implementing the model
and return feature importance and dataframe with actual values and predicted values of validation set
Input :
tsize : size of the dataset for the validation default value 0.3
random_val : Seed for randomness for reproducibility default value 2020
Returns :
fimp : Feature importance of a model
diag : diagnostic dataframe with actual values and predicted values of validation set
"""
df = self.data
model = self.model
X, y = df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1]
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=
0.3, random_state=2020)
model.fit(X_train, y_train)
print('R square score on train set and test set are :', model.score
(X_train, y_train), model.score(X_val, y_val))
print('Root mean squared error on test set is :', np.sqrt(
mean_squared_error(y_val, model.predict(X_val))))
print('Mean absolute error on test set is :', mean_absolute_error(
y_val, model.predict(X_val)))
fimp = pd.DataFrame(zip(X.columns, model.coef_), columns=['feat',
'coeff']).sort_values(by='coeff', ascending=False)
fimp['abs_coeff'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: x if x > 0 else -x)
fimp['rel'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: 'pos' if x > 0 else 'neg')
fimp['rel'] = fimp['rel'].astype('category')
fimp = fimp.sort_values(by='abs_coeff', ascending=False)
pred = model.predict(X_val)
diag = pd.DataFrame(zip(y_val, pred), columns=['Ground Truth',
'Predicted'])
full_name = './Models/' + filename + '.sav'
joblib.dump(model, full_name)
return fimp, diag
def plot_feat_imp(self, fimp, title):
"""
Method inside the model_construction class, used for creating a feature importance plot
Input :
fimp : Dataframe with feature importance
title : Title of the plot
Displays a plot
"""
plt.figure(figsize=(18, 12))
sns.barplot(y='feat', x='abs_coeff', hue='rel', data=fimp)
plt.title('Feature Importance plot for ' + title)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class model_construction:
def __init__(self, data, model, fit_intercept=True, alpha=1.0, max_iter
=1000, solver='auto'):
"""
Constructor to set the values before creating the model
Input Parameters :
data : Input DataFrame
model : Model to be implemented
alpha : Regularization constant applicable for Ridge and Lasso
max_iter : Maximimum iterations applicable for Lasso
solver : Type of solver to use applicable for Ridge
"""
self.data = data
self.alpha = alpha
self.max_iter = max_iter
self.solver = solver
self.fit_intercept = fit_intercept
if model == 'LinearRegression':
self.model = LinearRegression(fit_intercept=self.fit_intercept)
elif model == 'Lasso':
self.model = Lasso(alpha=self.alpha, max_iter=self.max_iter,
fit_intercept=self.fit_intercept)
elif model == 'Ridge':
self.model = Ridge(alpha=self.alpha, solver=self.solver,
fit_intercept=self.fit_intercept)
else:
raise Exception('Wrong input model')
def implement_model(self, filename):
"""
Method inside the model_construction class, used for implementing the model
and return feature importance and dataframe with actual values and predicted values of validation set
Input :
tsize : size of the dataset for the validation default value 0.3
random_val : Seed for randomness for reproducibility default value 2020
Returns :
fimp : Feature importance of a model
diag : diagnostic dataframe with actual values and predicted values of validation set
"""
df = self.data
model = self.model
X, y = df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1]
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=
0.3, random_state=2020)
model.fit(X_train, y_train)
print('R square score on train set and test set are :', model.score
(X_train, y_train), model.score(X_val, y_val))
print('Root mean squared error on test set is :', np.sqrt(
mean_squared_error(y_val, model.predict(X_val))))
print('Mean absolute error on test set is :', mean_absolute_error(
y_val, model.predict(X_val)))
fimp = pd.DataFrame(zip(X.columns, model.coef_), columns=['feat',
'coeff']).sort_values(by='coeff', ascending=False)
fimp['abs_coeff'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: x if x > 0 else -x)
fimp['rel'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: 'pos' if x > 0 else 'neg')
fimp['rel'] = fimp['rel'].astype('category')
fimp = fimp.sort_values(by='abs_coeff', ascending=False)
pred = model.predict(X_val)
diag = pd.DataFrame(zip(y_val, pred), columns=['Ground Truth',
'Predicted'])
full_name = './Models/' + filename + '.sav'
joblib.dump(model, full_name)
return fimp, diag
def plot_feat_imp(self, fimp, title):
"""
Method inside the model_construction class, used for creating a feature importance plot
Input :
fimp : Dataframe with feature importance
title : Title of the plot
Displays a plot
"""
plt.figure(figsize=(18, 12))
sns.barplot(y='feat', x='abs_coeff', hue='rel', data=fimp)
plt.title('Feature Importance plot for ' + title)
def plot_diagnostic(self, diag):
"""
Method inside the model_construction class, used for creating a diagnostic plot ground truth vs predicted
Input :
diag : Dataframe with feature importance
Displays a plot
"""
plt.figure(figsize=(18, 9))
g = sns.scatterplot(x='Ground Truth', y='Predicted', data=diag)
plt.title('Ground Truth vs Predicted on validation Data')
plt.show()
<|reserved_special_token_1|>
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Oct 4 12:14:16 2020
@author: mdevasish
"""
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression,Lasso,Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
import joblib
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
class model_construction:
def __init__(self,data,model,fit_intercept = True,alpha = 1.0, max_iter = 1000, solver = 'auto'):
'''
Constructor to set the values before creating the model
Input Parameters :
data : Input DataFrame
model : Model to be implemented
alpha : Regularization constant applicable for Ridge and Lasso
max_iter : Maximimum iterations applicable for Lasso
solver : Type of solver to use applicable for Ridge
'''
self.data = data
self.alpha = alpha
self.max_iter = max_iter
self.solver = solver
self.fit_intercept = fit_intercept
if model == 'LinearRegression':
self.model = LinearRegression(fit_intercept = self.fit_intercept)
elif model == 'Lasso':
self.model = Lasso(alpha = self.alpha,max_iter = self.max_iter,fit_intercept = self.fit_intercept)
elif model == 'Ridge':
self.model = Ridge(alpha = self.alpha,solver = self.solver,fit_intercept = self.fit_intercept)
else:
raise Exception('Wrong input model')
def implement_model(self,filename):
'''
Method inside the model_construction class, used for implementing the model
and return feature importance and dataframe with actual values and predicted values of validation set
Input :
tsize : size of the dataset for the validation default value 0.3
random_val : Seed for randomness for reproducibility default value 2020
Returns :
fimp : Feature importance of a model
diag : diagnostic dataframe with actual values and predicted values of validation set
'''
df = self.data
model = self.model
X,y = df.iloc[:,:-1],df.iloc[:,-1]
X_train,X_val,y_train,y_val = train_test_split(X,y,test_size = 0.3,random_state = 2020)
model.fit(X_train,y_train)
print('R square score on train set and test set are :',model.score(X_train,y_train),model.score(X_val,y_val))
print('Root mean squared error on test set is :',np.sqrt(mean_squared_error(y_val,model.predict(X_val))))
print('Mean absolute error on test set is :',mean_absolute_error(y_val,model.predict(X_val)))
fimp = pd.DataFrame(zip(X.columns,model.coef_),columns = ['feat','coeff']).sort_values(by = 'coeff',ascending = False)
fimp['abs_coeff'] = fimp['coeff'].apply(lambda x : x if x > 0 else -x)
fimp['rel'] = fimp['coeff'].apply(lambda x : 'pos' if x > 0 else 'neg')
fimp['rel'] = fimp['rel'].astype('category')
fimp = fimp.sort_values(by = 'abs_coeff',ascending = False)
pred = model.predict(X_val)
diag = pd.DataFrame(zip(y_val,pred),columns = ['Ground Truth','Predicted'])
full_name = './Models/'+filename+'.sav'
joblib.dump(model, full_name)
return fimp,diag
def plot_feat_imp(self,fimp,title):
'''
Method inside the model_construction class, used for creating a feature importance plot
Input :
fimp : Dataframe with feature importance
title : Title of the plot
Displays a plot
'''
plt.figure(figsize = (18,12))
sns.barplot(y = 'feat', x = 'abs_coeff', hue = 'rel',data = fimp)
plt.title('Feature Importance plot for '+title)
def plot_diagnostic(self,diag):
'''
Method inside the model_construction class, used for creating a diagnostic plot ground truth vs predicted
Input :
diag : Dataframe with feature importance
Displays a plot
'''
plt.figure(figsize = (18,9))
g = sns.scatterplot(x = 'Ground Truth', y = 'Predicted',data = diag)
plt.title('Ground Truth vs Predicted on validation Data')
plt.show()
|
flexible
|
{
"blob_id": "f07b95a3b18aecf6cadaa8398c9158a7cd10aeeb",
"index": 7101,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass model_construction:\n <mask token>\n\n def implement_model(self, filename):\n \"\"\"\n Method inside the model_construction class, used for implementing the model\n and return feature importance and dataframe with actual values and predicted values of validation set\n \n Input :\n tsize : size of the dataset for the validation default value 0.3\n random_val : Seed for randomness for reproducibility default value 2020\n \n Returns :\n fimp : Feature importance of a model\n diag : diagnostic dataframe with actual values and predicted values of validation set\n \"\"\"\n df = self.data\n model = self.model\n X, y = df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1]\n X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=\n 0.3, random_state=2020)\n model.fit(X_train, y_train)\n print('R square score on train set and test set are :', model.score\n (X_train, y_train), model.score(X_val, y_val))\n print('Root mean squared error on test set is :', np.sqrt(\n mean_squared_error(y_val, model.predict(X_val))))\n print('Mean absolute error on test set is :', mean_absolute_error(\n y_val, model.predict(X_val)))\n fimp = pd.DataFrame(zip(X.columns, model.coef_), columns=['feat',\n 'coeff']).sort_values(by='coeff', ascending=False)\n fimp['abs_coeff'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: x if x > 0 else -x)\n fimp['rel'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: 'pos' if x > 0 else 'neg')\n fimp['rel'] = fimp['rel'].astype('category')\n fimp = fimp.sort_values(by='abs_coeff', ascending=False)\n pred = model.predict(X_val)\n diag = pd.DataFrame(zip(y_val, pred), columns=['Ground Truth',\n 'Predicted'])\n full_name = './Models/' + filename + '.sav'\n joblib.dump(model, full_name)\n return fimp, diag\n <mask token>\n <mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass model_construction:\n\n def __init__(self, data, model, fit_intercept=True, alpha=1.0, max_iter\n =1000, solver='auto'):\n \"\"\"\n Constructor to set the values before creating the model\n \n Input Parameters :\n \n data : Input DataFrame\n model : Model to be implemented\n alpha : Regularization constant applicable for Ridge and Lasso\n max_iter : Maximimum iterations applicable for Lasso\n solver : Type of solver to use applicable for Ridge\n \n \"\"\"\n self.data = data\n self.alpha = alpha\n self.max_iter = max_iter\n self.solver = solver\n self.fit_intercept = fit_intercept\n if model == 'LinearRegression':\n self.model = LinearRegression(fit_intercept=self.fit_intercept)\n elif model == 'Lasso':\n self.model = Lasso(alpha=self.alpha, max_iter=self.max_iter,\n fit_intercept=self.fit_intercept)\n elif model == 'Ridge':\n self.model = Ridge(alpha=self.alpha, solver=self.solver,\n fit_intercept=self.fit_intercept)\n else:\n raise Exception('Wrong input model')\n\n def implement_model(self, filename):\n \"\"\"\n Method inside the model_construction class, used for implementing the model\n and return feature importance and dataframe with actual values and predicted values of validation set\n \n Input :\n tsize : size of the dataset for the validation default value 0.3\n random_val : Seed for randomness for reproducibility default value 2020\n \n Returns :\n fimp : Feature importance of a model\n diag : diagnostic dataframe with actual values and predicted values of validation set\n \"\"\"\n df = self.data\n model = self.model\n X, y = df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1]\n X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=\n 0.3, random_state=2020)\n model.fit(X_train, y_train)\n print('R square score on train set and test set are :', model.score\n (X_train, y_train), model.score(X_val, y_val))\n print('Root mean squared error on test set is :', np.sqrt(\n mean_squared_error(y_val, model.predict(X_val))))\n print('Mean absolute error on test set is :', mean_absolute_error(\n y_val, model.predict(X_val)))\n fimp = pd.DataFrame(zip(X.columns, model.coef_), columns=['feat',\n 'coeff']).sort_values(by='coeff', ascending=False)\n fimp['abs_coeff'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: x if x > 0 else -x)\n fimp['rel'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: 'pos' if x > 0 else 'neg')\n fimp['rel'] = fimp['rel'].astype('category')\n fimp = fimp.sort_values(by='abs_coeff', ascending=False)\n pred = model.predict(X_val)\n diag = pd.DataFrame(zip(y_val, pred), columns=['Ground Truth',\n 'Predicted'])\n full_name = './Models/' + filename + '.sav'\n joblib.dump(model, full_name)\n return fimp, diag\n <mask token>\n <mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass model_construction:\n\n def __init__(self, data, model, fit_intercept=True, alpha=1.0, max_iter\n =1000, solver='auto'):\n \"\"\"\n Constructor to set the values before creating the model\n \n Input Parameters :\n \n data : Input DataFrame\n model : Model to be implemented\n alpha : Regularization constant applicable for Ridge and Lasso\n max_iter : Maximimum iterations applicable for Lasso\n solver : Type of solver to use applicable for Ridge\n \n \"\"\"\n self.data = data\n self.alpha = alpha\n self.max_iter = max_iter\n self.solver = solver\n self.fit_intercept = fit_intercept\n if model == 'LinearRegression':\n self.model = LinearRegression(fit_intercept=self.fit_intercept)\n elif model == 'Lasso':\n self.model = Lasso(alpha=self.alpha, max_iter=self.max_iter,\n fit_intercept=self.fit_intercept)\n elif model == 'Ridge':\n self.model = Ridge(alpha=self.alpha, solver=self.solver,\n fit_intercept=self.fit_intercept)\n else:\n raise Exception('Wrong input model')\n\n def implement_model(self, filename):\n \"\"\"\n Method inside the model_construction class, used for implementing the model\n and return feature importance and dataframe with actual values and predicted values of validation set\n \n Input :\n tsize : size of the dataset for the validation default value 0.3\n random_val : Seed for randomness for reproducibility default value 2020\n \n Returns :\n fimp : Feature importance of a model\n diag : diagnostic dataframe with actual values and predicted values of validation set\n \"\"\"\n df = self.data\n model = self.model\n X, y = df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1]\n X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=\n 0.3, random_state=2020)\n model.fit(X_train, y_train)\n print('R square score on train set and test set are :', model.score\n (X_train, y_train), model.score(X_val, y_val))\n print('Root mean squared error on test set is :', np.sqrt(\n mean_squared_error(y_val, model.predict(X_val))))\n print('Mean absolute error on test set is :', mean_absolute_error(\n y_val, model.predict(X_val)))\n fimp = pd.DataFrame(zip(X.columns, model.coef_), columns=['feat',\n 'coeff']).sort_values(by='coeff', ascending=False)\n fimp['abs_coeff'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: x if x > 0 else -x)\n fimp['rel'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: 'pos' if x > 0 else 'neg')\n fimp['rel'] = fimp['rel'].astype('category')\n fimp = fimp.sort_values(by='abs_coeff', ascending=False)\n pred = model.predict(X_val)\n diag = pd.DataFrame(zip(y_val, pred), columns=['Ground Truth',\n 'Predicted'])\n full_name = './Models/' + filename + '.sav'\n joblib.dump(model, full_name)\n return fimp, diag\n\n def plot_feat_imp(self, fimp, title):\n \"\"\"\n Method inside the model_construction class, used for creating a feature importance plot\n \n Input :\n fimp : Dataframe with feature importance\n title : Title of the plot\n \n Displays a plot\n \"\"\"\n plt.figure(figsize=(18, 12))\n sns.barplot(y='feat', x='abs_coeff', hue='rel', data=fimp)\n plt.title('Feature Importance plot for ' + title)\n <mask token>\n",
"step-4": "<mask token>\n\n\nclass model_construction:\n\n def __init__(self, data, model, fit_intercept=True, alpha=1.0, max_iter\n =1000, solver='auto'):\n \"\"\"\n Constructor to set the values before creating the model\n \n Input Parameters :\n \n data : Input DataFrame\n model : Model to be implemented\n alpha : Regularization constant applicable for Ridge and Lasso\n max_iter : Maximimum iterations applicable for Lasso\n solver : Type of solver to use applicable for Ridge\n \n \"\"\"\n self.data = data\n self.alpha = alpha\n self.max_iter = max_iter\n self.solver = solver\n self.fit_intercept = fit_intercept\n if model == 'LinearRegression':\n self.model = LinearRegression(fit_intercept=self.fit_intercept)\n elif model == 'Lasso':\n self.model = Lasso(alpha=self.alpha, max_iter=self.max_iter,\n fit_intercept=self.fit_intercept)\n elif model == 'Ridge':\n self.model = Ridge(alpha=self.alpha, solver=self.solver,\n fit_intercept=self.fit_intercept)\n else:\n raise Exception('Wrong input model')\n\n def implement_model(self, filename):\n \"\"\"\n Method inside the model_construction class, used for implementing the model\n and return feature importance and dataframe with actual values and predicted values of validation set\n \n Input :\n tsize : size of the dataset for the validation default value 0.3\n random_val : Seed for randomness for reproducibility default value 2020\n \n Returns :\n fimp : Feature importance of a model\n diag : diagnostic dataframe with actual values and predicted values of validation set\n \"\"\"\n df = self.data\n model = self.model\n X, y = df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1]\n X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=\n 0.3, random_state=2020)\n model.fit(X_train, y_train)\n print('R square score on train set and test set are :', model.score\n (X_train, y_train), model.score(X_val, y_val))\n print('Root mean squared error on test set is :', np.sqrt(\n mean_squared_error(y_val, model.predict(X_val))))\n print('Mean absolute error on test set is :', mean_absolute_error(\n y_val, model.predict(X_val)))\n fimp = pd.DataFrame(zip(X.columns, model.coef_), columns=['feat',\n 'coeff']).sort_values(by='coeff', ascending=False)\n fimp['abs_coeff'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: x if x > 0 else -x)\n fimp['rel'] = fimp['coeff'].apply(lambda x: 'pos' if x > 0 else 'neg')\n fimp['rel'] = fimp['rel'].astype('category')\n fimp = fimp.sort_values(by='abs_coeff', ascending=False)\n pred = model.predict(X_val)\n diag = pd.DataFrame(zip(y_val, pred), columns=['Ground Truth',\n 'Predicted'])\n full_name = './Models/' + filename + '.sav'\n joblib.dump(model, full_name)\n return fimp, diag\n\n def plot_feat_imp(self, fimp, title):\n \"\"\"\n Method inside the model_construction class, used for creating a feature importance plot\n \n Input :\n fimp : Dataframe with feature importance\n title : Title of the plot\n \n Displays a plot\n \"\"\"\n plt.figure(figsize=(18, 12))\n sns.barplot(y='feat', x='abs_coeff', hue='rel', data=fimp)\n plt.title('Feature Importance plot for ' + title)\n\n def plot_diagnostic(self, diag):\n \"\"\"\n Method inside the model_construction class, used for creating a diagnostic plot ground truth vs predicted\n \n Input :\n diag : Dataframe with feature importance\n \n Displays a plot\n \"\"\"\n plt.figure(figsize=(18, 9))\n g = sns.scatterplot(x='Ground Truth', y='Predicted', data=diag)\n plt.title('Ground Truth vs Predicted on validation Data')\n plt.show()\n",
"step-5": "# -*- coding: utf-8 -*-\n\"\"\"\nCreated on Sun Oct 4 12:14:16 2020\n\n@author: mdevasish\n\"\"\"\n\nimport pandas as pd\nimport numpy as np\nfrom sklearn.linear_model import LinearRegression,Lasso,Ridge\nfrom sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error\nfrom sklearn.model_selection import train_test_split\nimport joblib\nimport seaborn as sns\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n\nclass model_construction:\n \n def __init__(self,data,model,fit_intercept = True,alpha = 1.0, max_iter = 1000, solver = 'auto'):\n '''\n Constructor to set the values before creating the model\n \n Input Parameters :\n \n data : Input DataFrame\n model : Model to be implemented\n alpha : Regularization constant applicable for Ridge and Lasso\n max_iter : Maximimum iterations applicable for Lasso\n solver : Type of solver to use applicable for Ridge\n \n '''\n self.data = data\n self.alpha = alpha\n self.max_iter = max_iter\n self.solver = solver\n self.fit_intercept = fit_intercept\n if model == 'LinearRegression':\n self.model = LinearRegression(fit_intercept = self.fit_intercept)\n elif model == 'Lasso':\n self.model = Lasso(alpha = self.alpha,max_iter = self.max_iter,fit_intercept = self.fit_intercept)\n elif model == 'Ridge':\n self.model = Ridge(alpha = self.alpha,solver = self.solver,fit_intercept = self.fit_intercept)\n else:\n raise Exception('Wrong input model')\n \n def implement_model(self,filename):\n '''\n Method inside the model_construction class, used for implementing the model\n and return feature importance and dataframe with actual values and predicted values of validation set\n \n Input :\n tsize : size of the dataset for the validation default value 0.3\n random_val : Seed for randomness for reproducibility default value 2020\n \n Returns :\n fimp : Feature importance of a model\n diag : diagnostic dataframe with actual values and predicted values of validation set\n '''\n df = self.data\n model = self.model\n \n \n X,y = df.iloc[:,:-1],df.iloc[:,-1]\n X_train,X_val,y_train,y_val = train_test_split(X,y,test_size = 0.3,random_state = 2020)\n \n model.fit(X_train,y_train)\n \n print('R square score on train set and test set are :',model.score(X_train,y_train),model.score(X_val,y_val))\n print('Root mean squared error on test set is :',np.sqrt(mean_squared_error(y_val,model.predict(X_val))))\n print('Mean absolute error on test set is :',mean_absolute_error(y_val,model.predict(X_val)))\n \n fimp = pd.DataFrame(zip(X.columns,model.coef_),columns = ['feat','coeff']).sort_values(by = 'coeff',ascending = False)\n fimp['abs_coeff'] = fimp['coeff'].apply(lambda x : x if x > 0 else -x)\n fimp['rel'] = fimp['coeff'].apply(lambda x : 'pos' if x > 0 else 'neg')\n fimp['rel'] = fimp['rel'].astype('category')\n fimp = fimp.sort_values(by = 'abs_coeff',ascending = False)\n \n pred = model.predict(X_val)\n diag = pd.DataFrame(zip(y_val,pred),columns = ['Ground Truth','Predicted'])\n \n full_name = './Models/'+filename+'.sav'\n joblib.dump(model, full_name)\n return fimp,diag\n\n def plot_feat_imp(self,fimp,title):\n '''\n Method inside the model_construction class, used for creating a feature importance plot\n \n Input :\n fimp : Dataframe with feature importance\n title : Title of the plot\n \n Displays a plot\n '''\n plt.figure(figsize = (18,12))\n sns.barplot(y = 'feat', x = 'abs_coeff', hue = 'rel',data = fimp)\n plt.title('Feature Importance plot for '+title)\n \n def plot_diagnostic(self,diag):\n '''\n Method inside the model_construction class, used for creating a diagnostic plot ground truth vs predicted\n \n Input :\n diag : Dataframe with feature importance\n \n Displays a plot\n '''\n \n plt.figure(figsize = (18,9))\n g = sns.scatterplot(x = 'Ground Truth', y = 'Predicted',data = diag)\n plt.title('Ground Truth vs Predicted on validation Data')\n plt.show()\n",
"step-ids": [
2,
3,
4,
5,
7
]
}
|
[
2,
3,
4,
5,
7
] |
from rest_framework.permissions import BasePermission, SAFE_METHODS
class IsOwnerOrStaffOrReadOnly(BasePermission):
def has_object_permission(self, request, view, obj):
"""
Переопределяем права доступа.
Даем все права на запись, только владельцу или
администратору, на чтение даем право всем.
Возвращаем `True` если есть разрешение, `False` если нет.
"""
return bool(request.method in SAFE_METHODS or request.user and
request.user.is_authenticated and (obj.owner == request.user or
request.user.is_superuser))
def has_permission(self, request, view):
return bool(request.method in SAFE_METHODS or request.user and
request.user.is_authenticated)
|
normal
|
{
"blob_id": "4488612164435ab062ca66000f0d7dc3ccd89da2",
"index": 8150,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass IsOwnerOrStaffOrReadOnly(BasePermission):\n <mask token>\n <mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass IsOwnerOrStaffOrReadOnly(BasePermission):\n\n def has_object_permission(self, request, view, obj):\n \"\"\"\n Переопределяем права доступа.\n\n Даем все права на запись, только владельцу или\n администратору, на чтение даем право всем.\n Возвращаем `True` если есть разрешение, `False` если нет.\n \"\"\"\n return bool(request.method in SAFE_METHODS or request.user and\n request.user.is_authenticated and (obj.owner == request.user or\n request.user.is_superuser))\n <mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass IsOwnerOrStaffOrReadOnly(BasePermission):\n\n def has_object_permission(self, request, view, obj):\n \"\"\"\n Переопределяем права доступа.\n\n Даем все права на запись, только владельцу или\n администратору, на чтение даем право всем.\n Возвращаем `True` если есть разрешение, `False` если нет.\n \"\"\"\n return bool(request.method in SAFE_METHODS or request.user and\n request.user.is_authenticated and (obj.owner == request.user or\n request.user.is_superuser))\n\n def has_permission(self, request, view):\n return bool(request.method in SAFE_METHODS or request.user and\n request.user.is_authenticated)\n",
"step-4": "from rest_framework.permissions import BasePermission, SAFE_METHODS\n\n\nclass IsOwnerOrStaffOrReadOnly(BasePermission):\n\n def has_object_permission(self, request, view, obj):\n \"\"\"\n Переопределяем права доступа.\n\n Даем все права на запись, только владельцу или\n администратору, на чтение даем право всем.\n Возвращаем `True` если есть разрешение, `False` если нет.\n \"\"\"\n return bool(request.method in SAFE_METHODS or request.user and\n request.user.is_authenticated and (obj.owner == request.user or\n request.user.is_superuser))\n\n def has_permission(self, request, view):\n return bool(request.method in SAFE_METHODS or request.user and\n request.user.is_authenticated)\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
class MyMan(Manager):
def run(self, commands=None, default_command=None):
"""
Prepares manager to receive command line input. Usually run
inside "if __name__ == "__main__" block in a Python script.
:param commands: optional dict of commands. Appended to any commands
added using add_command().
:param default_command: name of default command to run if no
arguments passed.
"""
if commands:
self._commands.update(commands)
if default_command is not None and len(sys.argv) == 1:
sys.argv.append(default_command)
try:
result = self.handle(sys.argv[0], sys.argv[1:])
except SystemExit as e:
result = e.code
sys.exit(result or 0)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class MyMan(Manager):
def run(self, commands=None, default_command=None):
"""
Prepares manager to receive command line input. Usually run
inside "if __name__ == "__main__" block in a Python script.
:param commands: optional dict of commands. Appended to any commands
added using add_command().
:param default_command: name of default command to run if no
arguments passed.
"""
if commands:
self._commands.update(commands)
if default_command is not None and len(sys.argv) == 1:
sys.argv.append(default_command)
try:
result = self.handle(sys.argv[0], sys.argv[1:])
except SystemExit as e:
result = e.code
sys.exit(result or 0)
<|reserved_special_token_0|>
man.add_command('db', MigrateCommand)
<|reserved_special_token_0|>
manager.add_command('db', MigrateCommand)
manager.add_command('create_superuser', SuperUserCommand())
manager.add_command('upload_static_files', UploadStaticFiles())
manager.add_command('change_password', ChangePassword())
manager.add_command('scaffold', ScaffoldingCommand())
manager.add_command('assets', ManageAssets(assets))
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class MyMan(Manager):
def run(self, commands=None, default_command=None):
"""
Prepares manager to receive command line input. Usually run
inside "if __name__ == "__main__" block in a Python script.
:param commands: optional dict of commands. Appended to any commands
added using add_command().
:param default_command: name of default command to run if no
arguments passed.
"""
if commands:
self._commands.update(commands)
if default_command is not None and len(sys.argv) == 1:
sys.argv.append(default_command)
try:
result = self.handle(sys.argv[0], sys.argv[1:])
except SystemExit as e:
result = e.code
sys.exit(result or 0)
man = MyMan(app)
man.add_command('db', MigrateCommand)
migrate = Migrate(app, db)
manager = Manager(app)
manager.add_command('db', MigrateCommand)
manager.add_command('create_superuser', SuperUserCommand())
manager.add_command('upload_static_files', UploadStaticFiles())
manager.add_command('change_password', ChangePassword())
manager.add_command('scaffold', ScaffoldingCommand())
manager.add_command('assets', ManageAssets(assets))
<|reserved_special_token_1|>
import sys
from flask.ext.script import Manager
from flask.ext.migrate import Migrate, MigrateCommand
from flask_assets import ManageAssets
from app import app
from assets import assets
from db import db
from .changepassword import ChangePassword
from .create_superuser import SuperUserCommand
from .scaffold import ScaffoldingCommand
from .upload_static_files import UploadStaticFiles
class MyMan(Manager):
def run(self, commands=None, default_command=None):
"""
Prepares manager to receive command line input. Usually run
inside "if __name__ == "__main__" block in a Python script.
:param commands: optional dict of commands. Appended to any commands
added using add_command().
:param default_command: name of default command to run if no
arguments passed.
"""
if commands:
self._commands.update(commands)
if default_command is not None and len(sys.argv) == 1:
sys.argv.append(default_command)
try:
result = self.handle(sys.argv[0], sys.argv[1:])
except SystemExit as e:
result = e.code
sys.exit(result or 0)
man = MyMan(app)
man.add_command('db', MigrateCommand)
migrate = Migrate(app, db)
manager = Manager(app)
manager.add_command('db', MigrateCommand)
manager.add_command('create_superuser', SuperUserCommand())
manager.add_command('upload_static_files', UploadStaticFiles())
manager.add_command('change_password', ChangePassword())
manager.add_command('scaffold', ScaffoldingCommand())
manager.add_command('assets', ManageAssets(assets))
<|reserved_special_token_1|>
# coding: utf-8
import sys
from flask.ext.script import Manager
from flask.ext.migrate import Migrate, MigrateCommand
from flask_assets import ManageAssets
from app import app
from assets import assets
from db import db
from .changepassword import ChangePassword
from .create_superuser import SuperUserCommand
from .scaffold import ScaffoldingCommand
from .upload_static_files import UploadStaticFiles
class MyMan(Manager):
def run(self, commands=None, default_command=None):
"""
Prepares manager to receive command line input. Usually run
inside "if __name__ == "__main__" block in a Python script.
:param commands: optional dict of commands. Appended to any commands
added using add_command().
:param default_command: name of default command to run if no
arguments passed.
"""
if commands:
self._commands.update(commands)
if default_command is not None and len(sys.argv) == 1:
sys.argv.append(default_command)
try:
result = self.handle(sys.argv[0], sys.argv[1:])
except SystemExit as e:
result = e.code
sys.exit(result or 0)
man = MyMan(app)
man.add_command('db', MigrateCommand)
migrate = Migrate(app, db)
manager = Manager(app)
manager.add_command('db', MigrateCommand)
manager.add_command('create_superuser', SuperUserCommand())
manager.add_command('upload_static_files', UploadStaticFiles())
manager.add_command('change_password', ChangePassword())
manager.add_command('scaffold', ScaffoldingCommand())
manager.add_command("assets", ManageAssets(assets))
|
flexible
|
{
"blob_id": "c331802cf5a09bc8db8ddbfa37636a01cf73684e",
"index": 2626,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass MyMan(Manager):\n\n def run(self, commands=None, default_command=None):\n \"\"\"\n Prepares manager to receive command line input. Usually run\n inside \"if __name__ == \"__main__\" block in a Python script.\n\n :param commands: optional dict of commands. Appended to any commands\n added using add_command().\n\n :param default_command: name of default command to run if no\n arguments passed.\n \"\"\"\n if commands:\n self._commands.update(commands)\n if default_command is not None and len(sys.argv) == 1:\n sys.argv.append(default_command)\n try:\n result = self.handle(sys.argv[0], sys.argv[1:])\n except SystemExit as e:\n result = e.code\n sys.exit(result or 0)\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass MyMan(Manager):\n\n def run(self, commands=None, default_command=None):\n \"\"\"\n Prepares manager to receive command line input. Usually run\n inside \"if __name__ == \"__main__\" block in a Python script.\n\n :param commands: optional dict of commands. Appended to any commands\n added using add_command().\n\n :param default_command: name of default command to run if no\n arguments passed.\n \"\"\"\n if commands:\n self._commands.update(commands)\n if default_command is not None and len(sys.argv) == 1:\n sys.argv.append(default_command)\n try:\n result = self.handle(sys.argv[0], sys.argv[1:])\n except SystemExit as e:\n result = e.code\n sys.exit(result or 0)\n\n\n<mask token>\nman.add_command('db', MigrateCommand)\n<mask token>\nmanager.add_command('db', MigrateCommand)\nmanager.add_command('create_superuser', SuperUserCommand())\nmanager.add_command('upload_static_files', UploadStaticFiles())\nmanager.add_command('change_password', ChangePassword())\nmanager.add_command('scaffold', ScaffoldingCommand())\nmanager.add_command('assets', ManageAssets(assets))\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass MyMan(Manager):\n\n def run(self, commands=None, default_command=None):\n \"\"\"\n Prepares manager to receive command line input. Usually run\n inside \"if __name__ == \"__main__\" block in a Python script.\n\n :param commands: optional dict of commands. Appended to any commands\n added using add_command().\n\n :param default_command: name of default command to run if no\n arguments passed.\n \"\"\"\n if commands:\n self._commands.update(commands)\n if default_command is not None and len(sys.argv) == 1:\n sys.argv.append(default_command)\n try:\n result = self.handle(sys.argv[0], sys.argv[1:])\n except SystemExit as e:\n result = e.code\n sys.exit(result or 0)\n\n\nman = MyMan(app)\nman.add_command('db', MigrateCommand)\nmigrate = Migrate(app, db)\nmanager = Manager(app)\nmanager.add_command('db', MigrateCommand)\nmanager.add_command('create_superuser', SuperUserCommand())\nmanager.add_command('upload_static_files', UploadStaticFiles())\nmanager.add_command('change_password', ChangePassword())\nmanager.add_command('scaffold', ScaffoldingCommand())\nmanager.add_command('assets', ManageAssets(assets))\n",
"step-4": "import sys\nfrom flask.ext.script import Manager\nfrom flask.ext.migrate import Migrate, MigrateCommand\nfrom flask_assets import ManageAssets\nfrom app import app\nfrom assets import assets\nfrom db import db\nfrom .changepassword import ChangePassword\nfrom .create_superuser import SuperUserCommand\nfrom .scaffold import ScaffoldingCommand\nfrom .upload_static_files import UploadStaticFiles\n\n\nclass MyMan(Manager):\n\n def run(self, commands=None, default_command=None):\n \"\"\"\n Prepares manager to receive command line input. Usually run\n inside \"if __name__ == \"__main__\" block in a Python script.\n\n :param commands: optional dict of commands. Appended to any commands\n added using add_command().\n\n :param default_command: name of default command to run if no\n arguments passed.\n \"\"\"\n if commands:\n self._commands.update(commands)\n if default_command is not None and len(sys.argv) == 1:\n sys.argv.append(default_command)\n try:\n result = self.handle(sys.argv[0], sys.argv[1:])\n except SystemExit as e:\n result = e.code\n sys.exit(result or 0)\n\n\nman = MyMan(app)\nman.add_command('db', MigrateCommand)\nmigrate = Migrate(app, db)\nmanager = Manager(app)\nmanager.add_command('db', MigrateCommand)\nmanager.add_command('create_superuser', SuperUserCommand())\nmanager.add_command('upload_static_files', UploadStaticFiles())\nmanager.add_command('change_password', ChangePassword())\nmanager.add_command('scaffold', ScaffoldingCommand())\nmanager.add_command('assets', ManageAssets(assets))\n",
"step-5": "# coding: utf-8\n\nimport sys\n\nfrom flask.ext.script import Manager\nfrom flask.ext.migrate import Migrate, MigrateCommand\nfrom flask_assets import ManageAssets\n\nfrom app import app\nfrom assets import assets\nfrom db import db\n\nfrom .changepassword import ChangePassword\nfrom .create_superuser import SuperUserCommand\nfrom .scaffold import ScaffoldingCommand\nfrom .upload_static_files import UploadStaticFiles\n\n\nclass MyMan(Manager):\n def run(self, commands=None, default_command=None):\n \"\"\"\n Prepares manager to receive command line input. Usually run\n inside \"if __name__ == \"__main__\" block in a Python script.\n\n :param commands: optional dict of commands. Appended to any commands\n added using add_command().\n\n :param default_command: name of default command to run if no\n arguments passed.\n \"\"\"\n\n if commands:\n self._commands.update(commands)\n\n if default_command is not None and len(sys.argv) == 1:\n sys.argv.append(default_command)\n\n try:\n result = self.handle(sys.argv[0], sys.argv[1:])\n except SystemExit as e:\n result = e.code\n sys.exit(result or 0)\n\n\nman = MyMan(app)\nman.add_command('db', MigrateCommand)\n\nmigrate = Migrate(app, db)\nmanager = Manager(app)\n\n\nmanager.add_command('db', MigrateCommand)\nmanager.add_command('create_superuser', SuperUserCommand())\nmanager.add_command('upload_static_files', UploadStaticFiles())\nmanager.add_command('change_password', ChangePassword())\nmanager.add_command('scaffold', ScaffoldingCommand())\nmanager.add_command(\"assets\", ManageAssets(assets))\n",
"step-ids": [
2,
3,
4,
5,
6
]
}
|
[
2,
3,
4,
5,
6
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def is_symmetric(root):
def helper(left, right):
if left is None and right is None:
return True
elif left and right:
return helper(left.left, right.right
) and left.val == right.val and helper(left.right, right.left)
else:
return False
return helper(root.left, root.right)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def is_symmetric(root):
def helper(left, right):
if left is None and right is None:
return True
elif left and right:
return helper(left.left, right.right
) and left.val == right.val and helper(left.right, right.left)
else:
return False
return helper(root.left, root.right)
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, 3, 4, 4, 3])) is True
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 3, None, 3])) is False
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 2, None])) is False
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 3])) is False
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
from shared import list_to_tree
def is_symmetric(root):
def helper(left, right):
if left is None and right is None:
return True
elif left and right:
return helper(left.left, right.right
) and left.val == right.val and helper(left.right, right.left)
else:
return False
return helper(root.left, root.right)
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, 3, 4, 4, 3])) is True
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 3, None, 3])) is False
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 2, None])) is False
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 3])) is False
<|reserved_special_token_1|>
"""
Given the root of a binary tree, check whether it is a mirror of itself (i.e., symmetric around its center).
Example 1:
Input: root = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 3]
Output: true
1
/ \
2 2
/ \ / \
3 4 4 3
Example 2:
Input: root = [1, 2, 2, None, 3, None, 3]
Output: false
1
/ \
2 2
\ \
3 3
"""
"""
We recursively check whether opposite ends of the tree are equal, going down the tree.
The logic is very similar to problem 100.
"""
from shared import list_to_tree
def is_symmetric(root):
def helper(left, right):
if left is None and right is None:
return True
elif left and right:
return helper(left.left, right.right) and left.val == right.val and helper(left.right, right.left)
else:
return False
return helper(root.left, root.right)
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, 3, 4, 4, 3])) is True
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 3, None, 3])) is False
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 2, None])) is False
assert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 3])) is False
|
flexible
|
{
"blob_id": "9cfbb06df4bc286ff56983d6e843b33e4da6ccf8",
"index": 7803,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef is_symmetric(root):\n\n def helper(left, right):\n if left is None and right is None:\n return True\n elif left and right:\n return helper(left.left, right.right\n ) and left.val == right.val and helper(left.right, right.left)\n else:\n return False\n return helper(root.left, root.right)\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef is_symmetric(root):\n\n def helper(left, right):\n if left is None and right is None:\n return True\n elif left and right:\n return helper(left.left, right.right\n ) and left.val == right.val and helper(left.right, right.left)\n else:\n return False\n return helper(root.left, root.right)\n\n\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, 3, 4, 4, 3])) is True\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 3, None, 3])) is False\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 2, None])) is False\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 3])) is False\n",
"step-4": "<mask token>\nfrom shared import list_to_tree\n\n\ndef is_symmetric(root):\n\n def helper(left, right):\n if left is None and right is None:\n return True\n elif left and right:\n return helper(left.left, right.right\n ) and left.val == right.val and helper(left.right, right.left)\n else:\n return False\n return helper(root.left, root.right)\n\n\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, 3, 4, 4, 3])) is True\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 3, None, 3])) is False\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 2, None])) is False\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 3])) is False\n",
"step-5": "\"\"\"\nGiven the root of a binary tree, check whether it is a mirror of itself (i.e., symmetric around its center).\n\nExample 1:\n\nInput: root = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 3]\nOutput: true\n\n 1\n / \\\n 2 2\n / \\ / \\\n 3 4 4 3\n\nExample 2:\nInput: root = [1, 2, 2, None, 3, None, 3]\nOutput: false\n\n 1\n / \\\n 2 2\n \\ \\\n 3 3\n\"\"\"\n\n\"\"\"\nWe recursively check whether opposite ends of the tree are equal, going down the tree. \nThe logic is very similar to problem 100.\n\"\"\"\n\nfrom shared import list_to_tree\n\n\ndef is_symmetric(root):\n def helper(left, right):\n if left is None and right is None:\n return True\n elif left and right:\n return helper(left.left, right.right) and left.val == right.val and helper(left.right, right.left)\n else:\n return False\n\n return helper(root.left, root.right)\n\n\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, 3, 4, 4, 3])) is True\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 3, None, 3])) is False\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 2, None, 2, None])) is False\nassert is_symmetric(list_to_tree([1, 2, 3])) is False\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
def getColorString(color_reading):
if color_reading == 1:
return 'black'
elif color_reading == 2:
return 'white'
elif color_reading == 3:
return 'green'
elif color_reading == 4:
return 'white'
elif color_reading == 5:
return 'red'
elif color_reading == 6:
return 'white'
elif color_reading == 7:
return 'brown'
return str(color_reading)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def getColorString(color_reading):
if color_reading == 1:
return 'black'
elif color_reading == 2:
return 'white'
elif color_reading == 3:
return 'green'
elif color_reading == 4:
return 'white'
elif color_reading == 5:
return 'red'
elif color_reading == 6:
return 'white'
elif color_reading == 7:
return 'brown'
return str(color_reading)
def getColorReadingInString(sensor_positon):
if sensor_positon == 'left':
return getColorString(colorSensor_lt.value())
if sensor_positon == 'right':
return getColorString(colorSensor_rt.value())
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
colorSensor_lt = ColorSensor(INPUT_4)
colorSensor_rt = ColorSensor(INPUT_1)
ultrasonicSensor = UltrasonicSensor(INPUT_2)
colorSensor_mode_default = 'COL-COLOR'
colorSensor_lt.mode = 'COL-COLOR'
colorSensor_rt.mode = 'COL-COLOR'
ultrasonicSensor.mode = 'US-DIST-CM'
powerSupply = PowerSupply()
def getColorString(color_reading):
if color_reading == 1:
return 'black'
elif color_reading == 2:
return 'white'
elif color_reading == 3:
return 'green'
elif color_reading == 4:
return 'white'
elif color_reading == 5:
return 'red'
elif color_reading == 6:
return 'white'
elif color_reading == 7:
return 'brown'
return str(color_reading)
def getColorReadingInString(sensor_positon):
if sensor_positon == 'left':
return getColorString(colorSensor_lt.value())
if sensor_positon == 'right':
return getColorString(colorSensor_rt.value())
<|reserved_special_token_1|>
from ev3dev2.sensor import INPUT_1, INPUT_2, INPUT_3, INPUT_4
from ev3dev2.sensor.lego import ColorSensor, UltrasonicSensor
from ev3dev2.power import PowerSupply
colorSensor_lt = ColorSensor(INPUT_4)
colorSensor_rt = ColorSensor(INPUT_1)
ultrasonicSensor = UltrasonicSensor(INPUT_2)
colorSensor_mode_default = 'COL-COLOR'
colorSensor_lt.mode = 'COL-COLOR'
colorSensor_rt.mode = 'COL-COLOR'
ultrasonicSensor.mode = 'US-DIST-CM'
powerSupply = PowerSupply()
def getColorString(color_reading):
if color_reading == 1:
return 'black'
elif color_reading == 2:
return 'white'
elif color_reading == 3:
return 'green'
elif color_reading == 4:
return 'white'
elif color_reading == 5:
return 'red'
elif color_reading == 6:
return 'white'
elif color_reading == 7:
return 'brown'
return str(color_reading)
def getColorReadingInString(sensor_positon):
if sensor_positon == 'left':
return getColorString(colorSensor_lt.value())
if sensor_positon == 'right':
return getColorString(colorSensor_rt.value())
<|reserved_special_token_1|>
#!/usr/bin/env python3
from ev3dev2.sensor import INPUT_1, INPUT_2, INPUT_3, INPUT_4
from ev3dev2.sensor.lego import ColorSensor, UltrasonicSensor
from ev3dev2.power import PowerSupply
# initiate color sensors
# the colour sensor needs to be between 1-2 cm away from the surface you are trying to measure. (color mode)
# TODO confirm the mapping
colorSensor_lt = ColorSensor(INPUT_4)
colorSensor_rt = ColorSensor(INPUT_1)
ultrasonicSensor = UltrasonicSensor(INPUT_2)
# COL-REFLECT COL-AMBIENT COL-COLOR RGB-RAW
colorSensor_mode_default = "COL-COLOR"
colorSensor_lt.mode="COL-COLOR"
colorSensor_rt.mode="COL-COLOR"
ultrasonicSensor.mode="US-DIST-CM"
powerSupply = PowerSupply()
def getColorString(color_reading):
if(color_reading==1):
return "black"
elif(color_reading==2):
#return "blue"
return "white"
elif(color_reading==3):
return "green"
elif(color_reading==4):
#return "yellow"
return "white"
elif(color_reading==5):
return "red"
elif(color_reading==6):
return "white"
elif(color_reading==7):
return "brown"
return str(color_reading)
def getColorReadingInString(sensor_positon):
if(sensor_positon=="left"):
return getColorString(colorSensor_lt.value())
if(sensor_positon=="right"):
return getColorString(colorSensor_rt.value())
|
flexible
|
{
"blob_id": "84a13e3dea885d6c4a5f195dfac51c7110102fc2",
"index": 6729,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef getColorString(color_reading):\n if color_reading == 1:\n return 'black'\n elif color_reading == 2:\n return 'white'\n elif color_reading == 3:\n return 'green'\n elif color_reading == 4:\n return 'white'\n elif color_reading == 5:\n return 'red'\n elif color_reading == 6:\n return 'white'\n elif color_reading == 7:\n return 'brown'\n return str(color_reading)\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef getColorString(color_reading):\n if color_reading == 1:\n return 'black'\n elif color_reading == 2:\n return 'white'\n elif color_reading == 3:\n return 'green'\n elif color_reading == 4:\n return 'white'\n elif color_reading == 5:\n return 'red'\n elif color_reading == 6:\n return 'white'\n elif color_reading == 7:\n return 'brown'\n return str(color_reading)\n\n\ndef getColorReadingInString(sensor_positon):\n if sensor_positon == 'left':\n return getColorString(colorSensor_lt.value())\n if sensor_positon == 'right':\n return getColorString(colorSensor_rt.value())\n",
"step-3": "<mask token>\ncolorSensor_lt = ColorSensor(INPUT_4)\ncolorSensor_rt = ColorSensor(INPUT_1)\nultrasonicSensor = UltrasonicSensor(INPUT_2)\ncolorSensor_mode_default = 'COL-COLOR'\ncolorSensor_lt.mode = 'COL-COLOR'\ncolorSensor_rt.mode = 'COL-COLOR'\nultrasonicSensor.mode = 'US-DIST-CM'\npowerSupply = PowerSupply()\n\n\ndef getColorString(color_reading):\n if color_reading == 1:\n return 'black'\n elif color_reading == 2:\n return 'white'\n elif color_reading == 3:\n return 'green'\n elif color_reading == 4:\n return 'white'\n elif color_reading == 5:\n return 'red'\n elif color_reading == 6:\n return 'white'\n elif color_reading == 7:\n return 'brown'\n return str(color_reading)\n\n\ndef getColorReadingInString(sensor_positon):\n if sensor_positon == 'left':\n return getColorString(colorSensor_lt.value())\n if sensor_positon == 'right':\n return getColorString(colorSensor_rt.value())\n",
"step-4": "from ev3dev2.sensor import INPUT_1, INPUT_2, INPUT_3, INPUT_4\nfrom ev3dev2.sensor.lego import ColorSensor, UltrasonicSensor\nfrom ev3dev2.power import PowerSupply\ncolorSensor_lt = ColorSensor(INPUT_4)\ncolorSensor_rt = ColorSensor(INPUT_1)\nultrasonicSensor = UltrasonicSensor(INPUT_2)\ncolorSensor_mode_default = 'COL-COLOR'\ncolorSensor_lt.mode = 'COL-COLOR'\ncolorSensor_rt.mode = 'COL-COLOR'\nultrasonicSensor.mode = 'US-DIST-CM'\npowerSupply = PowerSupply()\n\n\ndef getColorString(color_reading):\n if color_reading == 1:\n return 'black'\n elif color_reading == 2:\n return 'white'\n elif color_reading == 3:\n return 'green'\n elif color_reading == 4:\n return 'white'\n elif color_reading == 5:\n return 'red'\n elif color_reading == 6:\n return 'white'\n elif color_reading == 7:\n return 'brown'\n return str(color_reading)\n\n\ndef getColorReadingInString(sensor_positon):\n if sensor_positon == 'left':\n return getColorString(colorSensor_lt.value())\n if sensor_positon == 'right':\n return getColorString(colorSensor_rt.value())\n",
"step-5": "#!/usr/bin/env python3\nfrom ev3dev2.sensor import INPUT_1, INPUT_2, INPUT_3, INPUT_4\nfrom ev3dev2.sensor.lego import ColorSensor, UltrasonicSensor\nfrom ev3dev2.power import PowerSupply\n\n# initiate color sensors\n# the colour sensor needs to be between 1-2 cm away from the surface you are trying to measure. (color mode)\n# TODO confirm the mapping\ncolorSensor_lt = ColorSensor(INPUT_4)\ncolorSensor_rt = ColorSensor(INPUT_1)\nultrasonicSensor = UltrasonicSensor(INPUT_2)\n\n# COL-REFLECT COL-AMBIENT COL-COLOR RGB-RAW\ncolorSensor_mode_default = \"COL-COLOR\"\ncolorSensor_lt.mode=\"COL-COLOR\"\ncolorSensor_rt.mode=\"COL-COLOR\"\nultrasonicSensor.mode=\"US-DIST-CM\"\n\npowerSupply = PowerSupply()\n\ndef getColorString(color_reading):\n if(color_reading==1):\n return \"black\"\n elif(color_reading==2):\n #return \"blue\"\n return \"white\"\n elif(color_reading==3):\n return \"green\"\n elif(color_reading==4):\n #return \"yellow\"\n return \"white\"\n elif(color_reading==5):\n return \"red\"\n elif(color_reading==6):\n return \"white\"\n elif(color_reading==7):\n return \"brown\"\n return str(color_reading)\n\ndef getColorReadingInString(sensor_positon):\n if(sensor_positon==\"left\"):\n return getColorString(colorSensor_lt.value())\n if(sensor_positon==\"right\"):\n return getColorString(colorSensor_rt.value())\n\n\n",
"step-ids": [
1,
2,
3,
4,
5
]
}
|
[
1,
2,
3,
4,
5
] |
from flask import Blueprint, request, render_template, session, redirect
log = Blueprint('login', __name__, )
@log.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
print(request.path, )
if request.method == 'GET':
return render_template('exec/login.html')
else:
username = request.form.get('username')
password = request.form.get('password')
if username == 'henry' and password == '123':
session['username'] = 'henry'
return redirect('/detail')
return 'Failed'
|
normal
|
{
"blob_id": "763e2db4eb9ad5953273fb310c8e9714964a39e6",
"index": 9576,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\n@log.route('/login', methods=['GET', 'POST'])\ndef login():\n print(request.path)\n if request.method == 'GET':\n return render_template('exec/login.html')\n else:\n username = request.form.get('username')\n password = request.form.get('password')\n if username == 'henry' and password == '123':\n session['username'] = 'henry'\n return redirect('/detail')\n return 'Failed'\n",
"step-3": "<mask token>\nlog = Blueprint('login', __name__)\n\n\n@log.route('/login', methods=['GET', 'POST'])\ndef login():\n print(request.path)\n if request.method == 'GET':\n return render_template('exec/login.html')\n else:\n username = request.form.get('username')\n password = request.form.get('password')\n if username == 'henry' and password == '123':\n session['username'] = 'henry'\n return redirect('/detail')\n return 'Failed'\n",
"step-4": "from flask import Blueprint, request, render_template, session, redirect\nlog = Blueprint('login', __name__)\n\n\n@log.route('/login', methods=['GET', 'POST'])\ndef login():\n print(request.path)\n if request.method == 'GET':\n return render_template('exec/login.html')\n else:\n username = request.form.get('username')\n password = request.form.get('password')\n if username == 'henry' and password == '123':\n session['username'] = 'henry'\n return redirect('/detail')\n return 'Failed'\n",
"step-5": "from flask import Blueprint, request, render_template, session, redirect\n\nlog = Blueprint('login', __name__, )\n\n\n@log.route('/login', methods=['GET', 'POST'])\ndef login():\n print(request.path, )\n if request.method == 'GET':\n return render_template('exec/login.html')\n else:\n username = request.form.get('username')\n password = request.form.get('password')\n if username == 'henry' and password == '123':\n session['username'] = 'henry'\n return redirect('/detail')\n return 'Failed'\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
#Credits To @maxprogrammer007 (for editing)
# Ported for Ultroid < https://github.com/TeamUltroid/Ultroid >
import os
import sys
import logging
from telethon import events
import asyncio
from userbot.utils import admin_cmd
from userbot import ALIVE_NAME
import random, re
from userbot import CMD_HELP
from collections import deque
import importlib.util
import random
DEFAULTUSER = str(ALIVE_NAME) if ALIVE_NAME else "Cat"
@borg.on(admin_cmd(pattern="stupid$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 1
animation_ttl = range(0, 14)
await event.edit("brain")
animation_chars = [
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <)🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n(> ^_^)>🧠🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🗑",
"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n <(^_^ <)🗑",
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i %14 ])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"bombs$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
await event.edit("â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n")
await asyncio.sleep(0.5)
await event.edit("💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n")
await asyncio.sleep(0.5)
await event.edit("â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n")
await asyncio.sleep(0.5)
await event.edit("â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n")
await asyncio.sleep(0.5)
await event.edit("â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n")
await asyncio.sleep(0.5)
await event.edit("â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \n")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💥💥💥💥 \n")
await asyncio.sleep(0.5)
await event.edit("â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💥💥💥💥 \n💥💥💥💥 \n")
await asyncio.sleep(0.5)
await event.edit("â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n😵😵😵😵 \n")
await asyncio.sleep(0.5)
await event.edit("`RIP PLOXXX......`")
await asyncio.sleep(2)
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"kill$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.7
animation_ttl = range(0, 12)
await event.edit("ready to die dude.....")
animation_chars = [
"Ｆｉｉｉｉｉｒｅ",
"(　･ิω･ิ)︻デâ•ä¸€-->",
"---->____________â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â ",
"------>__________â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â ",
"-------->â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â _________",
"---------->â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â _______",
"------------>â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â _____",
"-------------->â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â ____",
"------------------>",
"------>;(^。^)ノ",
"(￣ー￣) DEAD",
"`Targeted user killed by Headshot 😈.😈.😈.😈.😈.😈.😈......`\n '#Sad_Reacts_Online'\n",
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 12])
@borg.on(admin_cmd(pattern="ding$"))
async def _(event):
animation_interval = 0.3
animation_ttl = range(0, 30)
animation_chars = [
"🔴⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜\n🔴⬜⬜⬜⬜",
"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜🔴⬜⬜",
"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜🔴",
"⬜⬜⬛⬛🔴\n⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜🔴",
"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜🔴⬜⬜",
"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜\n🔴⬜⬜⬜⬜",
"🔴⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜ [CAT IS BEST](https://github.com/Sur-vivor/CatUserbot) ⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜"
]
if event.fwd_from:
return
await event.edit("ding..dong..ding..dong ...")
await asyncio.sleep(4)
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 10])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"hypno$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.3
animation_ttl = range(0, 15)
await event.edit("hypo....")
animation_chars = [
"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬛⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛",
"⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜",
"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬜⬜⬜\n⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜",
"[👉🔴👈])"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 15])
@borg.on(admin_cmd(pattern="gangasta$"))
async def _(event):
await event.edit("EVERyBOdy")
await asyncio.sleep(0.3)
await event.edit("iZ")
await asyncio.sleep(0.2)
await event.edit("GangSTur")
await asyncio.sleep(0.5)
await event.edit("UNtIL ")
await asyncio.sleep(0.2)
await event.edit("I")
await asyncio.sleep(0.3)
await event.edit("ArRivE")
await asyncio.sleep(0.3)
await event.edit("🔥🔥🔥")
await asyncio.sleep(0.3)
await event.edit("EVERyBOdy iZ GangSTur UNtIL I ArRivE 🔥🔥🔥")
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"charging$"))
async def timer_blankx(e):
txt=e.text[10:] + '\n\n`Tesla Wireless Charging (beta) Started...\nDevice Detected: Nokia 1100\nBattery Percentage:` '
j=10
k=j
for j in range(j):
await e.edit(txt + str(k))
k=k+10
await asyncio.sleep(1)
await asyncio.sleep(1)
await e.edit("`Tesla Wireless Charging (beta) Completed...\nDevice Detected: Nokia 1100 (Space Grey Varient)\nBattery Percentage:` [100%](https://telegra.ph/file/a45aa7450c8eefed599d9.mp4) ", link_preview=True)
@borg.on(admin_cmd("bigoof"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.1
animation_ttl = range(0, 7)
await event.edit("â”â”â”â”┓╋╋╋╋â”â”â”â”┓ \n┃â”â”┓┃╋╋╋╋┃â”â”┓┃ \n┃┃╋┃┣┓â”┓â”┫┃╋┃┃ \n┃┃╋┃┃┗┛┗┛┃┃╋┃┃ \n┃┗â”┛┣┓â”┓â”┫┗â”┛┃ \nâ”—â”â”â”┛┗┛┗┛┗â”â”â”â”›")
animation_chars = [
"â•â”â”â”╮╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”╯╰╯ ",
"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \n â•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯",
"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯",
"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯",
"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯",
"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯",
"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 7])
@borg.on(admin_cmd(pattern="g1 ?(.*)"))
async def payf(event):
paytext=event.pattern_match.group(1)
pay = "{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}".format(paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1)
await event.edit(pay)
@borg.on(admin_cmd(pattern="uff ?(.*)"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 1
animation_ttl = range(0, 13)
animation_chars = [
"U",
"Uf",
"Uff",
"Ufffff",
"Uffffff",
"Ufffffff",
"Uffffffff",
"Ufffffffff",
"Uffffffffff",
"Ufffffffffff",
"Uffffffffffff",
"Ufffffffffffff",
"Uffffffffffffff"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 13])
@borg.on(admin_cmd(pattern="ctext ?(.*)"))
async def payf(event):
paytext=event.pattern_match.group(1)
pay = "{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}".format(paytext*8, paytext*8, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*8, paytext*8)
await event.edit(pay)
@borg.on(admin_cmd(pattern="ftext ?(.*)"))
async def payf(event):
paytext=event.pattern_match.group(1)
pay = "{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}".format(paytext*8, paytext*8, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*6, paytext*6, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2)
await event.edit(pay)
@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern="kf$(.*)"))
async def _(event):
r = random.randint(0, 3)
logger.debug(r)
if r == 0:
await event.edit("â”â”â”â”┓\n┃â”â”â”â”›\n┃┗â”â”┓\n┃â”â”â”â”›\n┃┃\nâ”—â”›")
else:
r == 1
await event.edit("â•â”â”â”â•®\n┃â•â”â”╯\n┃╰â”â”â•®\n┃â•â”â”╯\n┃┃\n╰╯")
@borg.on(admin_cmd(pattern="f (.*)"))
async def payf(e):
paytext = e.pattern_match.group(1)
pay = "{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}".format(paytext*5, paytext*1,paytext*1, paytext*4, paytext*1, paytext*1, paytext*1)
await e.edit(pay)
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"loading$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.3
animation_ttl = range(0, 20)
animation_chars = [
"â–®",
"â–¯",
"â–¬",
"â–",
"‎"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 4])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"square$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.3
animation_ttl = range(0, 20)
animation_chars = [
"â—§",
"â—¨",
"â—§",
"â—¨",
"‎"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 4])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"up$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.3
animation_ttl = range(0, 20)
animation_chars = [
"╹",
"â•»",
"╹",
"â•»",
"‎"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 4])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"round$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.3
animation_ttl = range(0, 20)
animation_chars = [
"âš«",
"⬤",
"â—",
"∘",
"‎"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 4])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"hart$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.5
animation_ttl = range(0, 20)
animation_chars = [
"🖤",
"â¤ï¸",
"🖤",
"â¤ï¸",
"‎"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 4])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"anim$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 1
animation_ttl = range(0, 11)
animation_chars = [
"ðŸ˜",
"😧",
"😡",
"😢",
"‎**HellBoy Bolte Public**",
"ðŸ˜",
"😧",
"😡",
"😢",
"[PAPA HERE](https://t.me/Kraken_The_BadASS)",
"__**Good to See you Guys....**__"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 11])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"fnl$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 2
animation_ttl = range(0, 6)
animation_chars = [
"ðŸ˜ðŸ¿",
"ðŸ˜ðŸ¾",
"ðŸ˜ðŸ½",
"ðŸ˜ðŸ¼",
"‎ðŸ˜",
"**Good to See you Guys....**"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 6])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"monkey$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 2
animation_ttl = range(0, 6)
animation_chars = [
"ðŸµ",
"🙉",
"🙈",
"🙊",
"🖕‎ðŸµðŸ–•",
"**Good to See you Guys....**"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 6])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"herber$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 2
animation_ttl = range(0, 11)
animation_chars = [
"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 10%\n\n â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 5.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.13GB\n **🔹used:** 33.77GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 158.98GB\n **🔹recv:** 146.27GB\n **🔹sent_packets:** 84518799\n **🔹recv_packets:** 159720314\n\n\n**===================**\n",
"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 30%\n\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 20.4%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 7.18GB\n **🔹used:** 28.26GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 146.27GB\n **🔹recv:** 124.33GB\n **🔹sent_packets:** 54635686\n **🔹recv_packets:** 143565654\n\n\n**===================**\n",
"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 60%\n\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 60.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 6.52GB\n **🔹used:** 35.78GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 124.33GB\n **🔹recv:** 162.48GB\n **🔹sent_packets:** 25655655\n **🔹recv_packets:** 165289456\n\n\n**===================**\n",
"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 100%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 100.0%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 9.81GB\n **🔹used:** 30.11GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 162.48GB\n **🔹recv:** 175.75GB\n **🔹sent_packets:** 56565435\n **🔹recv_packets:** 135345655\n\n\n**===================**\n",
"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 70%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 80.4%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 5.76GB\n **🔹used:** 29.35GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 175.75GB\n **🔹recv:** 118.55GB\n **🔹sent_packets:** 36547698\n **🔹recv_packets:** 185466554\n\n\n**===================**\n",
"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 60%\n\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 62.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.23GB\n **🔹used:** 33.32GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 118.55GB\n **🔹recv:** 168.65GB\n **🔹sent_packets:** 24786554\n **🔹recv_packets:** 156745865\n\n\n**===================**\n",
"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 30%\n\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 30.6%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 9.75GB\n **🔹used:** 36.54GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 168.65GB\n **🔹recv:** 128.35GB\n **🔹sent_packets:** 56565435\n **🔹recv_packets:** 1475823589\n\n\n**===================**\n",
"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 10%\n\n â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 10.2%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 10.20GB\n **🔹used:** 25.40GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 128.35GB\n **🔹recv:** 108.31GB\n **🔹sent_packets:** 54635686\n **🔹recv_packets:** 157865426\n\n\n**===================**\n",
"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 100%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 100.0%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 5.25GB\n **🔹used:** 31.14GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 108.31GB\n **🔹recv:** 167.17GB\n **🔹sent_packets:** 84518799\n **🔹recv_packets:** 124575356\n\n\n**===================**\n",
"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 70%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 76.2%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.01GB\n **🔹used:** 33.27GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 167.17GB\n **🔹recv:** 158.98GB\n **🔹sent_packets:** 36547698\n **🔹recv_packets:** 165455856\n\n\n**===================**\n",
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 11])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"hand$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 1
animation_ttl = range(0, 14)
animation_chars = [
"👈",
"👉",
"â˜ï¸",
"👆",
"🖕",
"👇",
"✌ï¸",
"🤞",
"🖖",
"🤘",
"🤙",
"ðŸ–ï¸",
"👌"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 14])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"gsg$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 1
animation_ttl = range(0, 13)
animation_chars = [
"🔟",
"9ï¸âƒ£",
"8ï¸âƒ£",
"7ï¸âƒ£",
"6ï¸âƒ£",
"5ï¸âƒ£",
"4ï¸âƒ£",
"3ï¸âƒ£",
"2ï¸âƒ£",
"1ï¸âƒ£",
"0ï¸âƒ£",
"🆘"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 13])
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"theart$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.3
animation_ttl = range(0, 54)
animation_chars = [
"â¤ï¸",
"🧡",
"💛",
"💚",
"💙",
"💜",
"🖤",
"💘",
"ðŸ’",
"â¤ï¸",
"🧡",
"💛",
"💚",
"💙",
"💜",
"🖤",
"💘",
"ðŸ’"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 18])
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"fdance"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 1
animation_ttl = range(0, 5)
await event.edit("Connecting..")
animation_chars = [
"⠀⠀⠀⣶⣿⣶\n⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣀\n⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣶⣿⠛â£â£¿â£¿â£¿â£¿\n⠛⠛⠛⣿⣿⣿⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿\n⠀⠀⣀â£â£¿â£¿â£¿â£¿â£€\n⠀⠤⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠉\n⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠉\n⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣿⣿⣶⣿⣿\n⠉⠛⣿⣿⣶⣤\n⠀⠀⠉⠿⣿⣿⣤\n⠀⠀⣀⣤⣿⣿⣿\n⠀⠒⠿⠛⠉⠿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣶⠿⠿⠛\n",
"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿\n⠀⠀⣶⠀⠀⣀⣤⣶⣤⣉⣿⣿⣤⣀\n⠤⣤⣿⣤⣿⠿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀\n⠀⠛⠿⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⣿⣿⠉⠛⠿⣿⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⣿⠛⠀⠀⠀⣶⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣤⠀⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠉⠉\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠉\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣛⣿â£â£¶â£€\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠉⠛⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠀⠀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣉⠀⣶⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠿⠛\n",
"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⠀⣶⣿⣿⠶\n⣶⣿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣤⣤\n⠀⠉⠶⣶⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿⣤⣀\n⠀⠀⠀⣿⣿⠿⠉⣿⣿⣿⣿â£â €â ¶â ¿â ¿\n⠀⠀⠛⠛⠿⠀⠀⣿⣿⣿⣉⠿⣿⠶\n⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠒\n⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠛â£â£â ‰\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿â£â£¤â£¿â ›\n⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠿⣿⣿⣿â£\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠉⠛⠿⣶⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⠀⠀⣶⣶⠿⠿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠛\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀â£â£¶\n",
"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⣶\n⠀⠀⠀⣤⣤⣤⣿⣿⣿\n⠀⠀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣶\n⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⣿⣉⣿⣿⣿⣿⣉⠉⣿⣶\n⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿\n⠀⣤⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠀⣿⣶\n⣤⣿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠀⠀⣿⣿⣤\n⠉⠉⠀⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⠒⠛⠿⠿⠿\n⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉\n⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣶\n⠀⠀⠀⠀⣿⠉⠿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣤⠀⠛⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣶⣿⠀⠀⠀⣿⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀â£â£¿â£¿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣿⣿⠉\n",
"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣀⣀\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣤⣶⣀⠿⠶⣿⣿⣿⠿⣿⣿⣿⣿\n⠉⠿⣿⣿⠿⠛⠉⠀⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣤⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⠿⠉⠀⠀⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠿⠉⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⠛\n⠀⠀⠀⠀⠛⣿⣿⣀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣀\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠤⣿⠿⠿⠿\n",
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 5])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"snake$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.3
animation_ttl = range(0, 27)
await event.edit("snake..")
animation_chars = [
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"‎◻ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸",
"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 27])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"human$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.5
animation_ttl = range(0, 16)
await event.edit("human...")
animation_chars = [
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛🚗\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛🚗⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛🚗⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🚗⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🚗⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🚗⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🚗⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜😊⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬛😊⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬜⬜⬛⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬜⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜😊⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 16])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"mc$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.3
animation_ttl = range(0, 28)
await event.edit("mc..")
animation_chars = [
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 28])
@borg.on(admin_cmd(pattern="virus$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 1
animation_ttl = range(0, 30)
await event.edit("Injecting virus....")
animation_chars = [
"🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎",
"â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎",
"â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎",
"‎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸",
"â—¼ï¸"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 30])
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"repe$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.2
animation_ttl = range(0, 30)
await event.edit("repe")
animation_chars = [
"**r**",
"**ra**",
"**rap**",
"**rape**",
"**rape_**",
"**rape_t**",
"**rape_tr**",
"**rape_tra**",
"**rape_trai**",
"**rape_train**",
"**ape_train🚅**",
"**pe_train🚅🚃🚃**",
"**e_train🚅🚃🚃🚃**",
"**_train🚅🚃🚃🚃🚃**",
"**train🚅🚃🚃🚃🚃🚃**",
"**rain🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃**",
"**ain🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**",
"**in🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**",
"**n🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**",
"🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃",
"🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃",
"🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃",
"🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃",
"🚃🚃🚃🚃🚃🚃",
"🚃🚃🚃🚃🚃",
"🚃🚃🚃🚃",
"🚃🚃🚃",
"🚃🚃",
"🚃",
"**rApEd**"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 30])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"isro$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 1
animation_ttl = range(0, 24)
await event.edit("Connecting..")
animation_chars = [
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🚀⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🚀⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🚀⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🚀⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛🚀⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛🚀\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"🛸⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🛸⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🛸⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🛸⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🛸⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛",
"⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛🚶â€â™‚ï¸\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n👽⬛⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛👽⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛👽🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜",
"__Signal Lost....__"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 24])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"nakal$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.5
animation_ttl = range(0, 6)
await event.edit("nakal")
animation_chars = [
"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⢳⡀⠀â¡â €â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Nikal ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀⠀__⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`",
"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀ ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Lavde ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀|__|⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`",
"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀⠀ ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Pehli ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀(P)⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`",
"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Fursat ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀⠀__ ⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`",
"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Meeee ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀|__| ⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`",
"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Nikal ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀lodu⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`",
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 6])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"music$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 1.5
animation_ttl = range(0, 11)
await event.edit("starting player...")
animation_chars = [
"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:00** ▱▱▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â–¶ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**",
"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:01** ▰▱▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**",
"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:02** ▰▰▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**",
"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:03** ▰▰▰▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**",
"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀ [Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:04** ▰▰▰▰▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**",
"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:05** ▰▰▰▰▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**",
"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:06** ▰▰▰▰▰▰▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**",
"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:07** ▰▰▰▰▰▰▰▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**",
"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:08** ▰▰▰▰▰▰▰▰▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**",
"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:09** â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–± **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**",
"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:10** â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–° **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `âºï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 11])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"squ$",outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n \tâ–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ \tâ–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(1)
await event.edit("â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•")
await asyncio.sleep(6)
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"star$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("🦋✨🦋✨🦋✨🦋✨"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"boxs"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("🟥🟧🟨🟩🟦🟪🟫⬛⬜"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"rain$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("🌬â˜ï¸ðŸŒ©ðŸŒ¨ðŸŒ§ðŸŒ¦ðŸŒ¥â›…🌤"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"clol$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("🤔ðŸ§ðŸ¤¨ðŸ¤”ðŸ§ðŸ¤¨"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"odra$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("🚶ðŸƒðŸš¶ðŸƒðŸš¶ðŸƒðŸš¶ðŸƒ"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"deploy$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 3
animation_ttl = range(0, 12)
await event.edit("Deploying...")
animation_chars = [
"**Heroku Connecting To Latest Github Build **",
f"**Build started by user** @Kraken_The_BadASS",
f"**Deploy** `535a74f0` for user by my master!!",
"**Restarting Heroku Server...**",
"**State changed from up to starting**",
"**Stopping all processes with SIGTERM**",
"**Process exited with** `status 143`",
"**Starting process with command** `python3 -m stdborg`",
"**State changed from starting to up**",
"__INFO:Userbot:Logged in as 557667062__",
"__INFO:Userbot:Successfully loaded all plugins__",
"**Build Succeeded**"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 12])
@borg.on(admin_cmd(pattern="dump ?(.*)"))
async def _(message):
try:
obj = message.pattern_match.group(1)
if len(obj) != 3:
raise IndexError
inp = ' '.join(obj)
except IndexError:
inp = "🥞 🎂 ðŸ«"
u, t, g, o, s, n = inp.split(), '🗑', '<(^_^ <)', '(> ^_^)>', '⠀ ', '\n'
h = [(u[0], u[1], u[2]), (u[0], u[1], ''), (u[0], '', '')]
for something in reversed([y for y in ([''.join(x) for x in (
f + (s, g, s + s * f.count(''), t), f + (g, s * 2 + s * f.count(''), t),
f[:i] + (o, f[i], s * 2 + s * f.count(''), t), f[:i] + (s + s * f.count(''), o, f[i], s, t),
f[:i] + (s * 2 + s * f.count(''), o, f[i], t), f[:i] + (s * 3 + s * f.count(''), o, t),
f[:i] + (s * 3 + s * f.count(''), g, t))] for i, f in enumerate(reversed(h)))]):
for something_else in something:
await asyncio.sleep(0.3)
try:
await message.edit(something_else)
except errors.MessageIdInvalidError:
return
@borg.on(admin_cmd(pattern="fleaveme$"))
async def _(event):
animation_interval = 1
animation_ttl = range(0, 10)
animation_chars = [
"⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛",
"⬛⬛⬛\n⬛🔄⬛\n⬛⬛⬛",
"⬛⬆ï¸â¬›\n⬛🔄⬛\n⬛⬛⬛",
"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄⬛\n⬛⬛⬛",
"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬛⬛",
"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬛↘ï¸",
"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬇ï¸â†˜ï¸",
"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸",
"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬅ï¸ðŸ”„âž¡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸",
"↖ï¸â¬†ï¸â†—ï¸\n⬅ï¸ðŸ”„âž¡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸"
]
if event.fwd_from:
return
await event.edit("fleaveme....")
await asyncio.sleep(2)
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 10])
@borg.on(admin_cmd(pattern="loveu", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.5
animation_ttl = range(0, 70)
await event.edit("loveu")
animation_chars = [
"😀",
"👩â€ðŸŽ¨",
"ðŸ˜",
"😂",
"🤣",
"😃",
"😄",
"😅",
"😊",
"☺",
"🙂",
"🤔",
"🤨",
"ðŸ˜",
"😑",
"😶",
"😣",
"😥",
"😮",
"ðŸ¤",
"😯",
"😴",
"😔",
"😕",
"☹",
"ðŸ™",
"😖",
"😞",
"😟",
"😢",
"ðŸ˜",
"🤯",
"💔",
"â¤",
"i Love Youâ¤",
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 35])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"plane", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
retun
await event.edit("✈-------------")
await event.edit("-✈------------")
await event.edit("--✈-----------")
await event.edit("---✈----------")
await event.edit("----✈---------")
await event.edit("-----✈--------")
await event.edit("------✈-------")
await event.edit("-------✈------")
await event.edit("--------✈-----")
await event.edit("---------✈----")
await event.edit("----------✈---")
await event.edit("-----------✈--")
await event.edit("------------✈-")
await event.edit("-------------✈")
await asyncio.sleep(3)
await event.delete()
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"pulis"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.3
animation_ttl = range(0, 12)
await event.edit("Pulis")
animation_chars = [
"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵",
"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴",
"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵",
"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴",
"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵",
"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴",
"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵",
"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴",
"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵",
"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴",
"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵",
f"{DEFAULTUSER} **Police iz Here**"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 12])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"jio$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 1
animation_ttl = range(0, 19)
await event.edit("jio network boosting...")
animation_chars = [
"`Connecting To JIO NETWORK ....`",
"`â–ˆ â–‡ â–† â–… â–„ â–‚ â–`",
"`â–’ â–‡ â–† â–… â–„ â–‚ â–`",
"`â–’ â–’ â–† â–… â–„ â–‚ â–`",
"`â–’ â–’ â–’ â–… â–„ â–‚ â–`",
"`â–’ â–’ â–’ â–’ â–„ â–‚ â–`",
"`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–‚ â–`",
"`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–`",
"`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`",
"*Optimising JIO NETWORK...*",
"`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`",
"`â– â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`",
"`â– â–‚ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`",
"`â– â–‚ â–„ â–’ â–’ â–’ â–’`",
"`â– â–‚ â–„ â–… â–’ â–’ â–’`",
"`â– â–‚ â–„ â–… â–† â–’ â–’`",
"`â– â–‚ â–„ â–… â–† â–‡ â–’`",
"`â– â–‚ â–„ â–… â–† â–‡ â–ˆ`",
"**JIO NETWORK Boosted....**"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 19])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"solarsystem", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.1
animation_ttl = range(0, 80)
await event.edit("solarsystem")
animation_chars = [
"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\n🌕◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`",
"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🌕◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`",
"`â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸`",
"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â˜€â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`",
"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\n☀◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`",
"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n☀◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`",
"`â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸`",
"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`",
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 8])
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"lul$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("😂🤣😂🤣😂🤣"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"nothappy$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("ðŸ˜â˜¹ï¸ðŸ˜â˜¹ï¸ðŸ˜â˜¹ï¸ðŸ˜"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern="clock$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("🕙🕘🕗🕖🕕🕔🕓🕒🕑ðŸ•ðŸ•›"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"muah$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("😗😙😚😚😘"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern="heart$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("â¤ï¸ðŸ§¡ðŸ’›ðŸ’šðŸ’™ðŸ’œðŸ–¤"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern="gym$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("ðŸƒâ€ðŸ‹â€ðŸ¤¸â€ðŸƒâ€ðŸ‹â€ðŸ¤¸â€ðŸƒâ€ðŸ‹â€ðŸ¤¸â€"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"earth$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("ðŸŒðŸŒðŸŒŽðŸŒŽðŸŒðŸŒðŸŒðŸŒŽ"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern="moon$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("🌗🌘🌑🌒🌓🌔🌕🌖"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"candy$"))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
deq = deque(list("ðŸ¦ðŸ§ðŸ©ðŸªðŸŽ‚ðŸ°ðŸ§ðŸ«ðŸ¬ðŸ"))
for _ in range(48):
await asyncio.sleep(0.1)
await event.edit("".join(deq))
deq.rotate(1)
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"smoon$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.1
animation_ttl = range(0, 101)
await event.edit("smoon..")
animation_chars = [
"🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗",
"🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘",
"🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑",
"🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒",
"🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓",
"🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔",
"🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕",
"🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 8])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"tmoon$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.1
animation_ttl = range(0, 117)
await event.edit("tmoon")
animation_chars = [
"🌗",
"🌘",
"🌑",
"🌒",
"🌓",
"🌔",
"🌕",
"🌖",
"🌗",
"🌘",
"🌑",
"🌒",
"🌓",
"🌔",
"🌕",
"🌖",
"🌗",
"🌘",
"🌑",
"🌒",
"🌓",
"🌔",
"🌕",
"🌖",
"🌗",
"🌘",
"🌑",
"🌒",
"🌓",
"🌔",
"🌕",
"🌖"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 32])
@borg.on(admin_cmd(pattern=f"clown$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 0.50
animation_ttl = range(0, 16)
animation_chars = [
"COMMAND CREATE BY @Kraken_The_BadASS",
"🤡ï¸",
"🤡🤡",
"🤡🤡🤡",
"🤡🤡🤡🤡",
"🤡🤡🤡🤡🤡",
"🤡🤡🤡🤡🤡🤡",
"🤡🤡🤡🤡🤡",
"🤡🤡🤡🤡",
"🤡🤡🤡",
"🤡🤡",
"🤡",
"You",
"You Are",
"You Are A",
"You Are A Clown 🤡"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 16])
@borg.on(admin_cmd(pattern=r"aheart$", outgoing=True))
async def _(event):
if event.fwd_from:
return
animation_interval = 1.3
animation_ttl = range(0, 50)
animation_chars = [
"â¤ï¸",
"🧡",
"💛",
"💚",
"💙",
"💜",
"🖤",
"💘",
"ðŸ’",
"💔",
"â¤ï¸",
"🧡",
"💛",
"💚",
"💙",
"💜",
"🖤",
"💘",
"ðŸ’",
"💔"
]
for i in animation_ttl:
await asyncio.sleep(animation_interval)
await event.edit(animation_chars[i % 20])
|
normal
|
{
"blob_id": "51cff2f7dd1fd10c6f447d62db3e98075caebe51",
"index": 1708,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='stupid$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 14)\n await event.edit('brain')\n animation_chars = [\n 'YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸\\x8f ðŸ§\\xa0\\n\\nðŸ§\\xa0 <(^_^ <)🗑'\n ,\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n(> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n <(^_^ <)🗑\"\"\"]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 14])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'bombs$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💥💥💥💥 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💥💥💥💥 \n💥💥💥💥 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n😵😵😵😵 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit('`RIP PLOXXX......`')\n await asyncio.sleep(2)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'kill$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.7\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit('ready to die dude.....')\n animation_chars = ['Ｆｉｉｉｉｉｒｅ',\n '(　･ิω･ิ)︻デâ•\\x90一-->',\n '---->____________â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0'\n ,\n '------>__________â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0'\n ,\n '-------->â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0_________'\n ,\n '---------->â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0_______'\n ,\n '------------>â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0_____'\n ,\n '-------------->â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0____'\n , '------------------>', '------>;(^。^)ノ', '(￣ー￣) DEAD',\n \"\"\"`Targeted user killed by Headshot 😈.😈.😈.😈.😈.😈.😈......`\n '#Sad_Reacts_Online'\n\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='ding$'))\nasync def _(event):\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 30)\n animation_chars = ['🔴⬛⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜',\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜\n🔴⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜🔴⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜🔴\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬛🔴\n⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜🔴\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜🔴⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜\n🔴⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"🔴⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜ [CAT IS BEST](https://github.com/Sur-vivor/CatUserbot) ⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ]\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit('ding..dong..ding..dong ...')\n await asyncio.sleep(4)\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 10])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'hypno$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 15)\n await event.edit('hypo....')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬛⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n , \"\"\"⬜⬜⬜\n⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜\"\"\", '[👉🔴👈])']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 15])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='gangasta$'))\nasync def _(event):\n await event.edit('EVERyBOdy')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('iZ')\n await asyncio.sleep(0.2)\n await event.edit('GangSTur')\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit('UNtIL ')\n await asyncio.sleep(0.2)\n await event.edit('I')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('ArRivE')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('🔥🔥🔥')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('EVERyBOdy iZ GangSTur UNtIL I ArRivE 🔥🔥🔥')\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'charging$'))\nasync def timer_blankx(e):\n txt = e.text[10:] + \"\"\"\n\n`Tesla Wireless Charging (beta) Started...\nDevice Detected: Nokia 1100\nBattery Percentage:` \"\"\"\n j = 10\n k = j\n for j in range(j):\n await e.edit(txt + str(k))\n k = k + 10\n await asyncio.sleep(1)\n await asyncio.sleep(1)\n await e.edit(\n \"\"\"`Tesla Wireless Charging (beta) Completed...\nDevice Detected: Nokia 1100 (Space Grey Varient)\nBattery Percentage:` [100%](https://telegra.ph/file/a45aa7450c8eefed599d9.mp4) \"\"\"\n , link_preview=True)\n\n\n@borg.on(admin_cmd('bigoof'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 7)\n await event.edit(\n \"\"\"â”â”â”â”┓╋╋╋╋â”â”â”â”┓ \n┃â”â”┓┃╋╋╋╋┃â”â”┓┃ \n┃┃╋┃┣┓â”┓â”┫┃╋┃┃ \n┃┃╋┃┃┗┛┗┛┃┃╋┃┃ \n┃┗â”┛┣┓â”┓â”┫┗â”┛┃ \nâ”—â”â”â”┛┗┛┗┛┗â”â”â”â”›\"\"\"\n )\n animation_chars = [\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”╯╰╯ \"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \n â•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 7])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='g1 ?(.*)'))\nasync def payf(event):\n paytext = event.pattern_match.group(1)\n pay = (\n \"\"\"{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\"\"\"\n .format(paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext *\n 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1,\n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1))\n await event.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='uff ?(.*)'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 13)\n animation_chars = ['U', 'Uf', 'Uff', 'Ufffff', 'Uffffff', 'Ufffffff',\n 'Uffffffff', 'Ufffffffff', 'Uffffffffff', 'Ufffffffffff',\n 'Uffffffffffff', 'Ufffffffffffff', 'Uffffffffffffff']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 13])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='ctext ?(.*)'))\nasync def payf(event):\n paytext = event.pattern_match.group(1)\n pay = '{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}'.format(paytext *\n 8, paytext * 8, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2,\n paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 8, \n paytext * 8)\n await event.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='ftext ?(.*)'))\nasync def payf(event):\n paytext = event.pattern_match.group(1)\n pay = '{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}'.format(paytext *\n 8, paytext * 8, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 6,\n paytext * 6, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, \n paytext * 2)\n await event.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern='kf$(.*)'))\nasync def _(event):\n r = random.randint(0, 3)\n logger.debug(r)\n if r == 0:\n await event.edit(\n \"\"\"â”â”â”â”┓\n┃â”â”â”â”›\n┃┗â”â”┓\n┃â”â”â”â”›\n┃┃\nâ”—â”›\"\"\"\n )\n else:\n r == 1\n await event.edit(\n \"\"\"â•â”â”â”â•®\n┃â•â”â”╯\n┃╰â”â”â•®\n┃â•â”â”╯\n┃┃\n╰╯\"\"\"\n )\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='f (.*)'))\nasync def payf(e):\n paytext = e.pattern_match.group(1)\n pay = '{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}'.format(paytext * 5, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 4, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1)\n await e.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'loading$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['â–®', 'â–¯', 'â–¬', 'â–\\xad', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'square$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['â—§', 'â—¨', 'â—§', 'â—¨', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'up$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['╹', 'â•»', '╹', 'â•»', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'round$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['âš«', '⬤', 'â—\\x8f', '∘', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'hart$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['🖤', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🖤', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'anim$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 11)\n animation_chars = ['ðŸ˜\\x81', '😧', '😡', '😢',\n '‎**HellBoy Bolte Public**', 'ðŸ˜\\x81', '😧', '😡', '😢',\n '[PAPA HERE](https://t.me/Kraken_The_BadASS)',\n '__**Good to See you Guys....**__']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'fnl$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 6)\n animation_chars = ['ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f¿', 'ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f¾', 'ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f½',\n 'ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f¼', '‎ðŸ˜\\x81', '**Good to See you Guys....**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'monkey$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 6)\n animation_chars = ['ðŸ\\x90µ', '🙉', '🙈', '🙊',\n '🖕‎ðŸ\\x90µðŸ–•', '**Good to See you Guys....**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'herber$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 11)\n animation_chars = [\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 10%\n\n â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 5.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.13GB\n **🔹used:** 33.77GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 158.98GB\n **🔹recv:** 146.27GB\n **🔹sent_packets:** 84518799\n **🔹recv_packets:** 159720314\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 30%\n\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 20.4%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 7.18GB\n **🔹used:** 28.26GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 146.27GB\n **🔹recv:** 124.33GB\n **🔹sent_packets:** 54635686\n **🔹recv_packets:** 143565654\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 60%\n\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 60.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 6.52GB\n **🔹used:** 35.78GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 124.33GB\n **🔹recv:** 162.48GB\n **🔹sent_packets:** 25655655\n **🔹recv_packets:** 165289456\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 100%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 100.0%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 9.81GB\n **🔹used:** 30.11GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 162.48GB\n **🔹recv:** 175.75GB\n **🔹sent_packets:** 56565435\n **🔹recv_packets:** 135345655\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 70%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 80.4%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 5.76GB\n **🔹used:** 29.35GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 175.75GB\n **🔹recv:** 118.55GB\n **🔹sent_packets:** 36547698\n **🔹recv_packets:** 185466554\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 60%\n\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 62.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.23GB\n **🔹used:** 33.32GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 118.55GB\n **🔹recv:** 168.65GB\n **🔹sent_packets:** 24786554\n **🔹recv_packets:** 156745865\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 30%\n\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 30.6%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 9.75GB\n **🔹used:** 36.54GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 168.65GB\n **🔹recv:** 128.35GB\n **🔹sent_packets:** 56565435\n **🔹recv_packets:** 1475823589\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 10%\n\n â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 10.2%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 10.20GB\n **🔹used:** 25.40GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 128.35GB\n **🔹recv:** 108.31GB\n **🔹sent_packets:** 54635686\n **🔹recv_packets:** 157865426\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 100%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 100.0%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 5.25GB\n **🔹used:** 31.14GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 108.31GB\n **🔹recv:** 167.17GB\n **🔹sent_packets:** 84518799\n **🔹recv_packets:** 124575356\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 70%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 76.2%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.01GB\n **🔹used:** 33.27GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 167.17GB\n **🔹recv:** 158.98GB\n **🔹sent_packets:** 36547698\n **🔹recv_packets:** 165455856\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'hand$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 14)\n animation_chars = ['👈', '👉', 'â˜\\x9dï¸\\x8f', '👆', '🖕',\n '👇', '✌ï¸\\x8f', '🤞', '🖖', '🤘', '🤙',\n 'ðŸ–\\x90ï¸\\x8f', '👌']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 14])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'gsg$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 13)\n animation_chars = ['🔟', '9ï¸\\x8f⃣', '8ï¸\\x8f⃣', '7ï¸\\x8f⃣',\n '6ï¸\\x8f⃣', '5ï¸\\x8f⃣', '4ï¸\\x8f⃣', '3ï¸\\x8f⃣',\n '2ï¸\\x8f⃣', '1ï¸\\x8f⃣', '0ï¸\\x8f⃣', '🆘']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 13])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='theart$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 54)\n animation_chars = ['â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡', '💛', '💚', '💙',\n '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡', '💛',\n '💚', '💙', '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 18])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='fdance'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 5)\n await event.edit('Connecting..')\n animation_chars = [\n \"\"\"⠀⠀⠀⣶⣿⣶\n⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣀\n⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣶⣿⠛â£â£¿â£¿â£¿â£¿\n⠛⠛⠛⣿⣿⣿⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿\n⠀⠀⣀â£â£¿â£¿â£¿â£¿â£€\n⠀⠤⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠉\n⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠉\n⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣿⣿⣶⣿⣿\n⠉⠛⣿⣿⣶⣤\n⠀⠀⠉⠿⣿⣿⣤\n⠀⠀⣀⣤⣿⣿⣿\n⠀⠒⠿⠛⠉⠿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣶⠿⠿⠛\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿\n⠀⠀⣶⠀⠀⣀⣤⣶⣤⣉⣿⣿⣤⣀\n⠤⣤⣿⣤⣿⠿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀\n⠀⠛⠿⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⣿⣿⠉⠛⠿⣿⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⣿⠛⠀⠀⠀⣶⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣤⠀⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠉⠉\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠉\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣛⣿â£â£¶â£€\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠉⠛⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠀⠀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣉⠀⣶⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠿⠛\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⠀⣶⣿⣿⠶\n⣶⣿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣤⣤\n⠀⠉⠶⣶⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿⣤⣀\n⠀⠀⠀⣿⣿⠿⠉⣿⣿⣿⣿â£â €â ¶â ¿â ¿\n⠀⠀⠛⠛⠿⠀⠀⣿⣿⣿⣉⠿⣿⠶\n⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠒\n⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠛â£â£â ‰\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿â£â£¤â£¿â ›\n⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠿⣿⣿⣿â£\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠉⠛⠿⣶⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⠀⠀⣶⣶⠿⠿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠛\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀â£â£¶\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⣶\n⠀⠀⠀⣤⣤⣤⣿⣿⣿\n⠀⠀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣶\n⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⣿⣉⣿⣿⣿⣿⣉⠉⣿⣶\n⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿\n⠀⣤⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠀⣿⣶\n⣤⣿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠀⠀⣿⣿⣤\n⠉⠉⠀⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⠒⠛⠿⠿⠿\n⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉\n⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣶\n⠀⠀⠀⠀⣿⠉⠿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣤⠀⠛⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣶⣿⠀⠀⠀⣿⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀â£â£¿â£¿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣿⣿⠉\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣀⣀\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣤⣶⣀⠿⠶⣿⣿⣿⠿⣿⣿⣿⣿\n⠉⠿⣿⣿⠿⠛⠉⠀⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣤⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⠿⠉⠀⠀⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠿⠉⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⠛\n⠀⠀⠀⠀⠛⣿⣿⣀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣀\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠤⣿⠿⠿⠿\n\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 5])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'snake$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 27)\n await event.edit('snake..')\n animation_chars = [\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"‎◻ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 27])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'human$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 16)\n await event.edit('human...')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛🚗\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛🚗⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛🚗⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🚗⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🚗⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🚗⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🚗⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜😊⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬛😊⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬜⬜⬛⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬜⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜😊⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 16])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'mc$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 28)\n await event.edit('mc..')\n animation_chars = [\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 28])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='virus$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 30)\n await event.edit('Injecting virus....')\n animation_chars = [\n \"\"\"🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"‎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n , \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\",\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\", 'â—¼ï¸\\x8f']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 30])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='repe$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.2\n animation_ttl = range(0, 30)\n await event.edit('repe')\n animation_chars = ['**r**', '**ra**', '**rap**', '**rape**',\n '**rape_**', '**rape_t**', '**rape_tr**', '**rape_tra**',\n '**rape_trai**', '**rape_train**', '**ape_train🚅**',\n '**pe_train🚅🚃🚃**', '**e_train🚅🚃🚃🚃**',\n '**_train🚅🚃🚃🚃🚃**',\n '**train🚅🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**rain🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**ain🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**in🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**n🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃', '🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃🚃🚃', '🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃', '🚃🚃🚃', '🚃🚃', '🚃', '**rApEd**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 30])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'isro$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 24)\n await event.edit('Connecting..')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🚀⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🚀⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🚀⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🚀⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛🚀⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛🚀\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"🛸⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🛸⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🛸⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🛸⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🛸⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛🚶â€â™‚ï¸\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n👽⬛⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛👽⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛👽🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n , '__Signal Lost....__']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 24])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'nakal$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 6)\n await event.edit('nakal')\n animation_chars = [\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⢳⡀⠀â¡â €â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Nikal ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀⠀__⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀ ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Lavde ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀|__|⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀⠀ ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Pehli ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀(P)⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Fursat ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀⠀__ ⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Meeee ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀|__| ⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Nikal ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀lodu⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'music$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1.5\n animation_ttl = range(0, 11)\n await event.edit('starting player...')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:00** ▱▱▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â–¶ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:01** ▰▱▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:02** ▰▰▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:03** ▰▰▰▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀ [Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:04** ▰▰▰▰▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:05** ▰▰▰▰▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:06** ▰▰▰▰▰▰▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:07** ▰▰▰▰▰▰▰▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:08** ▰▰▰▰▰▰▰▰▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:09** â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–± **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:10** â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–° **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `âºï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'squ$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n \tâ–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ \tâ–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(6)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='star$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🦋✨🦋✨🦋✨🦋✨'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='boxs'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🟥🟧🟨🟩🟦🟪🟫⬛⬜'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'rain$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🌬â˜\\x81ï¸\\x8f🌩🌨🌧🌦🌥⛅🌤'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='clol$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🤔ðŸ§\\x90🤨🤔ðŸ§\\x90🤨'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='odra$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🚶ðŸ\\x8fƒðŸš¶ðŸ\\x8fƒðŸš¶ðŸ\\x8fƒðŸš¶ðŸ\\x8fƒ'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='deploy$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 3\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit('Deploying...')\n animation_chars = ['**Heroku Connecting To Latest Github Build **',\n f'**Build started by user** @Kraken_The_BadASS',\n f'**Deploy** `535a74f0` for user by my master!!',\n '**Restarting Heroku Server...**',\n '**State changed from up to starting**',\n '**Stopping all processes with SIGTERM**',\n '**Process exited with** `status 143`',\n '**Starting process with command** `python3 -m stdborg`',\n '**State changed from starting to up**',\n '__INFO:Userbot:Logged in as 557667062__',\n '__INFO:Userbot:Successfully loaded all plugins__',\n '**Build Succeeded**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='dump ?(.*)'))\nasync def _(message):\n try:\n obj = message.pattern_match.group(1)\n if len(obj) != 3:\n raise IndexError\n inp = ' '.join(obj)\n except IndexError:\n inp = '🥞 🎂 ðŸ\\x8d«'\n u, t, g, o, s, n = inp.split(\n ), '🗑', '<(^_^ <)', '(> ^_^)>', 'â\\xa0€ ', '\\n'\n h = [(u[0], u[1], u[2]), (u[0], u[1], ''), (u[0], '', '')]\n for something in reversed([y for y in ([''.join(x) for x in (f + (s, g,\n s + s * f.count(''), t), f + (g, s * 2 + s * f.count(''), t), f[:i] +\n (o, f[i], s * 2 + s * f.count(''), t), f[:i] + (s + s * f.count(''),\n o, f[i], s, t), f[:i] + (s * 2 + s * f.count(''), o, f[i], t), f[:i\n ] + (s * 3 + s * f.count(''), o, t), f[:i] + (s * 3 + s * f.count(\n ''), g, t))] for i, f in enumerate(reversed(h)))]):\n for something_else in something:\n await asyncio.sleep(0.3)\n try:\n await message.edit(something_else)\n except errors.MessageIdInvalidError:\n return\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='fleaveme$'))\nasync def _(event):\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 10)\n animation_chars = ['⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛',\n '⬛⬛⬛\\n⬛🔄⬛\\n⬛⬛⬛',\n \"\"\"⬛⬆ï¸â¬›\n⬛🔄⬛\n⬛⬛⬛\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄⬛\n⬛⬛⬛\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬛⬛\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬛↘ï¸\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬇ï¸â†˜ï¸\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬅ï¸ðŸ”„âž¡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\"\"\",\n \"\"\"↖ï¸â¬†ï¸â†—ï¸\n⬅ï¸ðŸ”„âž¡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\"\"\"]\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit('fleaveme....')\n await asyncio.sleep(2)\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 10])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='loveu', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 70)\n await event.edit('loveu')\n animation_chars = ['😀', '👩â€\\x8d🎨', 'ðŸ˜\\x81', '😂', '🤣',\n '😃', '😄', '😅', '😊', '☺', '🙂', '🤔', '🤨',\n 'ðŸ˜\\x90', '😑', '😶', '😣', '😥', '😮', 'ðŸ¤\\x90',\n '😯', '😴', '😔', '😕', '☹', 'ðŸ™\\x81', '😖', '😞',\n '😟', '😢', 'ðŸ˜\\xad', '🤯', '💔', 'â\\x9d¤', 'i Love Youâ\\x9d¤'\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 35])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'plane', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n retun\n await event.edit('✈-------------')\n await event.edit('-✈------------')\n await event.edit('--✈-----------')\n await event.edit('---✈----------')\n await event.edit('----✈---------')\n await event.edit('-----✈--------')\n await event.edit('------✈-------')\n await event.edit('-------✈------')\n await event.edit('--------✈-----')\n await event.edit('---------✈----')\n await event.edit('----------✈---')\n await event.edit('-----------✈--')\n await event.edit('------------✈-')\n await event.edit('-------------✈')\n await asyncio.sleep(3)\n await event.delete()\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='pulis'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit('Pulis')\n animation_chars = [\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n , f'{DEFAULTUSER} **Police iz Here**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'jio$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 19)\n await event.edit('jio network boosting...')\n animation_chars = ['`Connecting To JIO NETWORK ....`',\n '`â–ˆ â–‡ â–† â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–‡ â–† â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–† â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–\\x81`', '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '*Optimising JIO NETWORK...*', '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–† â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–† â–‡ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–† â–‡ â–ˆ`', '**JIO NETWORK Boosted....**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 19])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'solarsystem', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 80)\n await event.edit('solarsystem')\n animation_chars = [\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\n🌕◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🌕◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â˜€â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\n☀◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n☀◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 8])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='lul$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('😂🤣😂🤣😂🤣'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='nothappy$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('ðŸ˜\\x81☹ï¸\\x8fðŸ˜\\x81☹ï¸\\x8fðŸ˜\\x81☹ï¸\\x8fðŸ˜\\x81')\n )\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern='clock$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🕙🕘🕗🕖🕕🕔🕓🕒🕑ðŸ•\\x90🕛'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='muah$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('😗😙😚😚😘'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='heart$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('â\\x9d¤ï¸\\x8f🧡💛💚💙💜🖤'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='gym$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list(\n 'ðŸ\\x8fƒâ€\\x8dðŸ\\x8f‹â€\\x8d🤸â€\\x8dðŸ\\x8fƒâ€\\x8dðŸ\\x8f‹â€\\x8d🤸â€\\x8dðŸ\\x8fƒâ€\\x8dðŸ\\x8f‹â€\\x8d🤸â€\\x8d'\n ))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'earth$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('ðŸŒ\\x8fðŸŒ\\x8d🌎🌎ðŸŒ\\x8dðŸŒ\\x8fðŸŒ\\x8d🌎'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern='moon$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🌗🌘🌑🌒🌓🌔🌕🌖'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='candy$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list(\n 'ðŸ\\x8d¦ðŸ\\x8d§ðŸ\\x8d©ðŸ\\x8dªðŸŽ‚ðŸ\\x8d°ðŸ§\\x81ðŸ\\x8d«ðŸ\\x8d¬ðŸ\\x8d\\xad'\n ))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'smoon$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 101)\n await event.edit('smoon..')\n animation_chars = [\n \"\"\"🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 8])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'tmoon$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 117)\n await event.edit('tmoon')\n animation_chars = ['🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖', '🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖', '🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖', '🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 32])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'clown$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 16)\n animation_chars = ['COMMAND CREATE BY @Kraken_The_BadASS', '🤡ï¸\\x8f',\n '🤡🤡', '🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡🤡',\n '🤡🤡🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡🤡🤡🤡',\n '🤡🤡🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡',\n '🤡🤡', '🤡', 'You', 'You Are', 'You Are A',\n 'You Are A Clown 🤡']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 16])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='aheart$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1.3\n animation_ttl = range(0, 50)\n animation_chars = ['â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡', '💛', '💚', '💙',\n '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d', '💔', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡',\n '💛', '💚', '💙', '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d', '💔']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 20])\n",
"step-3": "<mask token>\nDEFAULTUSER = str(ALIVE_NAME) if ALIVE_NAME else 'Cat'\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='stupid$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 14)\n await event.edit('brain')\n animation_chars = [\n 'YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸\\x8f ðŸ§\\xa0\\n\\nðŸ§\\xa0 <(^_^ <)🗑'\n ,\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n(> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n <(^_^ <)🗑\"\"\"]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 14])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'bombs$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💥💥💥💥 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💥💥💥💥 \n💥💥💥💥 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n😵😵😵😵 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit('`RIP PLOXXX......`')\n await asyncio.sleep(2)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'kill$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.7\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit('ready to die dude.....')\n animation_chars = ['Ｆｉｉｉｉｉｒｅ',\n '(　･ิω･ิ)︻デâ•\\x90一-->',\n '---->____________â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0'\n ,\n '------>__________â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0'\n ,\n '-------->â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0_________'\n ,\n '---------->â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0_______'\n ,\n '------------>â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0_____'\n ,\n '-------------->â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0____'\n , '------------------>', '------>;(^。^)ノ', '(￣ー￣) DEAD',\n \"\"\"`Targeted user killed by Headshot 😈.😈.😈.😈.😈.😈.😈......`\n '#Sad_Reacts_Online'\n\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='ding$'))\nasync def _(event):\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 30)\n animation_chars = ['🔴⬛⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜',\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜\n🔴⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜🔴⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜🔴\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬛🔴\n⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜🔴\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜🔴⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜\n🔴⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"🔴⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜ [CAT IS BEST](https://github.com/Sur-vivor/CatUserbot) ⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ]\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit('ding..dong..ding..dong ...')\n await asyncio.sleep(4)\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 10])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'hypno$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 15)\n await event.edit('hypo....')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬛⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n , \"\"\"⬜⬜⬜\n⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜\"\"\", '[👉🔴👈])']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 15])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='gangasta$'))\nasync def _(event):\n await event.edit('EVERyBOdy')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('iZ')\n await asyncio.sleep(0.2)\n await event.edit('GangSTur')\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit('UNtIL ')\n await asyncio.sleep(0.2)\n await event.edit('I')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('ArRivE')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('🔥🔥🔥')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('EVERyBOdy iZ GangSTur UNtIL I ArRivE 🔥🔥🔥')\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'charging$'))\nasync def timer_blankx(e):\n txt = e.text[10:] + \"\"\"\n\n`Tesla Wireless Charging (beta) Started...\nDevice Detected: Nokia 1100\nBattery Percentage:` \"\"\"\n j = 10\n k = j\n for j in range(j):\n await e.edit(txt + str(k))\n k = k + 10\n await asyncio.sleep(1)\n await asyncio.sleep(1)\n await e.edit(\n \"\"\"`Tesla Wireless Charging (beta) Completed...\nDevice Detected: Nokia 1100 (Space Grey Varient)\nBattery Percentage:` [100%](https://telegra.ph/file/a45aa7450c8eefed599d9.mp4) \"\"\"\n , link_preview=True)\n\n\n@borg.on(admin_cmd('bigoof'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 7)\n await event.edit(\n \"\"\"â”â”â”â”┓╋╋╋╋â”â”â”â”┓ \n┃â”â”┓┃╋╋╋╋┃â”â”┓┃ \n┃┃╋┃┣┓â”┓â”┫┃╋┃┃ \n┃┃╋┃┃┗┛┗┛┃┃╋┃┃ \n┃┗â”┛┣┓â”┓â”┫┗â”┛┃ \nâ”—â”â”â”┛┗┛┗┛┗â”â”â”â”›\"\"\"\n )\n animation_chars = [\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”╯╰╯ \"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \n â•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 7])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='g1 ?(.*)'))\nasync def payf(event):\n paytext = event.pattern_match.group(1)\n pay = (\n \"\"\"{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\"\"\"\n .format(paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext *\n 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1,\n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1))\n await event.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='uff ?(.*)'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 13)\n animation_chars = ['U', 'Uf', 'Uff', 'Ufffff', 'Uffffff', 'Ufffffff',\n 'Uffffffff', 'Ufffffffff', 'Uffffffffff', 'Ufffffffffff',\n 'Uffffffffffff', 'Ufffffffffffff', 'Uffffffffffffff']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 13])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='ctext ?(.*)'))\nasync def payf(event):\n paytext = event.pattern_match.group(1)\n pay = '{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}'.format(paytext *\n 8, paytext * 8, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2,\n paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 8, \n paytext * 8)\n await event.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='ftext ?(.*)'))\nasync def payf(event):\n paytext = event.pattern_match.group(1)\n pay = '{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}'.format(paytext *\n 8, paytext * 8, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 6,\n paytext * 6, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, \n paytext * 2)\n await event.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern='kf$(.*)'))\nasync def _(event):\n r = random.randint(0, 3)\n logger.debug(r)\n if r == 0:\n await event.edit(\n \"\"\"â”â”â”â”┓\n┃â”â”â”â”›\n┃┗â”â”┓\n┃â”â”â”â”›\n┃┃\nâ”—â”›\"\"\"\n )\n else:\n r == 1\n await event.edit(\n \"\"\"â•â”â”â”â•®\n┃â•â”â”╯\n┃╰â”â”â•®\n┃â•â”â”╯\n┃┃\n╰╯\"\"\"\n )\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='f (.*)'))\nasync def payf(e):\n paytext = e.pattern_match.group(1)\n pay = '{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}'.format(paytext * 5, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 4, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1)\n await e.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'loading$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['â–®', 'â–¯', 'â–¬', 'â–\\xad', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'square$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['â—§', 'â—¨', 'â—§', 'â—¨', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'up$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['╹', 'â•»', '╹', 'â•»', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'round$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['âš«', '⬤', 'â—\\x8f', '∘', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'hart$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['🖤', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🖤', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'anim$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 11)\n animation_chars = ['ðŸ˜\\x81', '😧', '😡', '😢',\n '‎**HellBoy Bolte Public**', 'ðŸ˜\\x81', '😧', '😡', '😢',\n '[PAPA HERE](https://t.me/Kraken_The_BadASS)',\n '__**Good to See you Guys....**__']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'fnl$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 6)\n animation_chars = ['ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f¿', 'ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f¾', 'ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f½',\n 'ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f¼', '‎ðŸ˜\\x81', '**Good to See you Guys....**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'monkey$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 6)\n animation_chars = ['ðŸ\\x90µ', '🙉', '🙈', '🙊',\n '🖕‎ðŸ\\x90µðŸ–•', '**Good to See you Guys....**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'herber$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 11)\n animation_chars = [\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 10%\n\n â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 5.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.13GB\n **🔹used:** 33.77GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 158.98GB\n **🔹recv:** 146.27GB\n **🔹sent_packets:** 84518799\n **🔹recv_packets:** 159720314\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 30%\n\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 20.4%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 7.18GB\n **🔹used:** 28.26GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 146.27GB\n **🔹recv:** 124.33GB\n **🔹sent_packets:** 54635686\n **🔹recv_packets:** 143565654\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 60%\n\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 60.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 6.52GB\n **🔹used:** 35.78GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 124.33GB\n **🔹recv:** 162.48GB\n **🔹sent_packets:** 25655655\n **🔹recv_packets:** 165289456\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 100%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 100.0%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 9.81GB\n **🔹used:** 30.11GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 162.48GB\n **🔹recv:** 175.75GB\n **🔹sent_packets:** 56565435\n **🔹recv_packets:** 135345655\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 70%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 80.4%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 5.76GB\n **🔹used:** 29.35GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 175.75GB\n **🔹recv:** 118.55GB\n **🔹sent_packets:** 36547698\n **🔹recv_packets:** 185466554\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 60%\n\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 62.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.23GB\n **🔹used:** 33.32GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 118.55GB\n **🔹recv:** 168.65GB\n **🔹sent_packets:** 24786554\n **🔹recv_packets:** 156745865\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 30%\n\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 30.6%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 9.75GB\n **🔹used:** 36.54GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 168.65GB\n **🔹recv:** 128.35GB\n **🔹sent_packets:** 56565435\n **🔹recv_packets:** 1475823589\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 10%\n\n â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 10.2%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 10.20GB\n **🔹used:** 25.40GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 128.35GB\n **🔹recv:** 108.31GB\n **🔹sent_packets:** 54635686\n **🔹recv_packets:** 157865426\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 100%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 100.0%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 5.25GB\n **🔹used:** 31.14GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 108.31GB\n **🔹recv:** 167.17GB\n **🔹sent_packets:** 84518799\n **🔹recv_packets:** 124575356\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 70%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 76.2%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.01GB\n **🔹used:** 33.27GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 167.17GB\n **🔹recv:** 158.98GB\n **🔹sent_packets:** 36547698\n **🔹recv_packets:** 165455856\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'hand$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 14)\n animation_chars = ['👈', '👉', 'â˜\\x9dï¸\\x8f', '👆', '🖕',\n '👇', '✌ï¸\\x8f', '🤞', '🖖', '🤘', '🤙',\n 'ðŸ–\\x90ï¸\\x8f', '👌']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 14])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'gsg$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 13)\n animation_chars = ['🔟', '9ï¸\\x8f⃣', '8ï¸\\x8f⃣', '7ï¸\\x8f⃣',\n '6ï¸\\x8f⃣', '5ï¸\\x8f⃣', '4ï¸\\x8f⃣', '3ï¸\\x8f⃣',\n '2ï¸\\x8f⃣', '1ï¸\\x8f⃣', '0ï¸\\x8f⃣', '🆘']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 13])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='theart$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 54)\n animation_chars = ['â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡', '💛', '💚', '💙',\n '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡', '💛',\n '💚', '💙', '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 18])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='fdance'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 5)\n await event.edit('Connecting..')\n animation_chars = [\n \"\"\"⠀⠀⠀⣶⣿⣶\n⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣀\n⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣶⣿⠛â£â£¿â£¿â£¿â£¿\n⠛⠛⠛⣿⣿⣿⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿\n⠀⠀⣀â£â£¿â£¿â£¿â£¿â£€\n⠀⠤⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠉\n⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠉\n⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣿⣿⣶⣿⣿\n⠉⠛⣿⣿⣶⣤\n⠀⠀⠉⠿⣿⣿⣤\n⠀⠀⣀⣤⣿⣿⣿\n⠀⠒⠿⠛⠉⠿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣶⠿⠿⠛\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿\n⠀⠀⣶⠀⠀⣀⣤⣶⣤⣉⣿⣿⣤⣀\n⠤⣤⣿⣤⣿⠿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀\n⠀⠛⠿⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⣿⣿⠉⠛⠿⣿⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⣿⠛⠀⠀⠀⣶⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣤⠀⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠉⠉\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠉\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣛⣿â£â£¶â£€\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠉⠛⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠀⠀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣉⠀⣶⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠿⠛\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⠀⣶⣿⣿⠶\n⣶⣿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣤⣤\n⠀⠉⠶⣶⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿⣤⣀\n⠀⠀⠀⣿⣿⠿⠉⣿⣿⣿⣿â£â €â ¶â ¿â ¿\n⠀⠀⠛⠛⠿⠀⠀⣿⣿⣿⣉⠿⣿⠶\n⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠒\n⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠛â£â£â ‰\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿â£â£¤â£¿â ›\n⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠿⣿⣿⣿â£\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠉⠛⠿⣶⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⠀⠀⣶⣶⠿⠿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠛\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀â£â£¶\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⣶\n⠀⠀⠀⣤⣤⣤⣿⣿⣿\n⠀⠀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣶\n⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⣿⣉⣿⣿⣿⣿⣉⠉⣿⣶\n⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿\n⠀⣤⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠀⣿⣶\n⣤⣿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠀⠀⣿⣿⣤\n⠉⠉⠀⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⠒⠛⠿⠿⠿\n⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉\n⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣶\n⠀⠀⠀⠀⣿⠉⠿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣤⠀⠛⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣶⣿⠀⠀⠀⣿⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀â£â£¿â£¿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣿⣿⠉\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣀⣀\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣤⣶⣀⠿⠶⣿⣿⣿⠿⣿⣿⣿⣿\n⠉⠿⣿⣿⠿⠛⠉⠀⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣤⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⠿⠉⠀⠀⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠿⠉⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⠛\n⠀⠀⠀⠀⠛⣿⣿⣀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣀\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠤⣿⠿⠿⠿\n\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 5])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'snake$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 27)\n await event.edit('snake..')\n animation_chars = [\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"‎◻ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 27])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'human$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 16)\n await event.edit('human...')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛🚗\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛🚗⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛🚗⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🚗⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🚗⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🚗⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🚗⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜😊⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬛😊⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬜⬜⬛⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬜⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜😊⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 16])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'mc$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 28)\n await event.edit('mc..')\n animation_chars = [\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 28])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='virus$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 30)\n await event.edit('Injecting virus....')\n animation_chars = [\n \"\"\"🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"‎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n , \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\",\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\", 'â—¼ï¸\\x8f']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 30])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='repe$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.2\n animation_ttl = range(0, 30)\n await event.edit('repe')\n animation_chars = ['**r**', '**ra**', '**rap**', '**rape**',\n '**rape_**', '**rape_t**', '**rape_tr**', '**rape_tra**',\n '**rape_trai**', '**rape_train**', '**ape_train🚅**',\n '**pe_train🚅🚃🚃**', '**e_train🚅🚃🚃🚃**',\n '**_train🚅🚃🚃🚃🚃**',\n '**train🚅🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**rain🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**ain🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**in🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**n🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃', '🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃🚃🚃', '🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃', '🚃🚃🚃', '🚃🚃', '🚃', '**rApEd**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 30])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'isro$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 24)\n await event.edit('Connecting..')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🚀⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🚀⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🚀⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🚀⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛🚀⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛🚀\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"🛸⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🛸⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🛸⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🛸⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🛸⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛🚶â€â™‚ï¸\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n👽⬛⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛👽⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛👽🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n , '__Signal Lost....__']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 24])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'nakal$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 6)\n await event.edit('nakal')\n animation_chars = [\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⢳⡀⠀â¡â €â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Nikal ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀⠀__⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀ ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Lavde ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀|__|⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀⠀ ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Pehli ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀(P)⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Fursat ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀⠀__ ⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Meeee ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀|__| ⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Nikal ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀lodu⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'music$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1.5\n animation_ttl = range(0, 11)\n await event.edit('starting player...')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:00** ▱▱▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â–¶ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:01** ▰▱▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:02** ▰▰▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:03** ▰▰▰▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀ [Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:04** ▰▰▰▰▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:05** ▰▰▰▰▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:06** ▰▰▰▰▰▰▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:07** ▰▰▰▰▰▰▰▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:08** ▰▰▰▰▰▰▰▰▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:09** â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–± **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:10** â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–° **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `âºï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'squ$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n \tâ–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ \tâ–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(6)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='star$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🦋✨🦋✨🦋✨🦋✨'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='boxs'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🟥🟧🟨🟩🟦🟪🟫⬛⬜'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'rain$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🌬â˜\\x81ï¸\\x8f🌩🌨🌧🌦🌥⛅🌤'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='clol$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🤔ðŸ§\\x90🤨🤔ðŸ§\\x90🤨'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='odra$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🚶ðŸ\\x8fƒðŸš¶ðŸ\\x8fƒðŸš¶ðŸ\\x8fƒðŸš¶ðŸ\\x8fƒ'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='deploy$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 3\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit('Deploying...')\n animation_chars = ['**Heroku Connecting To Latest Github Build **',\n f'**Build started by user** @Kraken_The_BadASS',\n f'**Deploy** `535a74f0` for user by my master!!',\n '**Restarting Heroku Server...**',\n '**State changed from up to starting**',\n '**Stopping all processes with SIGTERM**',\n '**Process exited with** `status 143`',\n '**Starting process with command** `python3 -m stdborg`',\n '**State changed from starting to up**',\n '__INFO:Userbot:Logged in as 557667062__',\n '__INFO:Userbot:Successfully loaded all plugins__',\n '**Build Succeeded**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='dump ?(.*)'))\nasync def _(message):\n try:\n obj = message.pattern_match.group(1)\n if len(obj) != 3:\n raise IndexError\n inp = ' '.join(obj)\n except IndexError:\n inp = '🥞 🎂 ðŸ\\x8d«'\n u, t, g, o, s, n = inp.split(\n ), '🗑', '<(^_^ <)', '(> ^_^)>', 'â\\xa0€ ', '\\n'\n h = [(u[0], u[1], u[2]), (u[0], u[1], ''), (u[0], '', '')]\n for something in reversed([y for y in ([''.join(x) for x in (f + (s, g,\n s + s * f.count(''), t), f + (g, s * 2 + s * f.count(''), t), f[:i] +\n (o, f[i], s * 2 + s * f.count(''), t), f[:i] + (s + s * f.count(''),\n o, f[i], s, t), f[:i] + (s * 2 + s * f.count(''), o, f[i], t), f[:i\n ] + (s * 3 + s * f.count(''), o, t), f[:i] + (s * 3 + s * f.count(\n ''), g, t))] for i, f in enumerate(reversed(h)))]):\n for something_else in something:\n await asyncio.sleep(0.3)\n try:\n await message.edit(something_else)\n except errors.MessageIdInvalidError:\n return\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='fleaveme$'))\nasync def _(event):\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 10)\n animation_chars = ['⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛',\n '⬛⬛⬛\\n⬛🔄⬛\\n⬛⬛⬛',\n \"\"\"⬛⬆ï¸â¬›\n⬛🔄⬛\n⬛⬛⬛\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄⬛\n⬛⬛⬛\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬛⬛\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬛↘ï¸\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬇ï¸â†˜ï¸\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬅ï¸ðŸ”„âž¡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\"\"\",\n \"\"\"↖ï¸â¬†ï¸â†—ï¸\n⬅ï¸ðŸ”„âž¡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\"\"\"]\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit('fleaveme....')\n await asyncio.sleep(2)\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 10])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='loveu', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 70)\n await event.edit('loveu')\n animation_chars = ['😀', '👩â€\\x8d🎨', 'ðŸ˜\\x81', '😂', '🤣',\n '😃', '😄', '😅', '😊', '☺', '🙂', '🤔', '🤨',\n 'ðŸ˜\\x90', '😑', '😶', '😣', '😥', '😮', 'ðŸ¤\\x90',\n '😯', '😴', '😔', '😕', '☹', 'ðŸ™\\x81', '😖', '😞',\n '😟', '😢', 'ðŸ˜\\xad', '🤯', '💔', 'â\\x9d¤', 'i Love Youâ\\x9d¤'\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 35])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'plane', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n retun\n await event.edit('✈-------------')\n await event.edit('-✈------------')\n await event.edit('--✈-----------')\n await event.edit('---✈----------')\n await event.edit('----✈---------')\n await event.edit('-----✈--------')\n await event.edit('------✈-------')\n await event.edit('-------✈------')\n await event.edit('--------✈-----')\n await event.edit('---------✈----')\n await event.edit('----------✈---')\n await event.edit('-----------✈--')\n await event.edit('------------✈-')\n await event.edit('-------------✈')\n await asyncio.sleep(3)\n await event.delete()\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='pulis'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit('Pulis')\n animation_chars = [\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n , f'{DEFAULTUSER} **Police iz Here**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'jio$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 19)\n await event.edit('jio network boosting...')\n animation_chars = ['`Connecting To JIO NETWORK ....`',\n '`â–ˆ â–‡ â–† â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–‡ â–† â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–† â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–\\x81`', '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '*Optimising JIO NETWORK...*', '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–† â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–† â–‡ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–† â–‡ â–ˆ`', '**JIO NETWORK Boosted....**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 19])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'solarsystem', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 80)\n await event.edit('solarsystem')\n animation_chars = [\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\n🌕◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🌕◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â˜€â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\n☀◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n☀◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 8])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='lul$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('😂🤣😂🤣😂🤣'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='nothappy$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('ðŸ˜\\x81☹ï¸\\x8fðŸ˜\\x81☹ï¸\\x8fðŸ˜\\x81☹ï¸\\x8fðŸ˜\\x81')\n )\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern='clock$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🕙🕘🕗🕖🕕🕔🕓🕒🕑ðŸ•\\x90🕛'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='muah$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('😗😙😚😚😘'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='heart$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('â\\x9d¤ï¸\\x8f🧡💛💚💙💜🖤'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='gym$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list(\n 'ðŸ\\x8fƒâ€\\x8dðŸ\\x8f‹â€\\x8d🤸â€\\x8dðŸ\\x8fƒâ€\\x8dðŸ\\x8f‹â€\\x8d🤸â€\\x8dðŸ\\x8fƒâ€\\x8dðŸ\\x8f‹â€\\x8d🤸â€\\x8d'\n ))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'earth$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('ðŸŒ\\x8fðŸŒ\\x8d🌎🌎ðŸŒ\\x8dðŸŒ\\x8fðŸŒ\\x8d🌎'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern='moon$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🌗🌘🌑🌒🌓🌔🌕🌖'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='candy$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list(\n 'ðŸ\\x8d¦ðŸ\\x8d§ðŸ\\x8d©ðŸ\\x8dªðŸŽ‚ðŸ\\x8d°ðŸ§\\x81ðŸ\\x8d«ðŸ\\x8d¬ðŸ\\x8d\\xad'\n ))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'smoon$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 101)\n await event.edit('smoon..')\n animation_chars = [\n \"\"\"🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 8])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'tmoon$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 117)\n await event.edit('tmoon')\n animation_chars = ['🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖', '🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖', '🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖', '🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 32])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'clown$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 16)\n animation_chars = ['COMMAND CREATE BY @Kraken_The_BadASS', '🤡ï¸\\x8f',\n '🤡🤡', '🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡🤡',\n '🤡🤡🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡🤡🤡🤡',\n '🤡🤡🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡',\n '🤡🤡', '🤡', 'You', 'You Are', 'You Are A',\n 'You Are A Clown 🤡']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 16])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='aheart$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1.3\n animation_ttl = range(0, 50)\n animation_chars = ['â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡', '💛', '💚', '💙',\n '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d', '💔', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡',\n '💛', '💚', '💙', '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d', '💔']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 20])\n",
"step-4": "import os\nimport sys\nimport logging\nfrom telethon import events\nimport asyncio\nfrom userbot.utils import admin_cmd\nfrom userbot import ALIVE_NAME\nimport random, re\nfrom userbot import CMD_HELP\nfrom collections import deque\nimport importlib.util\nimport random\nDEFAULTUSER = str(ALIVE_NAME) if ALIVE_NAME else 'Cat'\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='stupid$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 14)\n await event.edit('brain')\n animation_chars = [\n 'YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸\\x8f ðŸ§\\xa0\\n\\nðŸ§\\xa0 <(^_^ <)🗑'\n ,\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n🧠<(^_^ <) 🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n(> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🧠🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n (> ^_^)>🗑\"\"\",\n \"\"\"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \n\n <(^_^ <)🗑\"\"\"]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 14])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'bombs$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💣💣💣💣 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💥💥💥💥 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n💥💥💥💥 \n💥💥💥💥 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\n \"\"\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \n😵😵😵😵 \n\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit('`RIP PLOXXX......`')\n await asyncio.sleep(2)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'kill$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.7\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit('ready to die dude.....')\n animation_chars = ['Ｆｉｉｉｉｉｒｅ',\n '(　･ิω･ิ)︻デâ•\\x90一-->',\n '---->____________â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0'\n ,\n '------>__________â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0'\n ,\n '-------->â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0_________'\n ,\n '---------->â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0_______'\n ,\n '------------>â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0_____'\n ,\n '-------------->â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0â\\x81\\xa0____'\n , '------------------>', '------>;(^。^)ノ', '(￣ー￣) DEAD',\n \"\"\"`Targeted user killed by Headshot 😈.😈.😈.😈.😈.😈.😈......`\n '#Sad_Reacts_Online'\n\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='ding$'))\nasync def _(event):\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 30)\n animation_chars = ['🔴⬛⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜',\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜\n🔴⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜🔴⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜🔴\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬛🔴\n⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜🔴\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜🔴⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬛⬜⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜\n🔴⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"🔴⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\",\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜ [CAT IS BEST](https://github.com/Sur-vivor/CatUserbot) ⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ]\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit('ding..dong..ding..dong ...')\n await asyncio.sleep(4)\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 10])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'hypno$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 15)\n await event.edit('hypo....')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬛⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬛⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬜⬛⬜⬜\n⬜⬜⬛⬛⬛⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n , \"\"\"⬜⬜⬜\n⬜⬛⬜\n⬜⬜⬜\"\"\", '[👉🔴👈])']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 15])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='gangasta$'))\nasync def _(event):\n await event.edit('EVERyBOdy')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('iZ')\n await asyncio.sleep(0.2)\n await event.edit('GangSTur')\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit('UNtIL ')\n await asyncio.sleep(0.2)\n await event.edit('I')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('ArRivE')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('🔥🔥🔥')\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit('EVERyBOdy iZ GangSTur UNtIL I ArRivE 🔥🔥🔥')\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'charging$'))\nasync def timer_blankx(e):\n txt = e.text[10:] + \"\"\"\n\n`Tesla Wireless Charging (beta) Started...\nDevice Detected: Nokia 1100\nBattery Percentage:` \"\"\"\n j = 10\n k = j\n for j in range(j):\n await e.edit(txt + str(k))\n k = k + 10\n await asyncio.sleep(1)\n await asyncio.sleep(1)\n await e.edit(\n \"\"\"`Tesla Wireless Charging (beta) Completed...\nDevice Detected: Nokia 1100 (Space Grey Varient)\nBattery Percentage:` [100%](https://telegra.ph/file/a45aa7450c8eefed599d9.mp4) \"\"\"\n , link_preview=True)\n\n\n@borg.on(admin_cmd('bigoof'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 7)\n await event.edit(\n \"\"\"â”â”â”â”┓╋╋╋╋â”â”â”â”┓ \n┃â”â”┓┃╋╋╋╋┃â”â”┓┃ \n┃┃╋┃┣┓â”┓â”┫┃╋┃┃ \n┃┃╋┃┃┗┛┗┛┃┃╋┃┃ \n┃┗â”┛┣┓â”┓â”┫┗â”┛┃ \nâ”—â”â”â”┛┗┛┗┛┗â”â”â”â”›\"\"\"\n )\n animation_chars = [\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”╯╰╯ \"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \n â•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ,\n \"\"\"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 7])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='g1 ?(.*)'))\nasync def payf(event):\n paytext = event.pattern_match.group(1)\n pay = (\n \"\"\"{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\n{}\"\"\"\n .format(paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext *\n 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1,\n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1))\n await event.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='uff ?(.*)'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 13)\n animation_chars = ['U', 'Uf', 'Uff', 'Ufffff', 'Uffffff', 'Ufffffff',\n 'Uffffffff', 'Ufffffffff', 'Uffffffffff', 'Ufffffffffff',\n 'Uffffffffffff', 'Ufffffffffffff', 'Uffffffffffffff']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 13])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='ctext ?(.*)'))\nasync def payf(event):\n paytext = event.pattern_match.group(1)\n pay = '{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}'.format(paytext *\n 8, paytext * 8, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2,\n paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 8, \n paytext * 8)\n await event.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='ftext ?(.*)'))\nasync def payf(event):\n paytext = event.pattern_match.group(1)\n pay = '{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}'.format(paytext *\n 8, paytext * 8, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 6,\n paytext * 6, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, paytext * 2, \n paytext * 2)\n await event.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern='kf$(.*)'))\nasync def _(event):\n r = random.randint(0, 3)\n logger.debug(r)\n if r == 0:\n await event.edit(\n \"\"\"â”â”â”â”┓\n┃â”â”â”â”›\n┃┗â”â”┓\n┃â”â”â”â”›\n┃┃\nâ”—â”›\"\"\"\n )\n else:\n r == 1\n await event.edit(\n \"\"\"â•â”â”â”â•®\n┃â•â”â”╯\n┃╰â”â”â•®\n┃â•â”â”╯\n┃┃\n╰╯\"\"\"\n )\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='f (.*)'))\nasync def payf(e):\n paytext = e.pattern_match.group(1)\n pay = '{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}'.format(paytext * 5, paytext * 1, \n paytext * 1, paytext * 4, paytext * 1, paytext * 1, paytext * 1)\n await e.edit(pay)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'loading$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['â–®', 'â–¯', 'â–¬', 'â–\\xad', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'square$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['â—§', 'â—¨', 'â—§', 'â—¨', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'up$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['╹', 'â•»', '╹', 'â•»', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'round$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['âš«', '⬤', 'â—\\x8f', '∘', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'hart$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = ['🖤', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🖤', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '‎']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'anim$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 11)\n animation_chars = ['ðŸ˜\\x81', '😧', '😡', '😢',\n '‎**HellBoy Bolte Public**', 'ðŸ˜\\x81', '😧', '😡', '😢',\n '[PAPA HERE](https://t.me/Kraken_The_BadASS)',\n '__**Good to See you Guys....**__']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'fnl$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 6)\n animation_chars = ['ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f¿', 'ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f¾', 'ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f½',\n 'ðŸ˜\\x81ðŸ\\x8f¼', '‎ðŸ˜\\x81', '**Good to See you Guys....**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'monkey$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 6)\n animation_chars = ['ðŸ\\x90µ', '🙉', '🙈', '🙊',\n '🖕‎ðŸ\\x90µðŸ–•', '**Good to See you Guys....**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'herber$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 11)\n animation_chars = [\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 10%\n\n â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 5.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.13GB\n **🔹used:** 33.77GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 158.98GB\n **🔹recv:** 146.27GB\n **🔹sent_packets:** 84518799\n **🔹recv_packets:** 159720314\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 30%\n\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 20.4%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 7.18GB\n **🔹used:** 28.26GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 146.27GB\n **🔹recv:** 124.33GB\n **🔹sent_packets:** 54635686\n **🔹recv_packets:** 143565654\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 60%\n\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 60.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 6.52GB\n **🔹used:** 35.78GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 124.33GB\n **🔹recv:** 162.48GB\n **🔹sent_packets:** 25655655\n **🔹recv_packets:** 165289456\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 100%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 100.0%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 9.81GB\n **🔹used:** 30.11GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 162.48GB\n **🔹recv:** 175.75GB\n **🔹sent_packets:** 56565435\n **🔹recv_packets:** 135345655\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 70%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 80.4%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 5.76GB\n **🔹used:** 29.35GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 175.75GB\n **🔹recv:** 118.55GB\n **🔹sent_packets:** 36547698\n **🔹recv_packets:** 185466554\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 60%\n\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 62.9%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.23GB\n **🔹used:** 33.32GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 118.55GB\n **🔹recv:** 168.65GB\n **🔹sent_packets:** 24786554\n **🔹recv_packets:** 156745865\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 30%\n\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 30.6%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 9.75GB\n **🔹used:** 36.54GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 168.65GB\n **🔹recv:** 128.35GB\n **🔹sent_packets:** 56565435\n **🔹recv_packets:** 1475823589\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 10%\n\n â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 10.2%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 10.20GB\n **🔹used:** 25.40GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 128.35GB\n **🔹recv:** 108.31GB\n **🔹sent_packets:** 54635686\n **🔹recv_packets:** 157865426\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 100%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 100.0%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 5.25GB\n **🔹used:** 31.14GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 108.31GB\n **🔹recv:** 167.17GB\n **🔹sent_packets:** 84518799\n **🔹recv_packets:** 124575356\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"**===================**\n **Server Details** \n**===================**\n\n\n**=>>> CPU <<<=**\n\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n **🔹total_usage:** 70%\n\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\n\n **🔹cpu core**\n\n **🔹core_usage:** 76.2%\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\n |██████████▉ |\n \n**=>>> RAM <<<=**\n\n **🔹free:** 8.01GB\n **🔹used:** 33.27GB\n **🔹total:** 60.0GB\n \n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\n\n\n**=>>> DISK <<<=**\n\n **🔹free:** 224.12GB\n **🔹used:** 131.84GB\n **🔹total:** 375.02GB\n **🔹usage:** 37.0%\n\n |████■|\n\n\n**=>>> NETWORK <<<=**\n\n **🔹sent:** 167.17GB\n **🔹recv:** 158.98GB\n **🔹sent_packets:** 36547698\n **🔹recv_packets:** 165455856\n\n\n**===================**\n\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'hand$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 14)\n animation_chars = ['👈', '👉', 'â˜\\x9dï¸\\x8f', '👆', '🖕',\n '👇', '✌ï¸\\x8f', '🤞', '🖖', '🤘', '🤙',\n 'ðŸ–\\x90ï¸\\x8f', '👌']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 14])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'gsg$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 13)\n animation_chars = ['🔟', '9ï¸\\x8f⃣', '8ï¸\\x8f⃣', '7ï¸\\x8f⃣',\n '6ï¸\\x8f⃣', '5ï¸\\x8f⃣', '4ï¸\\x8f⃣', '3ï¸\\x8f⃣',\n '2ï¸\\x8f⃣', '1ï¸\\x8f⃣', '0ï¸\\x8f⃣', '🆘']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 13])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='theart$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 54)\n animation_chars = ['â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡', '💛', '💚', '💙',\n '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡', '💛',\n '💚', '💙', '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 18])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='fdance'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 5)\n await event.edit('Connecting..')\n animation_chars = [\n \"\"\"⠀⠀⠀⣶⣿⣶\n⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣀\n⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣶⣿⠛â£â£¿â£¿â£¿â£¿\n⠛⠛⠛⣿⣿⣿⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿\n⠀⠀⣀â£â£¿â£¿â£¿â£¿â£€\n⠀⠤⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠉\n⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠉\n⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣿⣿⣶⣿⣿\n⠉⠛⣿⣿⣶⣤\n⠀⠀⠉⠿⣿⣿⣤\n⠀⠀⣀⣤⣿⣿⣿\n⠀⠒⠿⠛⠉⠿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣶⠿⠿⠛\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿\n⠀⠀⣶⠀⠀⣀⣤⣶⣤⣉⣿⣿⣤⣀\n⠤⣤⣿⣤⣿⠿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀\n⠀⠛⠿⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⣿⣿⠉⠛⠿⣿⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⣿⠛⠀⠀⠀⣶⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣤⠀⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠉⠉\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠉\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣛⣿â£â£¶â£€\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠉⠛⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠀⠀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣉⠀⣶⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠿⠛\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⠀⣶⣿⣿⠶\n⣶⣿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣤⣤\n⠀⠉⠶⣶⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿⣤⣀\n⠀⠀⠀⣿⣿⠿⠉⣿⣿⣿⣿â£â €â ¶â ¿â ¿\n⠀⠀⠛⠛⠿⠀⠀⣿⣿⣿⣉⠿⣿⠶\n⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠒\n⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠛â£â£â ‰\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿â£â£¤â£¿â ›\n⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠿⣿⣿⣿â£\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠉⠛⠿⣶⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⠀⠀⣶⣶⠿⠿⠿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠛\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀â£â£¶\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⣶\n⠀⠀⠀⣤⣤⣤⣿⣿⣿\n⠀⠀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣶\n⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⣿⣉⣿⣿⣿⣿⣉⠉⣿⣶\n⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿\n⠀⣤⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠀⣿⣶\n⣤⣿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠀⠀⣿⣿⣤\n⠉⠉⠀⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⠒⠛⠿⠿⠿\n⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉\n⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣶\n⠀⠀⠀⠀⣿⠉⠿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣤⠀⠛⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣶⣿⠀⠀⠀⣿⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀â£â£¿â£¿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣿⣿⠉\n\"\"\"\n ,\n \"\"\"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣶\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣀⣀\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⣤⣶⣀⠿⠶⣿⣿⣿⠿⣿⣿⣿⣿\n⠉⠿⣿⣿⠿⠛⠉⠀⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣤⣤\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⠿⠉⠀⠀⣿⣿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠿⠉⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⠛\n⠀⠀⠀⠀⠛⣿⣿⣀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣀\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿\n⠀⠀⠀⠀⠤⣿⠿⠿⠿\n\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 5])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'snake$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 27)\n await event.edit('snake..')\n animation_chars = [\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"‎◻ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 27])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'human$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 16)\n await event.edit('human...')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛🚗\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛🚗⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛🚗⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🚗⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🚗⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🚗⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🚗⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜😊⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬜⬛😊⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬜⬜⬛⬛\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\n⬛⬛⬜⬜⬜⬛⬛\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜😊⬜⬜⬜\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 16])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'mc$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 28)\n await event.edit('mc..')\n animation_chars = [\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 28])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='virus$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 30)\n await event.edit('Injecting virus....')\n animation_chars = [\n \"\"\"🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"‎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n ,\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\"\n , \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\",\n \"\"\"â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸\"\"\", 'â—¼ï¸\\x8f']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 30])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='repe$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.2\n animation_ttl = range(0, 30)\n await event.edit('repe')\n animation_chars = ['**r**', '**ra**', '**rap**', '**rape**',\n '**rape_**', '**rape_t**', '**rape_tr**', '**rape_tra**',\n '**rape_trai**', '**rape_train**', '**ape_train🚅**',\n '**pe_train🚅🚃🚃**', '**e_train🚅🚃🚃🚃**',\n '**_train🚅🚃🚃🚃🚃**',\n '**train🚅🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**rain🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**ain🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**in🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '**n🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**',\n '🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃', '🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃🚃🚃', '🚃🚃🚃🚃🚃',\n '🚃🚃🚃🚃', '🚃🚃🚃', '🚃🚃', '🚃', '**rApEd**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 30])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'isro$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 24)\n await event.edit('Connecting..')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🚀⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🚀⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🚀⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🚀⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛🚀⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛🚀\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"🛸⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n🛸⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛🛸⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🛸⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛🛸⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸⬛🚶â€â™‚ï¸\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n👽⬛⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛👽⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\n⬛⬛👽🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\"\"\n , '__Signal Lost....__']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 24])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'nakal$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 6)\n await event.edit('nakal')\n animation_chars = [\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⢳⡀⠀â¡â €â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Nikal ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀⠀__⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀ ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Lavde ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀|__|⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀⠀ ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Pehli ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀(P)⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Fursat ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀⠀__ ⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Meeee ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀|__| ⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀ â € ⡇\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Nikal ⡇\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀lodu⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'music$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1.5\n animation_ttl = range(0, 11)\n await event.edit('starting player...')\n animation_chars = [\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:00** ▱▱▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â–¶ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:01** ▰▱▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:02** ▰▰▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:03** ▰▰▰▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀ [Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:04** ▰▰▰▰▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:05** ▰▰▰▰▱▱▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:06** ▰▰▰▰▰▰▱▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:07** ▰▰▰▰▰▰▰▱▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:08** ▰▰▰▰▰▰▰▰▱▱ **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:09** â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–± **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ,\n \"\"\"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\n\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\n\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\n\n**00:10** â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–° **00:10**\n\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `âºï¸` `â©ï¸` `âï¸`\n\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\n\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'squ$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n \tâ–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ \tâ–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\n \"\"\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\"\"\"\n )\n await asyncio.sleep(6)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='star$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🦋✨🦋✨🦋✨🦋✨'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='boxs'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🟥🟧🟨🟩🟦🟪🟫⬛⬜'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'rain$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🌬â˜\\x81ï¸\\x8f🌩🌨🌧🌦🌥⛅🌤'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='clol$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🤔ðŸ§\\x90🤨🤔ðŸ§\\x90🤨'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='odra$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🚶ðŸ\\x8fƒðŸš¶ðŸ\\x8fƒðŸš¶ðŸ\\x8fƒðŸš¶ðŸ\\x8fƒ'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='deploy$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 3\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit('Deploying...')\n animation_chars = ['**Heroku Connecting To Latest Github Build **',\n f'**Build started by user** @Kraken_The_BadASS',\n f'**Deploy** `535a74f0` for user by my master!!',\n '**Restarting Heroku Server...**',\n '**State changed from up to starting**',\n '**Stopping all processes with SIGTERM**',\n '**Process exited with** `status 143`',\n '**Starting process with command** `python3 -m stdborg`',\n '**State changed from starting to up**',\n '__INFO:Userbot:Logged in as 557667062__',\n '__INFO:Userbot:Successfully loaded all plugins__',\n '**Build Succeeded**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='dump ?(.*)'))\nasync def _(message):\n try:\n obj = message.pattern_match.group(1)\n if len(obj) != 3:\n raise IndexError\n inp = ' '.join(obj)\n except IndexError:\n inp = '🥞 🎂 ðŸ\\x8d«'\n u, t, g, o, s, n = inp.split(\n ), '🗑', '<(^_^ <)', '(> ^_^)>', 'â\\xa0€ ', '\\n'\n h = [(u[0], u[1], u[2]), (u[0], u[1], ''), (u[0], '', '')]\n for something in reversed([y for y in ([''.join(x) for x in (f + (s, g,\n s + s * f.count(''), t), f + (g, s * 2 + s * f.count(''), t), f[:i] +\n (o, f[i], s * 2 + s * f.count(''), t), f[:i] + (s + s * f.count(''),\n o, f[i], s, t), f[:i] + (s * 2 + s * f.count(''), o, f[i], t), f[:i\n ] + (s * 3 + s * f.count(''), o, t), f[:i] + (s * 3 + s * f.count(\n ''), g, t))] for i, f in enumerate(reversed(h)))]):\n for something_else in something:\n await asyncio.sleep(0.3)\n try:\n await message.edit(something_else)\n except errors.MessageIdInvalidError:\n return\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='fleaveme$'))\nasync def _(event):\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 10)\n animation_chars = ['⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛',\n '⬛⬛⬛\\n⬛🔄⬛\\n⬛⬛⬛',\n \"\"\"⬛⬆ï¸â¬›\n⬛🔄⬛\n⬛⬛⬛\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄⬛\n⬛⬛⬛\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬛⬛\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬛↘ï¸\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n⬛⬇ï¸â†˜ï¸\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬛🔄➡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\"\"\",\n \"\"\"⬛⬆ï¸â†—ï¸\n⬅ï¸ðŸ”„âž¡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\"\"\",\n \"\"\"↖ï¸â¬†ï¸â†—ï¸\n⬅ï¸ðŸ”„âž¡ï¸\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\"\"\"]\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit('fleaveme....')\n await asyncio.sleep(2)\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 10])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='loveu', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 70)\n await event.edit('loveu')\n animation_chars = ['😀', '👩â€\\x8d🎨', 'ðŸ˜\\x81', '😂', '🤣',\n '😃', '😄', '😅', '😊', '☺', '🙂', '🤔', '🤨',\n 'ðŸ˜\\x90', '😑', '😶', '😣', '😥', '😮', 'ðŸ¤\\x90',\n '😯', '😴', '😔', '😕', '☹', 'ðŸ™\\x81', '😖', '😞',\n '😟', '😢', 'ðŸ˜\\xad', '🤯', '💔', 'â\\x9d¤', 'i Love Youâ\\x9d¤'\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 35])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'plane', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n retun\n await event.edit('✈-------------')\n await event.edit('-✈------------')\n await event.edit('--✈-----------')\n await event.edit('---✈----------')\n await event.edit('----✈---------')\n await event.edit('-----✈--------')\n await event.edit('------✈-------')\n await event.edit('-------✈------')\n await event.edit('--------✈-----')\n await event.edit('---------✈----')\n await event.edit('----------✈---')\n await event.edit('-----------✈--')\n await event.edit('------------✈-')\n await event.edit('-------------✈')\n await asyncio.sleep(3)\n await event.delete()\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='pulis'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit('Pulis')\n animation_chars = [\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\"\"\"\n ,\n \"\"\"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\"\"\"\n , f'{DEFAULTUSER} **Police iz Here**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'jio$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 19)\n await event.edit('jio network boosting...')\n animation_chars = ['`Connecting To JIO NETWORK ....`',\n '`â–ˆ â–‡ â–† â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–‡ â–† â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–† â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–… â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–„ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–‚ â–\\x81`',\n '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–\\x81`', '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '*Optimising JIO NETWORK...*', '`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–’ â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–’ â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–† â–’ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–† â–‡ â–’`',\n '`â–\\x81 â–‚ â–„ â–… â–† â–‡ â–ˆ`', '**JIO NETWORK Boosted....**']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 19])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'solarsystem', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 80)\n await event.edit('solarsystem')\n animation_chars = [\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\n🌕◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n🌕◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â˜€â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\n☀◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\n☀◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸`\"\"\"\n ,\n \"\"\"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\nâ—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 8])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='lul$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('😂🤣😂🤣😂🤣'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='nothappy$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('ðŸ˜\\x81☹ï¸\\x8fðŸ˜\\x81☹ï¸\\x8fðŸ˜\\x81☹ï¸\\x8fðŸ˜\\x81')\n )\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern='clock$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🕙🕘🕗🕖🕕🕔🕓🕒🕑ðŸ•\\x90🕛'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='muah$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('😗😙😚😚😘'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='heart$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('â\\x9d¤ï¸\\x8f🧡💛💚💙💜🖤'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='gym$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list(\n 'ðŸ\\x8fƒâ€\\x8dðŸ\\x8f‹â€\\x8d🤸â€\\x8dðŸ\\x8fƒâ€\\x8dðŸ\\x8f‹â€\\x8d🤸â€\\x8dðŸ\\x8fƒâ€\\x8dðŸ\\x8f‹â€\\x8d🤸â€\\x8d'\n ))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'earth$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('ðŸŒ\\x8fðŸŒ\\x8d🌎🌎ðŸŒ\\x8dðŸŒ\\x8fðŸŒ\\x8d🌎'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern='moon$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list('🌗🌘🌑🌒🌓🌔🌕🌖'))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='candy$'))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n deq = deque(list(\n 'ðŸ\\x8d¦ðŸ\\x8d§ðŸ\\x8d©ðŸ\\x8dªðŸŽ‚ðŸ\\x8d°ðŸ§\\x81ðŸ\\x8d«ðŸ\\x8d¬ðŸ\\x8d\\xad'\n ))\n for _ in range(48):\n await asyncio.sleep(0.1)\n await event.edit(''.join(deq))\n deq.rotate(1)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'smoon$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 101)\n await event.edit('smoon..')\n animation_chars = [\n \"\"\"🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\n🌗🌗🌗🌗🌗\n🌓🌓🌓🌓🌓\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\n🌘🌘🌘🌘🌘\n🌔🌔🌔🌔🌔\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\n🌑🌑🌑🌑🌑\n🌕🌕🌕🌕🌕\"\"\"\n ,\n \"\"\"🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\n🌒🌒🌒🌒🌒\n🌖🌖🌖🌖🌖\"\"\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 8])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'tmoon$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 117)\n await event.edit('tmoon')\n animation_chars = ['🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖', '🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖', '🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖', '🌗', '🌘', '🌑', '🌒', '🌓', '🌔',\n '🌕', '🌖']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 32])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f'clown$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 16)\n animation_chars = ['COMMAND CREATE BY @Kraken_The_BadASS', '🤡ï¸\\x8f',\n '🤡🤡', '🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡🤡',\n '🤡🤡🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡🤡🤡🤡',\n '🤡🤡🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡🤡', '🤡🤡🤡',\n '🤡🤡', '🤡', 'You', 'You Are', 'You Are A',\n 'You Are A Clown 🤡']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 16])\n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern='aheart$', outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1.3\n animation_ttl = range(0, 50)\n animation_chars = ['â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡', '💛', '💚', '💙',\n '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d', '💔', 'â\\x9d¤ï¸\\x8f', '🧡',\n '💛', '💚', '💙', '💜', '🖤', '💘', 'ðŸ’\\x9d', '💔']\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 20])\n",
"step-5": "#Credits To @maxprogrammer007 (for editing)\n# Ported for Ultroid < https://github.com/TeamUltroid/Ultroid > \n\n\nimport os\nimport sys\nimport logging\nfrom telethon import events\nimport asyncio\nfrom userbot.utils import admin_cmd\nfrom userbot import ALIVE_NAME\nimport random, re\nfrom userbot import CMD_HELP\nfrom collections import deque\nimport importlib.util\nimport random\nDEFAULTUSER = str(ALIVE_NAME) if ALIVE_NAME else \"Cat\"\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"stupid$\"))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 14)\n await event.edit(\"brain\")\n animation_chars = [ \n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n🧠<(^_^ <)🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n🧠<(^_^ <) 🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n🧠<(^_^ <) 🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n🧠<(^_^ <) 🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n🧠<(^_^ <) 🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n🧠<(^_^ <) 🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n(> ^_^)>🧠🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n (> ^_^)>🧠🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n (> ^_^)>🧠🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n (> ^_^)>🧠🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n (> ^_^)>🧠🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n (> ^_^)>🧠🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n (> ^_^)>🗑\",\n \"YOᑌᖇ ᗷᖇᗩIá‘Ž âž¡ï¸ ðŸ§ \\n\\n <(^_^ <)🗑\",\n ]\n for i in animation_ttl:\n \t\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i %14 ])\n\t\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"bombs$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit(\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n\")\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\"💣💣💣💣 \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n\")\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n💣💣💣💣 \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n\")\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n💣💣💣💣 \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n\")\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n💣💣💣💣 \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n\")\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n💣💣💣💣 \\n\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n💥💥💥💥 \\n\")\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n💥💥💥💥 \\n💥💥💥💥 \\n\")\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\"â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\nâ–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸â–ªï¸ \\n😵😵😵😵 \\n\")\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\"`RIP PLOXXX......`\")\n await asyncio.sleep(2)\n \n \n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"kill$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.7\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit(\"ready to die dude.....\")\n animation_chars = [\n\n \"Ｆｉｉｉｉｉｒｅ\",\n \"(　･ิω･ิ)︻デâ•ä¸€-->\", \n \"---->____________â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â \",\n \"------>__________â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â \",\n \"-------->â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â _________\",\n \"---------->â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â _______\",\n \"------------>â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â _____\",\n \"-------------->â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â â ____\",\n \"------------------>\", \n \"------>;(^。^)ノ\",\n \"(￣ー￣) DEAD\",\n \"`Targeted user killed by Headshot 😈.😈.😈.😈.😈.😈.😈......`\\n '#Sad_Reacts_Online'\\n\",\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12])\n\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"ding$\"))\nasync def _(event):\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 30) \n animation_chars = [\n \n \"🔴⬛⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬜⬜⬛⬜⬜\\n⬜⬛⬜⬜⬜\\n🔴⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬜⬜⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬛⬜⬜\\n⬜⬜🔴⬜⬜\",\n \"⬜⬜⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬛⬜\\n⬜⬜⬜⬜🔴\",\n \"⬜⬜⬛⬛🔴\\n⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜\", \n \"⬜⬜⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬛⬜\\n⬜⬜⬜⬜🔴\",\n \"⬜⬜⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬛⬜⬜\\n⬜⬜🔴⬜⬜\",\n \"⬜⬜⬛⬜⬜\\n⬜⬛⬜⬜⬜\\n🔴⬜⬜⬜⬜\",\n \"🔴⬛⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜\",\n\t \"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜ [CAT IS BEST](https://github.com/Sur-vivor/CatUserbot) ⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\"\n \n ]\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit(\"ding..dong..ding..dong ...\")\n await asyncio.sleep(4)\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 10])\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"hypno$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 15)\n await event.edit(\"hypo....\")\n animation_chars = [\n \n \"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬛⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬛⬛⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬛⬜⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬛⬛⬛⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\",\n \"⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\", \n \"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬛⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬜⬜⬜⬛⬜\\n⬜⬛⬛⬛⬛⬛⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬜⬛⬜⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬜⬜⬜\\n⬜⬛⬜\\n⬜⬜⬜\",\n \"[👉🔴👈])\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 15])\n\t\t\t\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"gangasta$\"))\nasync def _(event):\n await event.edit(\"EVERyBOdy\")\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit(\"iZ\")\n await asyncio.sleep(0.2)\n await event.edit(\"GangSTur\")\n await asyncio.sleep(0.5)\n await event.edit(\"UNtIL \")\n await asyncio.sleep(0.2)\n await event.edit(\"I\")\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit(\"ArRivE\")\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit(\"🔥🔥🔥\")\n await asyncio.sleep(0.3)\n await event.edit(\"EVERyBOdy iZ GangSTur UNtIL I ArRivE 🔥🔥🔥\")\t\t\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"charging$\"))\nasync def timer_blankx(e):\n txt=e.text[10:] + '\\n\\n`Tesla Wireless Charging (beta) Started...\\nDevice Detected: Nokia 1100\\nBattery Percentage:` '\n j=10\n k=j\n for j in range(j):\n await e.edit(txt + str(k))\n k=k+10\n await asyncio.sleep(1)\n await asyncio.sleep(1) \n await e.edit(\"`Tesla Wireless Charging (beta) Completed...\\nDevice Detected: Nokia 1100 (Space Grey Varient)\\nBattery Percentage:` [100%](https://telegra.ph/file/a45aa7450c8eefed599d9.mp4) \", link_preview=True)\n\n\n@borg.on(admin_cmd(\"bigoof\"))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 7)\n await event.edit(\"â”â”â”â”┓╋╋╋╋â”â”â”â”┓ \\n┃â”â”┓┃╋╋╋╋┃â”â”┓┃ \\n┃┃╋┃┣┓â”┓â”┫┃╋┃┃ \\n┃┃╋┃┃┗┛┗┛┃┃╋┃┃ \\n┃┗â”┛┣┓â”┓â”┫┗â”┛┃ \\nâ”—â”â”â”┛┗┛┗┛┗â”â”â”â”›\")\n animation_chars = [\n \"â•â”â”â”╮╱╱╱â•â”â•® \\n┃â•â”╮┃╱╱╱┃â•â•¯ \\n┃┃╱┃┣â”â”┳╯╰╮ \\n┃┃╱┃┃â•â•®â”£â•®â•â•¯ \\n┃╰â”╯┃╰╯┃┃┃ \\nâ•°â”â”â”â”»â”â”╯╰╯ \",\n \"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \\n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \\n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \\n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \\n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \\n â•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\",\n \"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \\n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \\n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \\n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \\n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \\nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\",\n \"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \\n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \\n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \\n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \\n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \\nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\",\n \"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \\n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \\n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \\n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \\n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \\nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\",\n \"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \\n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \\n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \\n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \\n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \\nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\",\n \"â•â”â”â”╮╱╱╱╱╱╱╱╱╱â•â”â•® \\n┃â•â”╮┃╱╱╱╱╱╱╱╱╱┃â•â•¯ \\n┃┃╱┃┣â”â”┳â”â”┳â”â”┳╯╰╮ \\n┃┃╱┃┃â•â•®â”ƒâ•â•®â”ƒâ•â•®â”£â•®â•â•¯ \\n┃╰â”╯┃╰╯┃╰╯┃╰╯┃┃┃ \\nâ•°â”â”â”â”»â”â”â”»â”â”â”»â”â”╯╰╯\"\n ]\n \n for i in animation_ttl: \t\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 7])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"g1 ?(.*)\"))\nasync def payf(event):\n paytext=event.pattern_match.group(1)\n pay = \"{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\".format(paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1,paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1, paytext*1)\n await event.edit(pay)\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"uff ?(.*)\")) \nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1 \n animation_ttl = range(0, 13) \n animation_chars = [\n \"U\",\n \"Uf\", \n \"Uff\",\n \"Ufffff\",\n \"Uffffff\",\n \"Ufffffff\",\n \"Uffffffff\",\n \"Ufffffffff\",\n \"Uffffffffff\", \n \"Ufffffffffff\",\n \"Uffffffffffff\",\n \"Ufffffffffffff\",\n \"Uffffffffffffff\"\n ]\n for i in animation_ttl: \t\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 13])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"ctext ?(.*)\"))\nasync def payf(event):\n paytext=event.pattern_match.group(1)\n pay = \"{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\".format(paytext*8, paytext*8, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*8, paytext*8)\n await event.edit(pay)\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"ftext ?(.*)\"))\nasync def payf(event):\n paytext=event.pattern_match.group(1)\n pay = \"{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\".format(paytext*8, paytext*8, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*6, paytext*6, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2, paytext*2)\n await event.edit(pay) \n\n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern=\"kf$(.*)\"))\nasync def _(event): \n r = random.randint(0, 3)\n logger.debug(r)\n if r == 0:\n await event.edit(\"â”â”â”â”┓\\n┃â”â”â”â”›\\n┃┗â”â”┓\\n┃â”â”â”â”›\\n┃┃\\nâ”—â”›\")\n else:\n r == 1 \n await event.edit(\"â•â”â”â”â•®\\n┃â•â”â”╯\\n┃╰â”â”â•®\\n┃â•â”â”╯\\n┃┃\\n╰╯\") \n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"f (.*)\"))\nasync def payf(e):\n paytext = e.pattern_match.group(1)\n pay = \"{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\\n{}\".format(paytext*5, paytext*1,paytext*1, paytext*4, paytext*1, paytext*1, paytext*1)\n await e.edit(pay)\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"loading$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = [\n \"â–®\",\n \"â–¯\",\n \"â–¬\",\n \"â–\",\n \"‎\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"square$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = [\n \"â—§\",\n \"â—¨\",\n \"â—§\",\n \"â—¨\",\n \"‎\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"up$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = [\n \"╹\",\n \"â•»\",\n \"╹\",\n \"â•»\",\n \"‎\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"round$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = [\n \"âš«\",\n \"⬤\",\n \"â—\",\n \"∘\",\n \"‎\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"hart$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 20)\n animation_chars = [\n \"🖤\",\n \"â¤ï¸\",\n \"🖤\",\n \"â¤ï¸\",\n \"‎\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 4])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"anim$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 11)\n animation_chars = [\n \"ðŸ˜\",\n \"😧\",\n \"😡\",\n \"😢\",\n \"‎**HellBoy Bolte Public**\",\n \"ðŸ˜\",\n \"😧\",\n \"😡\",\n \"😢\",\n \"[PAPA HERE](https://t.me/Kraken_The_BadASS)\",\n \"__**Good to See you Guys....**__\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"fnl$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 6)\n animation_chars = [\n \"ðŸ˜ðŸ¿\",\n \"ðŸ˜ðŸ¾\",\n \"ðŸ˜ðŸ½\",\n \"ðŸ˜ðŸ¼\",\n \"‎ðŸ˜\",\n \"**Good to See you Guys....**\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"monkey$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 6)\n animation_chars = [\n \"ðŸµ\",\n \"🙉\",\n \"🙈\",\n \"🙊\",\n \"🖕‎ðŸµðŸ–•\",\n \"**Good to See you Guys....**\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"herber$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 2\n animation_ttl = range(0, 11)\n animation_chars = [\n \"**===================**\\n **Server Details** \\n**===================**\\n\\n\\n**=>>> CPU <<<=**\\n\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n **🔹total_usage:** 10%\\n\\n â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\\n\\n **🔹cpu core**\\n\\n **🔹core_usage:** 5.9%\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n |██████████▉ |\\n \\n**=>>> RAM <<<=**\\n\\n **🔹free:** 8.13GB\\n **🔹used:** 33.77GB\\n **🔹total:** 60.0GB\\n \\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\\n\\n\\n**=>>> DISK <<<=**\\n\\n **🔹free:** 224.12GB\\n **🔹used:** 131.84GB\\n **🔹total:** 375.02GB\\n **🔹usage:** 37.0%\\n\\n |████■|\\n\\n\\n**=>>> NETWORK <<<=**\\n\\n **🔹sent:** 158.98GB\\n **🔹recv:** 146.27GB\\n **🔹sent_packets:** 84518799\\n **🔹recv_packets:** 159720314\\n\\n\\n**===================**\\n\",\n \"**===================**\\n **Server Details** \\n**===================**\\n\\n\\n**=>>> CPU <<<=**\\n\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n **🔹total_usage:** 30%\\n\\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\\n\\n **🔹cpu core**\\n\\n **🔹core_usage:** 20.4%\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n |██████████▉ |\\n \\n**=>>> RAM <<<=**\\n\\n **🔹free:** 7.18GB\\n **🔹used:** 28.26GB\\n **🔹total:** 60.0GB\\n \\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\\n\\n\\n**=>>> DISK <<<=**\\n\\n **🔹free:** 224.12GB\\n **🔹used:** 131.84GB\\n **🔹total:** 375.02GB\\n **🔹usage:** 37.0%\\n\\n |████■|\\n\\n\\n**=>>> NETWORK <<<=**\\n\\n **🔹sent:** 146.27GB\\n **🔹recv:** 124.33GB\\n **🔹sent_packets:** 54635686\\n **🔹recv_packets:** 143565654\\n\\n\\n**===================**\\n\",\n \"**===================**\\n **Server Details** \\n**===================**\\n\\n\\n**=>>> CPU <<<=**\\n\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n **🔹total_usage:** 60%\\n\\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\\n\\n **🔹cpu core**\\n\\n **🔹core_usage:** 60.9%\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n |██████████▉ |\\n \\n**=>>> RAM <<<=**\\n\\n **🔹free:** 6.52GB\\n **🔹used:** 35.78GB\\n **🔹total:** 60.0GB\\n \\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\\n\\n\\n**=>>> DISK <<<=**\\n\\n **🔹free:** 224.12GB\\n **🔹used:** 131.84GB\\n **🔹total:** 375.02GB\\n **🔹usage:** 37.0%\\n\\n |████■|\\n\\n\\n**=>>> NETWORK <<<=**\\n\\n **🔹sent:** 124.33GB\\n **🔹recv:** 162.48GB\\n **🔹sent_packets:** 25655655\\n **🔹recv_packets:** 165289456\\n\\n\\n**===================**\\n\",\n \"**===================**\\n **Server Details** \\n**===================**\\n\\n\\n**=>>> CPU <<<=**\\n\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n **🔹total_usage:** 100%\\n\\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\\n\\n **🔹cpu core**\\n\\n **🔹core_usage:** 100.0%\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n |██████████▉ |\\n \\n**=>>> RAM <<<=**\\n\\n **🔹free:** 9.81GB\\n **🔹used:** 30.11GB\\n **🔹total:** 60.0GB\\n \\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\\n\\n\\n**=>>> DISK <<<=**\\n\\n **🔹free:** 224.12GB\\n **🔹used:** 131.84GB\\n **🔹total:** 375.02GB\\n **🔹usage:** 37.0%\\n\\n |████■|\\n\\n\\n**=>>> NETWORK <<<=**\\n\\n **🔹sent:** 162.48GB\\n **🔹recv:** 175.75GB\\n **🔹sent_packets:** 56565435\\n **🔹recv_packets:** 135345655\\n\\n\\n**===================**\\n\",\n \"**===================**\\n **Server Details** \\n**===================**\\n\\n\\n**=>>> CPU <<<=**\\n\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n **🔹total_usage:** 70%\\n\\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\\n\\n **🔹cpu core**\\n\\n **🔹core_usage:** 80.4%\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n |██████████▉ |\\n \\n**=>>> RAM <<<=**\\n\\n **🔹free:** 5.76GB\\n **🔹used:** 29.35GB\\n **🔹total:** 60.0GB\\n \\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\\n\\n\\n**=>>> DISK <<<=**\\n\\n **🔹free:** 224.12GB\\n **🔹used:** 131.84GB\\n **🔹total:** 375.02GB\\n **🔹usage:** 37.0%\\n\\n |████■|\\n\\n\\n**=>>> NETWORK <<<=**\\n\\n **🔹sent:** 175.75GB\\n **🔹recv:** 118.55GB\\n **🔹sent_packets:** 36547698\\n **🔹recv_packets:** 185466554\\n\\n\\n**===================**\\n\",\n \"**===================**\\n **Server Details** \\n**===================**\\n\\n\\n**=>>> CPU <<<=**\\n\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n **🔹total_usage:** 60%\\n\\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\\n\\n **🔹cpu core**\\n\\n **🔹core_usage:** 62.9%\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n |██████████▉ |\\n \\n**=>>> RAM <<<=**\\n\\n **🔹free:** 8.23GB\\n **🔹used:** 33.32GB\\n **🔹total:** 60.0GB\\n \\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\\n\\n\\n**=>>> DISK <<<=**\\n\\n **🔹free:** 224.12GB\\n **🔹used:** 131.84GB\\n **🔹total:** 375.02GB\\n **🔹usage:** 37.0%\\n\\n |████■|\\n\\n\\n**=>>> NETWORK <<<=**\\n\\n **🔹sent:** 118.55GB\\n **🔹recv:** 168.65GB\\n **🔹sent_packets:** 24786554\\n **🔹recv_packets:** 156745865\\n\\n\\n**===================**\\n\",\n \"**===================**\\n **Server Details** \\n**===================**\\n\\n\\n**=>>> CPU <<<=**\\n\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n **🔹total_usage:** 30%\\n\\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\\n\\n **🔹cpu core**\\n\\n **🔹core_usage:** 30.6%\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n |██████████▉ |\\n \\n**=>>> RAM <<<=**\\n\\n **🔹free:** 9.75GB\\n **🔹used:** 36.54GB\\n **🔹total:** 60.0GB\\n \\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\\n\\n\\n**=>>> DISK <<<=**\\n\\n **🔹free:** 224.12GB\\n **🔹used:** 131.84GB\\n **🔹total:** 375.02GB\\n **🔹usage:** 37.0%\\n\\n |████■|\\n\\n\\n**=>>> NETWORK <<<=**\\n\\n **🔹sent:** 168.65GB\\n **🔹recv:** 128.35GB\\n **🔹sent_packets:** 56565435\\n **🔹recv_packets:** 1475823589\\n\\n\\n**===================**\\n\",\n \"**===================**\\n **Server Details** \\n**===================**\\n\\n\\n**=>>> CPU <<<=**\\n\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n **🔹total_usage:** 10%\\n\\n â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\\n\\n **🔹cpu core**\\n\\n **🔹core_usage:** 10.2%\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n |██████████▉ |\\n \\n**=>>> RAM <<<=**\\n\\n **🔹free:** 10.20GB\\n **🔹used:** 25.40GB\\n **🔹total:** 60.0GB\\n \\n â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹\\n\\n\\n**=>>> DISK <<<=**\\n\\n **🔹free:** 224.12GB\\n **🔹used:** 131.84GB\\n **🔹total:** 375.02GB\\n **🔹usage:** 37.0%\\n\\n |████■|\\n\\n\\n**=>>> NETWORK <<<=**\\n\\n **🔹sent:** 128.35GB\\n **🔹recv:** 108.31GB\\n **🔹sent_packets:** 54635686\\n **🔹recv_packets:** 157865426\\n\\n\\n**===================**\\n\",\n \"**===================**\\n **Server Details** \\n**===================**\\n\\n\\n**=>>> CPU <<<=**\\n\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n **🔹total_usage:** 100%\\n\\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\\n\\n **🔹cpu core**\\n\\n **🔹core_usage:** 100.0%\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n |██████████▉ |\\n \\n**=>>> RAM <<<=**\\n\\n **🔹free:** 5.25GB\\n **🔹used:** 31.14GB\\n **🔹total:** 60.0GB\\n \\n â—â—â—â—â—â—â—â—â—â—\\n\\n\\n**=>>> DISK <<<=**\\n\\n **🔹free:** 224.12GB\\n **🔹used:** 131.84GB\\n **🔹total:** 375.02GB\\n **🔹usage:** 37.0%\\n\\n |████■|\\n\\n\\n**=>>> NETWORK <<<=**\\n\\n **🔹sent:** 108.31GB\\n **🔹recv:** 167.17GB\\n **🔹sent_packets:** 84518799\\n **🔹recv_packets:** 124575356\\n\\n\\n**===================**\\n\",\n \"**===================**\\n **Server Details** \\n**===================**\\n\\n\\n**=>>> CPU <<<=**\\n\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n **🔹total_usage:** 70%\\n\\n â—â—â—â—â—â—â—â—‹â—‹â—‹\\n\\n **🔹cpu core**\\n\\n **🔹core_usage:** 76.2%\\n **🔹current_freq:** 2500.09MHz\\n |██████████▉ |\\n \\n**=>>> RAM <<<=**\\n\\n **🔹free:** 8.01GB\\n **🔹used:** 33.27GB\\n **🔹total:** 60.0GB\\n \\n â—â—â—â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹â—‹\\n\\n\\n**=>>> DISK <<<=**\\n\\n **🔹free:** 224.12GB\\n **🔹used:** 131.84GB\\n **🔹total:** 375.02GB\\n **🔹usage:** 37.0%\\n\\n |████■|\\n\\n\\n**=>>> NETWORK <<<=**\\n\\n **🔹sent:** 167.17GB\\n **🔹recv:** 158.98GB\\n **🔹sent_packets:** 36547698\\n **🔹recv_packets:** 165455856\\n\\n\\n**===================**\\n\",\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"hand$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 14)\n animation_chars = [\n \"👈\",\n \"👉\",\n \"â˜ï¸\",\n \"👆\",\n \"🖕\",\n \"👇\",\n \"✌ï¸\",\n \"🤞\",\n \"🖖\",\n \"🤘\",\n \"🤙\",\n \"ðŸ–ï¸\",\n \"👌\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 14])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"gsg$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 13)\n animation_chars = [\n \"🔟\",\n \"9ï¸âƒ£\",\n \"8ï¸âƒ£\",\n \"7ï¸âƒ£\",\n \"6ï¸âƒ£\",\n \"5ï¸âƒ£\",\n \"4ï¸âƒ£\",\n \"3ï¸âƒ£\",\n \"2ï¸âƒ£\",\n \"1ï¸âƒ£\",\n \"0ï¸âƒ£\",\n \"🆘\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 13])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"theart$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 54)\n animation_chars = [\n \"â¤ï¸\",\n \"🧡\",\n \"💛\",\n \"💚\",\n \"💙\",\n \"💜\",\n \"🖤\",\n \"💘\",\n \"ðŸ’\",\n \"â¤ï¸\",\n \"🧡\",\n \"💛\",\n \"💚\",\n \"💙\",\n \"💜\",\n \"🖤\",\n \"💘\",\n \"ðŸ’\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 18])\n\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"fdance\"))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 5) \n await event.edit(\"Connecting..\")\n animation_chars = [\n \n \"⠀⠀⠀⣶⣿⣶\\n⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣀\\n⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿\\n⣶⣿⠛â£â£¿â£¿â£¿â£¿\\n⠛⠛⠛⣿⣿⣿⣿⠿\\n⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿\\n⠀⠀⣀â£â£¿â£¿â£¿â£¿â£€\\n⠀⠤⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠉\\n⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠉\\n⣿⣿⣿⣿⣿⣿\\n⣿⣿⣶⣿⣿\\n⠉⠛⣿⣿⣶⣤\\n⠀⠀⠉⠿⣿⣿⣤\\n⠀⠀⣀⣤⣿⣿⣿\\n⠀⠒⠿⠛⠉⠿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⣶⠿⠿⠛\\n\",\n \"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣤\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿\\n⠀⠀⣶⠀⠀⣀⣤⣶⣤⣉⣿⣿⣤⣀\\n⠤⣤⣿⣤⣿⠿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀\\n⠀⠛⠿⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⣿⣿⠉⠛⠿⣿⣤\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⣿⠛⠀⠀⠀⣶⠿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣤⠀⣿⠿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠉⠉\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⣿⠿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠉\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣛⣿â£â£¶â£€\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠉⠛⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠀⠀⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣉⠀⣶⠿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⠿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠿⠛\\n\",\n \"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶\\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⠀⣶⣿⣿⠶\\n⣶⣿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣤⣤\\n⠀⠉⠶⣶⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿⣤⣀\\n⠀⠀⠀⣿⣿⠿⠉⣿⣿⣿⣿â£â €â ¶â ¿â ¿\\n⠀⠀⠛⠛⠿⠀⠀⣿⣿⣿⣉⠿⣿⠶\\n⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣿⣿⣿⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠒\\n⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠛â£â£â ‰\\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿â£â£¤â£¿â ›\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠿⣿⣿⣿â£\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠉⠛⠿⣶⣤\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⠀⠀⣶⣶⠿⠿⠿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠛\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀â£â£¶\\n\",\n \"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣶⣿⣶\\n⠀⠀⠀⣤⣤⣤⣿⣿⣿\\n⠀⠀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣶\\n⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿\\n⠀⠀⣿⣉⣿⣿⣿⣿⣉⠉⣿⣶\\n⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿\\n⠀⣤⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠀⣿⣶\\n⣤⣿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠀⠀⣿⣿⣤\\n⠉⠉⠀⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⠒⠛⠿⠿⠿\\n⠀⠀⠀⠉⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉\\n⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣶\\n⠀⠀⠀⠀⣿⠉⠿⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⣿⣤⠀⠛⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⣶⣿⠀⠀⠀⣿⣶\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀â£â£¿â£¿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣿⣿⠉\\n\",\n \"⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣶\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣀⣀\\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿\\n⣤⣶⣀⠿⠶⣿⣿⣿⠿⣿⣿⣿⣿\\n⠉⠿⣿⣿⠿⠛⠉⠀⣿⣿⣿⣿⣿\\n⠀⠀⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣤⣤\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⣿⣿⠿⣿⣿⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿⣿⠿⠉⠀⠀⣿⣿⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠿⠉⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿⠛\\n⠀⠀⠀⠀⠛⣿⣿⣀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣀\\n⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠿⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣿⣿\\n⠀⠀⠀⠀⠤⣿⠿⠿⠿\\n\", \n\n\n ]\n\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 5]) \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"snake$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 27)\n await event.edit(\"snake..\")\n animation_chars = [\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"‎◻ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\",\n \"â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 27]) \n \n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"human$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 16)\n await event.edit(\"human...\")\n animation_chars = [\n \n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛🚗\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛🚗⬛\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛🚗⬛⬛\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛🚗⬛⬛⬛\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛🚗⬛⬛⬛⬛\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛🚗⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n🚗⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬜⬜⬜😊⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\\n⬛⬛⬜⬛⬛⬜⬛\\n⬛⬛⬜⬛⬛⬛⬛\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\\n⬛⬜⬜⬜⬜⬜⬛\\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬜⬛😊⬛⬜⬛\\n⬛⬛⬜⬜⬜⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬜⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\\n⬛⬜⬛⬛⬛⬜⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛😊⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬜⬜⬜⬛⬛\\n⬛⬜⬛⬜⬛⬜⬛\\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\\n⬛⬛⬜⬛⬜⬛⬛\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\", \n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬜⬜⬜😊⬜⬜⬜\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜\\n🔲🔲🔲🔲🔲🔲🔲\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 16]) \n \n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"mc$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 28)\n await event.edit(\"mc..\")\n animation_chars = [\n\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—»ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—»ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 28]) \n\t\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"virus$\"))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 30)\n await event.edit(\"Injecting virus....\")\n animation_chars = [\n \"🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\",\n \"â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\",\n \"‎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎🔴🔵🌕♓♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸ”´ðŸ”µðŸŒ•â™“♎⛎◼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸\",\n \"â—¼ï¸\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 30])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"repe$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.2\n animation_ttl = range(0, 30)\n await event.edit(\"repe\")\n animation_chars = [\n \n \"**r**\",\n \"**ra**\",\n \"**rap**\",\n \"**rape**\",\n \"**rape_**\", \n \"**rape_t**\",\n \"**rape_tr**\",\n \"**rape_tra**\",\n \"**rape_trai**\",\n \"**rape_train**\",\n \"**ape_train🚅**\",\n \"**pe_train🚅🚃🚃**\",\n \"**e_train🚅🚃🚃🚃**\",\n \"**_train🚅🚃🚃🚃🚃**\",\n \"**train🚅🚃🚃🚃🚃🚃**\",\n \"**rain🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃**\",\n \"**ain🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**\",\n \"**in🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**\",\n \"**n🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃**\",\n \"🚅🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃\",\n \"🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃\",\n \"🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃\",\n \"🚃🚃🚃🚃🚃🚃🚃\",\n \"🚃🚃🚃🚃🚃🚃\",\n \"🚃🚃🚃🚃🚃\",\n \"🚃🚃🚃🚃\",\n \"🚃🚃🚃\",\n \"🚃🚃\",\n \"🚃\",\n \"**rApEd**\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 30])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"isro$\"))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 24)\n await event.edit(\"Connecting..\")\n animation_chars = [\n \n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n🚀⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛🚀⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛🚀⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛🚀⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\", \n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛🚀⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛🚀\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"🛸⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n🛸⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛🛸⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛🛸⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛🛸⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛🛸⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛🛸⬛⬛\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛🛸⬛🚶â€â™‚ï¸\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n👽⬛⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛👽⬛🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛⬛⬛⬛\\n⬛⬛👽🛸🚶â€â™‚ï¸â¬›\\n⬜⬜⬜⬜⬜⬜\",\n \"__Signal Lost....__\"\n\n ]\n\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 24])\t\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"nakal$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 6)\n await event.edit(\"nakal\")\n animation_chars = [\n \"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⢳⡀⠀â¡â €â €â € ⠀⢷\\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀ â € ⡇\\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Nikal ⡇\\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀⠀__⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\",\n \"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â €â € ⠀⢷\\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀ ⡇\\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Lavde ⡇\\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀|__|⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\",\n \"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀⠀⠀ ⡇\\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Pehli ⡇\\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀(P)⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\",\n \"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀ â € ⡇\\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Fursat ⡇\\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀⠀__ ⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\",\n \"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀⠀ â € ⡇\\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Meeee ⡇\\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â €â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀|__| ⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\", \n \"`⠀⠀⠀⣠⣶⡾â ⠉⠙⠳⢦⡀⠀⠀⠀⢠⠞⠉⠙⠲⡀⠀\\n ⠀⣴⠿â ⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⢳⡀⠀â¡â €â € ⠀⢷\\n⢠⣟⣋⡀⢀⣀⣀⡀⠀⣀⡀⣧⠀⢸⠀ â € ⡇\\n⢸⣯â¡â ⠸⣛⣟⠆⡴⣻⡲⣿ ⣸ Nikal ⡇\\n ⣟⣿â¡â €â €â €â €â €â¢±â € ⣿ ⢹⠀ ⡇\\n ⠙⢿⣯⠄⠀⠀lodu⠀⠀⡿ ⠀⡇⠀⠀⠀⠀ ⡼\\n⠀⠀⠀⠹⣶⠆⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠃⠀ ⠘⠤⣄⣠⠞⠀\\n⠀⠀⠀⠀⢸⣷⡦⢤⡤⢤⣞â£â €â €â €â €â €â €â €â €â €â €\\n⠀⢀⣤⣴⣿â£â ⠀⠀⠸â£â¢¯â£·â£–⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⢀⣾⣽⣿⣿⣿⣿⠛⢲⣶⣾⢉⡷⣿⣿⠵⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀\\n⣼⣿â ⠉⣿â¡â ‰â ™â¢ºâ£‡â£¼â¡â €â € ⠀⣄⢸⠀⠀⠀⠀⠀⠀`\",\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 6])\t\n\t\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"music$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1.5\n animation_ttl = range(0, 11)\n await event.edit(\"starting player...\")\n animation_chars = [\n \"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\\n\\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\\n\\n**00:00** ▱▱▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â–¶ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\\n\\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\\n\\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\",\n \"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\\n\\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\\n\\n**00:01** ▰▱▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\\n\\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\\n\\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\",\n \"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\\n\\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\\n\\n**00:02** ▰▰▱▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\\n\\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\\n\\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\",\n \"⬤⬤⬤ 81% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\\n\\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\\n\\n**00:03** ▰▰▰▱▱▱▱▱▱▱ **00:10**\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\\n\\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\\n\\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\",\n \"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\\n\\n⠀⠀⠀⠀ [Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\\n\\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\\n\\n**00:04** ▰▰▰▰▱▱▱▱▱▱ **00:10**\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\\n\\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\\n\\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\",\n \"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\\n\\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\\n\\n**00:05** ▰▰▰▰▱▱▱▱▱▱ **00:10**\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\\n\\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\\n\\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\", \n \"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\\n\\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\\n\\n**00:06** ▰▰▰▰▰▰▱▱▱▱ **00:10**\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\\n\\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\\n\\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\",\n \"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\\n\\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\\n\\n**00:07** ▰▰▰▰▰▰▰▱▱▱ **00:10**\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\\n\\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\\n\\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\",\n \"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\\n\\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\\n\\n**00:08** ▰▰▰▰▰▰▰▰▱▱ **00:10**\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\\n\\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\\n\\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\",\n \"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\\n\\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\\n\\n**00:09** â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–± **00:10**\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `â¸ï¸` `â©ï¸` `âï¸`\\n\\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\\n\\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\",\n \"⬤⬤◯ 80% ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀`✖ï¸`\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀[Survivor Music Player](tg://user?id=916234223)\\n\\n⠀⠀⠀⠀**Now Playing:shape of u**\\n\\n**00:10** â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–°â–° **00:10**\\n\\n⠀⠀⠀⠀⠀`🔂` `â®ï¸` `âªï¸` `âºï¸` `â©ï¸` `âï¸`\\n\\n**â €Next Song:** __Alan Walker - Alone.__\\n\\n⠀⠀⠀⠀**â €Device: Nokia 1100**\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 11])\t\t\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"squ$\",outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n\n\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n \\tâ–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ \\tâ–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\") \n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1) \n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(1)\n await event.edit(\"â•”â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•— \\n â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ â–‘ \\nâ•šâ•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•â•\")\n await asyncio.sleep(6)\t\n\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"star$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"🦋✨🦋✨🦋✨🦋✨\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1)\n\t\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"boxs\"))\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"🟥🟧🟨🟩🟦🟪🟫⬛⬜\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1)\n\t\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"rain$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"🌬â˜ï¸ðŸŒ©ðŸŒ¨ðŸŒ§ðŸŒ¦ðŸŒ¥â›…🌤\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1)\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"clol$\"))\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"🤔ðŸ§ðŸ¤¨ðŸ¤”ðŸ§ðŸ¤¨\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1)\t\t\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"odra$\"))\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"🚶ðŸƒðŸš¶ðŸƒðŸš¶ðŸƒðŸš¶ðŸƒ\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1)\t\t\n\t\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"deploy$\"))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 3\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit(\"Deploying...\")\n animation_chars = [\n \n \"**Heroku Connecting To Latest Github Build **\",\n f\"**Build started by user** @Kraken_The_BadASS\",\n f\"**Deploy** `535a74f0` for user by my master!!\",\n \"**Restarting Heroku Server...**\",\n \"**State changed from up to starting**\", \n \"**Stopping all processes with SIGTERM**\",\n \"**Process exited with** `status 143`\",\n \"**Starting process with command** `python3 -m stdborg`\",\n \"**State changed from starting to up**\",\n \"__INFO:Userbot:Logged in as 557667062__\",\n \"__INFO:Userbot:Successfully loaded all plugins__\",\n \"**Build Succeeded**\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12]) \n\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"dump ?(.*)\"))\nasync def _(message):\n try:\n obj = message.pattern_match.group(1)\n if len(obj) != 3:\n raise IndexError\n inp = ' '.join(obj)\n except IndexError:\n inp = \"🥞 🎂 ðŸ«\"\n u, t, g, o, s, n = inp.split(), '🗑', '<(^_^ <)', '(> ^_^)>', 'â € ', '\\n'\n h = [(u[0], u[1], u[2]), (u[0], u[1], ''), (u[0], '', '')]\n for something in reversed([y for y in ([''.join(x) for x in (\n f + (s, g, s + s * f.count(''), t), f + (g, s * 2 + s * f.count(''), t),\n f[:i] + (o, f[i], s * 2 + s * f.count(''), t), f[:i] + (s + s * f.count(''), o, f[i], s, t),\n f[:i] + (s * 2 + s * f.count(''), o, f[i], t), f[:i] + (s * 3 + s * f.count(''), o, t),\n f[:i] + (s * 3 + s * f.count(''), g, t))] for i, f in enumerate(reversed(h)))]):\n for something_else in something:\n await asyncio.sleep(0.3)\n try:\n await message.edit(something_else)\n except errors.MessageIdInvalidError:\n return\n\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"fleaveme$\"))\nasync def _(event):\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 10)\n animation_chars = [\n \n \"⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛\\n⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬛⬛\\n⬛🔄⬛\\n⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬆ï¸â¬›\\n⬛🔄⬛\\n⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬆ï¸â†—ï¸\\n⬛🔄⬛\\n⬛⬛⬛\",\n \"⬛⬆ï¸â†—ï¸\\n⬛🔄➡ï¸\\n⬛⬛⬛\", \n \"⬛⬆ï¸â†—ï¸\\n⬛🔄➡ï¸\\n⬛⬛↘ï¸\",\n \"⬛⬆ï¸â†—ï¸\\n⬛🔄➡ï¸\\n⬛⬇ï¸â†˜ï¸\",\n \"⬛⬆ï¸â†—ï¸\\n⬛🔄➡ï¸\\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\",\n \"⬛⬆ï¸â†—ï¸\\n⬅ï¸ðŸ”„âž¡ï¸\\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\",\n \"↖ï¸â¬†ï¸â†—ï¸\\n⬅ï¸ðŸ”„âž¡ï¸\\n↙ï¸â¬‡ï¸â†˜ï¸\"\n ]\n if event.fwd_from:\n return\n await event.edit(\"fleaveme....\")\n await asyncio.sleep(2)\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 10])\n\t\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"loveu\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.5\n animation_ttl = range(0, 70)\n await event.edit(\"loveu\")\n animation_chars = [\n \"😀\",\n \"👩â€ðŸŽ¨\",\n \"ðŸ˜\", \n \"😂\",\n \"🤣\",\n \"😃\",\n \"😄\",\n \"😅\",\n \"😊\",\n \"☺\",\n \"🙂\", \n \"🤔\",\n \"🤨\",\n \"ðŸ˜\",\n \"😑\",\n \"😶\",\n \"😣\",\n \"😥\",\n \"😮\", \n \"ðŸ¤\",\n \"😯\",\n \"😴\",\n \"😔\",\n \"😕\",\n \"☹\",\n \"ðŸ™\",\n \"😖\", \n \"😞\",\n \"😟\",\n \"😢\",\n \"ðŸ˜\",\n \"🤯\",\n \"💔\",\n \"â¤\",\n \"i Love Youâ¤\", \n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 35])\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"plane\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n retun\n await event.edit(\"✈-------------\")\n await event.edit(\"-✈------------\")\n await event.edit(\"--✈-----------\")\n await event.edit(\"---✈----------\")\n await event.edit(\"----✈---------\")\n await event.edit(\"-----✈--------\")\n await event.edit(\"------✈-------\")\n await event.edit(\"-------✈------\")\n await event.edit(\"--------✈-----\") \n await event.edit(\"---------✈----\")\n await event.edit(\"----------✈---\")\n await event.edit(\"-----------✈--\")\n await event.edit(\"------------✈-\")\n await event.edit(\"-------------✈\")\n await asyncio.sleep(3)\n await event.delete() \n \n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"pulis\"))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.3\n animation_ttl = range(0, 12)\n await event.edit(\"Pulis\")\n animation_chars = [\n \n \"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\",\n \"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\",\n \"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\",\n \"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\",\n \"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\", \n \"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\",\n \"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\",\n \"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\",\n \"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\",\n \"🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\\n🔵🔵🔵⬜⬜⬜🔴🔴🔴\",\n \"🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\\n🔴🔴🔴⬜⬜⬜🔵🔵🔵\",\n f\"{DEFAULTUSER} **Police iz Here**\"\n\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 12]) \n\n\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"jio$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1\n animation_ttl = range(0, 19)\n await event.edit(\"jio network boosting...\")\n animation_chars = [\n \"`Connecting To JIO NETWORK ....`\",\n \"`â–ˆ â–‡ â–† â–… â–„ â–‚ â–`\",\n \"`â–’ â–‡ â–† â–… â–„ â–‚ â–`\",\n \"`â–’ â–’ â–† â–… â–„ â–‚ â–`\",\n \"`â–’ â–’ â–’ â–… â–„ â–‚ â–`\", \n \"`â–’ â–’ â–’ â–’ â–„ â–‚ â–`\",\n \"`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–‚ â–`\",\n \"`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–`\",\n \"`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`\",\n \"*Optimising JIO NETWORK...*\",\n \"`â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`\",\n \"`â– â–’ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`\", \n \"`â– â–‚ â–’ â–’ â–’ â–’ â–’`\",\n \"`â– â–‚ â–„ â–’ â–’ â–’ â–’`\",\n \"`â– â–‚ â–„ â–… â–’ â–’ â–’`\",\n \"`â– â–‚ â–„ â–… â–† â–’ â–’`\",\n \"`â– â–‚ â–„ â–… â–† â–‡ â–’`\",\n \"`â– â–‚ â–„ â–… â–† â–‡ â–ˆ`\",\n \"**JIO NETWORK Boosted....**\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 19]) \n \n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"solarsystem\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 80)\n await event.edit(\"solarsystem\")\n animation_chars = [\n \"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\\n🌕◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\",\n \"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n🌕◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\",\n \"`â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸`\",\n \"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â˜€â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\",\n \"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\\n☀◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\", \n \"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\n☀◼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\",\n \"`â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸`\",\n \"`â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â˜€â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸ðŸŒŽâ—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸\\nâ—¼ï¸ðŸŒ•â—¼ï¸â—¼ï¸â—¼ï¸`\",\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 8])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"lul$\"))\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"😂🤣😂🤣😂🤣\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1)\n\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"nothappy$\"))\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"ðŸ˜â˜¹ï¸ðŸ˜â˜¹ï¸ðŸ˜â˜¹ï¸ðŸ˜\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1)\n\t\t\n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern=\"clock$\"))\nasync def _(event):\n\t if event.fwd_from:\n\t\t return\n\t deq = deque(list(\"🕙🕘🕗🕖🕕🕔🕓🕒🕑ðŸ•ðŸ•›\"))\n\t for _ in range(48):\n\t\t await asyncio.sleep(0.1)\n\t\t await event.edit(\"\".join(deq))\n\t\t deq.rotate(1)\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"muah$\"))\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"😗😙😚😚😘\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1)\t\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"heart$\"))\t\t\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"â¤ï¸ðŸ§¡ðŸ’›ðŸ’šðŸ’™ðŸ’œðŸ–¤\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1) \n \n\t\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=\"gym$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"ðŸƒâ€ðŸ‹â€ðŸ¤¸â€ðŸƒâ€ðŸ‹â€ðŸ¤¸â€ðŸƒâ€ðŸ‹â€ðŸ¤¸â€\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1)\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"earth$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"ðŸŒðŸŒðŸŒŽðŸŒŽðŸŒðŸŒðŸŒðŸŒŽ\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1)\n \n@borg.on(admin_cmd(outgoing=True, pattern=\"moon$\"))\nasync def _(event):\n\t if event.fwd_from:\n\t\t return\n\t deq = deque(list(\"🌗🌘🌑🌒🌓🌔🌕🌖\"))\n\t for _ in range(48):\n\t\t await asyncio.sleep(0.1)\n\t\t await event.edit(\"\".join(deq))\n\t\t deq.rotate(1)\n\t\t\t\n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"candy$\"))\nasync def _(event):\n\tif event.fwd_from:\n\t\treturn\n\tdeq = deque(list(\"ðŸ¦ðŸ§ðŸ©ðŸªðŸŽ‚ðŸ°ðŸ§ðŸ«ðŸ¬ðŸ\"))\n\tfor _ in range(48):\n\t\tawait asyncio.sleep(0.1)\n\t\tawait event.edit(\"\".join(deq))\n\t\tdeq.rotate(1)\t\t\t\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"smoon$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 101)\n await event.edit(\"smoon..\")\n animation_chars = [\n\n \"🌗🌗🌗🌗🌗\\n🌓🌓🌓🌓🌓\\n🌗🌗🌗🌗🌗\\n🌓🌓🌓🌓🌓\\n🌗🌗🌗🌗🌗\",\n \"🌘🌘🌘🌘🌘\\n🌔🌔🌔🌔🌔\\n🌘🌘🌘🌘🌘\\n🌔🌔🌔🌔🌔\\n🌘🌘🌘🌘🌘\", \n \"🌑🌑🌑🌑🌑\\n🌕🌕🌕🌕🌕\\n🌑🌑🌑🌑🌑\\n🌕🌕🌕🌕🌕\\n🌑🌑🌑🌑🌑\",\n \"🌒🌒🌒🌒🌒\\n🌖🌖🌖🌖🌖\\n🌒🌒🌒🌒🌒\\n🌖🌖🌖🌖🌖\\n🌒🌒🌒🌒🌒\",\n \"🌓🌓🌓🌓🌓\\n🌗🌗🌗🌗🌗\\n🌓🌓🌓🌓🌓\\n🌗🌗🌗🌗🌗\\n🌓🌓🌓🌓🌓\",\n \"🌔🌔🌔🌔🌔\\n🌘🌘🌘🌘🌘\\n🌔🌔🌔🌔🌔\\n🌘🌘🌘🌘🌘\\n🌔🌔🌔🌔🌔\",\n \"🌕🌕🌕🌕🌕\\n🌑🌑🌑🌑🌑\\n🌕🌕🌕🌕🌕\\n🌑🌑🌑🌑🌑\\n🌕🌕🌕🌕🌕\",\n \"🌖🌖🌖🌖🌖\\n🌒🌒🌒🌒🌒\\n🌖🌖🌖🌖🌖\\n🌒🌒🌒🌒🌒\\n🌖🌖🌖🌖🌖\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 8])\n \n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"tmoon$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.1\n animation_ttl = range(0, 117)\n await event.edit(\"tmoon\")\n animation_chars = [\n\n \"🌗\",\n \"🌘\", \n \"🌑\",\n \"🌒\",\n \"🌓\",\n \"🌔\",\n \"🌕\",\n \"🌖\",\n \"🌗\",\n \"🌘\", \n \"🌑\",\n \"🌒\",\n \"🌓\",\n \"🌔\",\n \"🌕\",\n \"🌖\",\n \"🌗\",\n \"🌘\", \n \"🌑\",\n \"🌒\",\n \"🌓\",\n \"🌔\",\n \"🌕\",\n \"🌖\",\n \"🌗\",\n \"🌘\", \n \"🌑\",\n \"🌒\",\n \"🌓\",\n \"🌔\",\n \"🌕\",\n \"🌖\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 32])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=f\"clown$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 0.50\n animation_ttl = range(0, 16)\n animation_chars = [\n \n\n \"COMMAND CREATE BY @Kraken_The_BadASS\",\n \"🤡ï¸\",\n \"🤡🤡\",\n \"🤡🤡🤡\",\n \"🤡🤡🤡🤡\",\n \"🤡🤡🤡🤡🤡\",\n \"🤡🤡🤡🤡🤡🤡\", \n \"🤡🤡🤡🤡🤡\",\n \"🤡🤡🤡🤡\",\n \"🤡🤡🤡\",\n \"🤡🤡\",\n \"🤡\",\n \"You\",\n \"You Are\",\n \"You Are A\",\n \"You Are A Clown 🤡\"\n ]\n\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 16])\n\n@borg.on(admin_cmd(pattern=r\"aheart$\", outgoing=True))\nasync def _(event):\n if event.fwd_from:\n return\n animation_interval = 1.3\n animation_ttl = range(0, 50)\n animation_chars = [\n \"â¤ï¸\",\n \"🧡\",\n \"💛\",\n \"💚\",\n \"💙\",\n \"💜\",\n \"🖤\",\n \"💘\",\n \"ðŸ’\",\n \"💔\",\n \"â¤ï¸\",\n \"🧡\",\n \"💛\",\n \"💚\",\n \"💙\",\n \"💜\",\n \"🖤\",\n \"💘\",\n \"ðŸ’\",\n \"💔\"\n ]\n for i in animation_ttl:\n await asyncio.sleep(animation_interval)\n await event.edit(animation_chars[i % 20]) \n \n \n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
# -*- coding: utf-8 -*-
# Copyright 2014 Foxdog Studios
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import unittest
from ddp.messages.client import MethodMessage
from ddp.messages.client import MethodMessageParser
class MethodMessageParserTestCase(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.parser = MethodMessageParser()
def test_parse(self):
id = 'id'
method = 'method'
params = [True, 1.0]
message = self.parser.parse({'msg': 'method', 'id': id,
'method': method, 'params': params})
self.assertEqual(message, MethodMessage(id, method, params))
|
normal
|
{
"blob_id": "e103e7a215614e1a7923838b775f49bba2792036",
"index": 8508,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass MethodMessageParserTestCase(unittest.TestCase):\n <mask token>\n <mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass MethodMessageParserTestCase(unittest.TestCase):\n <mask token>\n\n def test_parse(self):\n id = 'id'\n method = 'method'\n params = [True, 1.0]\n message = self.parser.parse({'msg': 'method', 'id': id, 'method':\n method, 'params': params})\n self.assertEqual(message, MethodMessage(id, method, params))\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass MethodMessageParserTestCase(unittest.TestCase):\n\n def setUp(self):\n self.parser = MethodMessageParser()\n\n def test_parse(self):\n id = 'id'\n method = 'method'\n params = [True, 1.0]\n message = self.parser.parse({'msg': 'method', 'id': id, 'method':\n method, 'params': params})\n self.assertEqual(message, MethodMessage(id, method, params))\n",
"step-4": "from __future__ import absolute_import\nfrom __future__ import division\nfrom __future__ import print_function\nimport unittest\nfrom ddp.messages.client import MethodMessage\nfrom ddp.messages.client import MethodMessageParser\n\n\nclass MethodMessageParserTestCase(unittest.TestCase):\n\n def setUp(self):\n self.parser = MethodMessageParser()\n\n def test_parse(self):\n id = 'id'\n method = 'method'\n params = [True, 1.0]\n message = self.parser.parse({'msg': 'method', 'id': id, 'method':\n method, 'params': params})\n self.assertEqual(message, MethodMessage(id, method, params))\n",
"step-5": "# -*- coding: utf-8 -*-\n\n# Copyright 2014 Foxdog Studios\n#\n# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n# you may not use this file except in compliance with the License.\n# You may obtain a copy of the License at\n#\n# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n#\n# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n# See the License for the specific language governing permissions and\n# limitations under the License.\n\nfrom __future__ import absolute_import\nfrom __future__ import division\nfrom __future__ import print_function\n\nimport unittest\n\nfrom ddp.messages.client import MethodMessage\nfrom ddp.messages.client import MethodMessageParser\n\n\nclass MethodMessageParserTestCase(unittest.TestCase):\n def setUp(self):\n self.parser = MethodMessageParser()\n\n def test_parse(self):\n id = 'id'\n method = 'method'\n params = [True, 1.0]\n message = self.parser.parse({'msg': 'method', 'id': id,\n 'method': method, 'params': params})\n self.assertEqual(message, MethodMessage(id, method, params))\n\n",
"step-ids": [
1,
2,
3,
4,
5
]
}
|
[
1,
2,
3,
4,
5
] |
<|reserved_special_token_0|>
class Demo2:
def __init__(self, number1, number2):
sumOfNumbers = number1 + number2
print(sumOfNumbers)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
class Demo:
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
class Demo2:
def __init__(self, number1, number2):
sumOfNumbers = number1 + number2
print(sumOfNumbers)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
class Demo:
def __init__(self):
print('\nThis is constructor')
<|reserved_special_token_0|>
class Demo2:
def __init__(self, number1, number2):
sumOfNumbers = number1 + number2
print(sumOfNumbers)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
class Demo:
def __init__(self):
print('\nThis is constructor')
obj = Demo()
class Demo2:
def __init__(self, number1, number2):
sumOfNumbers = number1 + number2
print(sumOfNumbers)
obj2 = Demo2(50, 75)
<|reserved_special_token_1|>
# Constructor without arguments
class Demo:
def __init__(self):
print("\nThis is constructor")
obj = Demo()
# Constructor with arguments
class Demo2:
def __init__(self, number1, number2):
sumOfNumbers = number1 + number2
print(sumOfNumbers)
obj2 = Demo2(50,75)
|
flexible
|
{
"blob_id": "b005f4657a1036044c2e6051207641fe621eb17e",
"index": 8861,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass Demo2:\n\n def __init__(self, number1, number2):\n sumOfNumbers = number1 + number2\n print(sumOfNumbers)\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "class Demo:\n <mask token>\n\n\n<mask token>\n\n\nclass Demo2:\n\n def __init__(self, number1, number2):\n sumOfNumbers = number1 + number2\n print(sumOfNumbers)\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "class Demo:\n\n def __init__(self):\n print('\\nThis is constructor')\n\n\n<mask token>\n\n\nclass Demo2:\n\n def __init__(self, number1, number2):\n sumOfNumbers = number1 + number2\n print(sumOfNumbers)\n\n\n<mask token>\n",
"step-4": "class Demo:\n\n def __init__(self):\n print('\\nThis is constructor')\n\n\nobj = Demo()\n\n\nclass Demo2:\n\n def __init__(self, number1, number2):\n sumOfNumbers = number1 + number2\n print(sumOfNumbers)\n\n\nobj2 = Demo2(50, 75)\n",
"step-5": "# Constructor without arguments\r\nclass Demo:\r\n def __init__(self):\r\n print(\"\\nThis is constructor\")\r\n \r\nobj = Demo()\r\n\r\n# Constructor with arguments\r\nclass Demo2:\r\n def __init__(self, number1, number2):\r\n sumOfNumbers = number1 + number2\r\n print(sumOfNumbers)\r\n \r\nobj2 = Demo2(50,75)",
"step-ids": [
2,
3,
4,
5,
6
]
}
|
[
2,
3,
4,
5,
6
] |
<|reserved_special_token_0|>
def write_head(file):
with open('head.tex', 'r') as head:
for line in head:
f.write(line)
def write_foot(file):
with open('foot.tex', 'r') as head:
for line in head:
f.write(line)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def write_head(file):
with open('head.tex', 'r') as head:
for line in head:
f.write(line)
def write_foot(file):
with open('foot.tex', 'r') as head:
for line in head:
f.write(line)
<|reserved_special_token_0|>
parser.add_argument('-l', type=float, nargs='+', default=[0.0, 0.0, 0.15,
0.0, 0.35, 0.02, 0.42, 0.04, 0.6, 0.12, 0.85, 0.3, 0.92, 0.45, 1.0, 1.0
], help=
'coordinates of the lower line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')
parser.add_argument('-u', type=float, nargs='+', default=[0, 0, 0.38, 0.17,
0.74, 0.45, 1.0, 1.0], help=
'coordinates of the upper line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')
parser.add_argument('-n', type=str, default='normal.tex', help=
'output path for normal line')
parser.add_argument('-o', type=str, default='onestep.tex', help=
'output path for one-step visualization')
parser.add_argument('-a', type=str, default='allsteps.tex', help=
'output path for allsteps visualization')
parser.add_argument('-p', type=float, default=0.005, help=
'minimum precision for drawing the rainbow gradient')
parser.add_argument('--compile', default=False, action='store_true', help=
'compile pdfs with pdflatex')
<|reserved_special_token_0|>
if len(lower) % 2 == 1:
print('Coordinate list for lower line must have even number.')
exit(1)
if len(upper) < 2:
print('Coordinate list for upper line must have at least two elements.')
exit(2)
if len(upper) % 2 == 1:
print('Coordinate list for upper line must have even number.')
exit(3)
<|reserved_special_token_0|>
for i in range(0, len(lower), 2):
points.append((lower[i], lower[i + 1]))
<|reserved_special_token_0|>
for i in range(2, len(upper), 2):
upper_changes.append((upper[i] - last[0], upper[i + 1] - last[1]))
last = upper[i], upper[i + 1]
<|reserved_special_token_0|>
for i in range(len(points) - 1):
x1, y1 = points[i]
x2, y2 = points[i + 1]
length += sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
<|reserved_special_token_0|>
for i in range(len(points) - 1):
x1, y1 = points[i]
x2, y2 = points[i + 1]
segment_length = sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
curve.append(LineSegment(x2 - x1, y2 - y1, (length_so_far / length, (
length_so_far + segment_length) / length)))
length_so_far += segment_length
with open(normal_path, 'w') as f:
write_head(f)
f.write('\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')
for e in curve:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
with open(onestep_path, 'w') as f:
write_head(f)
a1, rest = reorder_step(upper_changes[0][0], upper_changes[0][1], curve)
f.write('\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')
for e in a1:
f.write(e.to_tikz(precision))
for e in rest:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
with open(allsteps_path, 'w') as f:
write_head(f)
rest = curve
f.write('\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')
for x, y in upper_changes:
a, rest = reorder_step(x, y, rest)
for e in a:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
if do_compile:
Popen(['pdflatex', normal_path], stdout=DEVNULL)
Popen(['pdflatex', onestep_path], stdout=DEVNULL)
Popen(['pdflatex', allsteps_path], stdout=DEVNULL)
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
def write_head(file):
with open('head.tex', 'r') as head:
for line in head:
f.write(line)
def write_foot(file):
with open('foot.tex', 'r') as head:
for line in head:
f.write(line)
parser = ArgumentParser(description=
'Generate LATEX code exemplifying Lemma 5, analogous to Figure 3.',
formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter)
parser.add_argument('-l', type=float, nargs='+', default=[0.0, 0.0, 0.15,
0.0, 0.35, 0.02, 0.42, 0.04, 0.6, 0.12, 0.85, 0.3, 0.92, 0.45, 1.0, 1.0
], help=
'coordinates of the lower line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')
parser.add_argument('-u', type=float, nargs='+', default=[0, 0, 0.38, 0.17,
0.74, 0.45, 1.0, 1.0], help=
'coordinates of the upper line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')
parser.add_argument('-n', type=str, default='normal.tex', help=
'output path for normal line')
parser.add_argument('-o', type=str, default='onestep.tex', help=
'output path for one-step visualization')
parser.add_argument('-a', type=str, default='allsteps.tex', help=
'output path for allsteps visualization')
parser.add_argument('-p', type=float, default=0.005, help=
'minimum precision for drawing the rainbow gradient')
parser.add_argument('--compile', default=False, action='store_true', help=
'compile pdfs with pdflatex')
args = parser.parse_args()
precision = args.p
lower = args.l
upper = args.u
normal_path = args.n
onestep_path = args.o
allsteps_path = args.a
do_compile = args.compile
if len(lower) % 2 == 1:
print('Coordinate list for lower line must have even number.')
exit(1)
if len(upper) < 2:
print('Coordinate list for upper line must have at least two elements.')
exit(2)
if len(upper) % 2 == 1:
print('Coordinate list for upper line must have even number.')
exit(3)
points = []
for i in range(0, len(lower), 2):
points.append((lower[i], lower[i + 1]))
upper_changes = []
last = upper[:2]
for i in range(2, len(upper), 2):
upper_changes.append((upper[i] - last[0], upper[i + 1] - last[1]))
last = upper[i], upper[i + 1]
length = 0
for i in range(len(points) - 1):
x1, y1 = points[i]
x2, y2 = points[i + 1]
length += sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
curve = []
length_so_far = 0
for i in range(len(points) - 1):
x1, y1 = points[i]
x2, y2 = points[i + 1]
segment_length = sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
curve.append(LineSegment(x2 - x1, y2 - y1, (length_so_far / length, (
length_so_far + segment_length) / length)))
length_so_far += segment_length
with open(normal_path, 'w') as f:
write_head(f)
f.write('\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')
for e in curve:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
with open(onestep_path, 'w') as f:
write_head(f)
a1, rest = reorder_step(upper_changes[0][0], upper_changes[0][1], curve)
f.write('\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')
for e in a1:
f.write(e.to_tikz(precision))
for e in rest:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
with open(allsteps_path, 'w') as f:
write_head(f)
rest = curve
f.write('\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')
for x, y in upper_changes:
a, rest = reorder_step(x, y, rest)
for e in a:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
if do_compile:
Popen(['pdflatex', normal_path], stdout=DEVNULL)
Popen(['pdflatex', onestep_path], stdout=DEVNULL)
Popen(['pdflatex', allsteps_path], stdout=DEVNULL)
<|reserved_special_token_1|>
from argparse import ArgumentParser, ArgumentDefaultsHelpFormatter
from math import sqrt
from sys import exit
from subprocess import Popen, DEVNULL
from resmon import LineSegment, reorder_step
def write_head(file):
with open('head.tex', 'r') as head:
for line in head:
f.write(line)
def write_foot(file):
with open('foot.tex', 'r') as head:
for line in head:
f.write(line)
parser = ArgumentParser(description=
'Generate LATEX code exemplifying Lemma 5, analogous to Figure 3.',
formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter)
parser.add_argument('-l', type=float, nargs='+', default=[0.0, 0.0, 0.15,
0.0, 0.35, 0.02, 0.42, 0.04, 0.6, 0.12, 0.85, 0.3, 0.92, 0.45, 1.0, 1.0
], help=
'coordinates of the lower line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')
parser.add_argument('-u', type=float, nargs='+', default=[0, 0, 0.38, 0.17,
0.74, 0.45, 1.0, 1.0], help=
'coordinates of the upper line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')
parser.add_argument('-n', type=str, default='normal.tex', help=
'output path for normal line')
parser.add_argument('-o', type=str, default='onestep.tex', help=
'output path for one-step visualization')
parser.add_argument('-a', type=str, default='allsteps.tex', help=
'output path for allsteps visualization')
parser.add_argument('-p', type=float, default=0.005, help=
'minimum precision for drawing the rainbow gradient')
parser.add_argument('--compile', default=False, action='store_true', help=
'compile pdfs with pdflatex')
args = parser.parse_args()
precision = args.p
lower = args.l
upper = args.u
normal_path = args.n
onestep_path = args.o
allsteps_path = args.a
do_compile = args.compile
if len(lower) % 2 == 1:
print('Coordinate list for lower line must have even number.')
exit(1)
if len(upper) < 2:
print('Coordinate list for upper line must have at least two elements.')
exit(2)
if len(upper) % 2 == 1:
print('Coordinate list for upper line must have even number.')
exit(3)
points = []
for i in range(0, len(lower), 2):
points.append((lower[i], lower[i + 1]))
upper_changes = []
last = upper[:2]
for i in range(2, len(upper), 2):
upper_changes.append((upper[i] - last[0], upper[i + 1] - last[1]))
last = upper[i], upper[i + 1]
length = 0
for i in range(len(points) - 1):
x1, y1 = points[i]
x2, y2 = points[i + 1]
length += sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
curve = []
length_so_far = 0
for i in range(len(points) - 1):
x1, y1 = points[i]
x2, y2 = points[i + 1]
segment_length = sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
curve.append(LineSegment(x2 - x1, y2 - y1, (length_so_far / length, (
length_so_far + segment_length) / length)))
length_so_far += segment_length
with open(normal_path, 'w') as f:
write_head(f)
f.write('\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')
for e in curve:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
with open(onestep_path, 'w') as f:
write_head(f)
a1, rest = reorder_step(upper_changes[0][0], upper_changes[0][1], curve)
f.write('\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')
for e in a1:
f.write(e.to_tikz(precision))
for e in rest:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
with open(allsteps_path, 'w') as f:
write_head(f)
rest = curve
f.write('\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')
for x, y in upper_changes:
a, rest = reorder_step(x, y, rest)
for e in a:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
if do_compile:
Popen(['pdflatex', normal_path], stdout=DEVNULL)
Popen(['pdflatex', onestep_path], stdout=DEVNULL)
Popen(['pdflatex', allsteps_path], stdout=DEVNULL)
<|reserved_special_token_1|>
from argparse import ArgumentParser, ArgumentDefaultsHelpFormatter
from math import sqrt
from sys import exit
from subprocess import Popen, DEVNULL
from resmon import LineSegment, reorder_step
def write_head(file):
with open("head.tex", "r") as head:
for line in head:
f.write(line)
def write_foot(file):
with open("foot.tex", "r") as head:
for line in head:
f.write(line)
parser = ArgumentParser(description="Generate LATEX code exemplifying Lemma 5, analogous to Figure 3.",
formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter)
parser.add_argument("-l", type=float, nargs="+",
default=[0., 0., .15, .0, .35, .02, .42, .04, .6, .12, .85, .3, .92, .45, 1., 1.],
help="coordinates of the lower line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t")
parser.add_argument("-u", type=float, nargs="+",
default=[0, 0, .38, .17, .74, .45, 1., 1.],
help="coordinates of the upper line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t")
parser.add_argument("-n", type=str, default="normal.tex", help="output path for normal line")
parser.add_argument("-o", type=str, default="onestep.tex", help="output path for one-step visualization")
parser.add_argument("-a", type=str, default="allsteps.tex", help="output path for allsteps visualization")
parser.add_argument("-p", type=float, default=0.005,
help="minimum precision for drawing the rainbow gradient")
parser.add_argument('--compile', default=False, action='store_true', help="compile pdfs with pdflatex")
args = parser.parse_args()
precision = args.p
lower = args.l
upper = args.u
normal_path = args.n
onestep_path = args.o
allsteps_path = args.a
do_compile = args.compile
if len(lower) % 2 == 1:
print("Coordinate list for lower line must have even number.")
exit(1)
if len(upper) < 2:
print("Coordinate list for upper line must have at least two elements.")
exit(2)
if len(upper) % 2 == 1:
print("Coordinate list for upper line must have even number.")
exit(3)
points = []
for i in range(0, len(lower), 2):
points.append((lower[i], lower[i+1]))
upper_changes = []
last = upper[:2]
for i in range(2, len(upper), 2):
upper_changes.append((upper[i] - last[0], upper[i+1] - last[1]))
last = (upper[i], upper[i+1])
length = 0
for i in range(len(points) - 1):
x1, y1 = points[i]
x2, y2 = points[i + 1]
length += sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
curve = []
length_so_far = 0
for i in range(len(points) - 1):
x1, y1 = points[i]
x2, y2 = points[i + 1]
segment_length = sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
curve.append(LineSegment(x2 - x1, y2 - y1, (length_so_far / length, (length_so_far + segment_length) / length)))
length_so_far += segment_length
with open(normal_path, "w") as f:
write_head(f)
f.write("\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);")
for e in curve:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
with open(onestep_path, "w") as f:
write_head(f)
a1, rest = reorder_step(upper_changes[0][0], upper_changes[0][1], curve)
f.write("\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);")
for e in a1:
f.write(e.to_tikz(precision))
for e in rest:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
with open(allsteps_path, "w") as f:
write_head(f)
rest = curve
f.write("\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);")
for x, y in upper_changes:
a, rest = reorder_step(x, y, rest)
for e in a:
f.write(e.to_tikz(precision))
write_foot(f)
if do_compile:
Popen(["pdflatex", normal_path], stdout=DEVNULL)
Popen(["pdflatex", onestep_path], stdout=DEVNULL)
Popen(["pdflatex", allsteps_path], stdout=DEVNULL)
|
flexible
|
{
"blob_id": "5c0ee6e8a0d80dbb77a7a376c411b85bf1405272",
"index": 1880,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef write_head(file):\n with open('head.tex', 'r') as head:\n for line in head:\n f.write(line)\n\n\ndef write_foot(file):\n with open('foot.tex', 'r') as head:\n for line in head:\n f.write(line)\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\ndef write_head(file):\n with open('head.tex', 'r') as head:\n for line in head:\n f.write(line)\n\n\ndef write_foot(file):\n with open('foot.tex', 'r') as head:\n for line in head:\n f.write(line)\n\n\n<mask token>\nparser.add_argument('-l', type=float, nargs='+', default=[0.0, 0.0, 0.15, \n 0.0, 0.35, 0.02, 0.42, 0.04, 0.6, 0.12, 0.85, 0.3, 0.92, 0.45, 1.0, 1.0\n ], help=\n 'coordinates of the lower line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')\nparser.add_argument('-u', type=float, nargs='+', default=[0, 0, 0.38, 0.17,\n 0.74, 0.45, 1.0, 1.0], help=\n 'coordinates of the upper line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')\nparser.add_argument('-n', type=str, default='normal.tex', help=\n 'output path for normal line')\nparser.add_argument('-o', type=str, default='onestep.tex', help=\n 'output path for one-step visualization')\nparser.add_argument('-a', type=str, default='allsteps.tex', help=\n 'output path for allsteps visualization')\nparser.add_argument('-p', type=float, default=0.005, help=\n 'minimum precision for drawing the rainbow gradient')\nparser.add_argument('--compile', default=False, action='store_true', help=\n 'compile pdfs with pdflatex')\n<mask token>\nif len(lower) % 2 == 1:\n print('Coordinate list for lower line must have even number.')\n exit(1)\nif len(upper) < 2:\n print('Coordinate list for upper line must have at least two elements.')\n exit(2)\nif len(upper) % 2 == 1:\n print('Coordinate list for upper line must have even number.')\n exit(3)\n<mask token>\nfor i in range(0, len(lower), 2):\n points.append((lower[i], lower[i + 1]))\n<mask token>\nfor i in range(2, len(upper), 2):\n upper_changes.append((upper[i] - last[0], upper[i + 1] - last[1]))\n last = upper[i], upper[i + 1]\n<mask token>\nfor i in range(len(points) - 1):\n x1, y1 = points[i]\n x2, y2 = points[i + 1]\n length += sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)\n<mask token>\nfor i in range(len(points) - 1):\n x1, y1 = points[i]\n x2, y2 = points[i + 1]\n segment_length = sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)\n curve.append(LineSegment(x2 - x1, y2 - y1, (length_so_far / length, (\n length_so_far + segment_length) / length)))\n length_so_far += segment_length\nwith open(normal_path, 'w') as f:\n write_head(f)\n f.write('\\\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')\n for e in curve:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\nwith open(onestep_path, 'w') as f:\n write_head(f)\n a1, rest = reorder_step(upper_changes[0][0], upper_changes[0][1], curve)\n f.write('\\\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')\n for e in a1:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n for e in rest:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\nwith open(allsteps_path, 'w') as f:\n write_head(f)\n rest = curve\n f.write('\\\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')\n for x, y in upper_changes:\n a, rest = reorder_step(x, y, rest)\n for e in a:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\nif do_compile:\n Popen(['pdflatex', normal_path], stdout=DEVNULL)\n Popen(['pdflatex', onestep_path], stdout=DEVNULL)\n Popen(['pdflatex', allsteps_path], stdout=DEVNULL)\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\ndef write_head(file):\n with open('head.tex', 'r') as head:\n for line in head:\n f.write(line)\n\n\ndef write_foot(file):\n with open('foot.tex', 'r') as head:\n for line in head:\n f.write(line)\n\n\nparser = ArgumentParser(description=\n 'Generate LATEX code exemplifying Lemma 5, analogous to Figure 3.',\n formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter)\nparser.add_argument('-l', type=float, nargs='+', default=[0.0, 0.0, 0.15, \n 0.0, 0.35, 0.02, 0.42, 0.04, 0.6, 0.12, 0.85, 0.3, 0.92, 0.45, 1.0, 1.0\n ], help=\n 'coordinates of the lower line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')\nparser.add_argument('-u', type=float, nargs='+', default=[0, 0, 0.38, 0.17,\n 0.74, 0.45, 1.0, 1.0], help=\n 'coordinates of the upper line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')\nparser.add_argument('-n', type=str, default='normal.tex', help=\n 'output path for normal line')\nparser.add_argument('-o', type=str, default='onestep.tex', help=\n 'output path for one-step visualization')\nparser.add_argument('-a', type=str, default='allsteps.tex', help=\n 'output path for allsteps visualization')\nparser.add_argument('-p', type=float, default=0.005, help=\n 'minimum precision for drawing the rainbow gradient')\nparser.add_argument('--compile', default=False, action='store_true', help=\n 'compile pdfs with pdflatex')\nargs = parser.parse_args()\nprecision = args.p\nlower = args.l\nupper = args.u\nnormal_path = args.n\nonestep_path = args.o\nallsteps_path = args.a\ndo_compile = args.compile\nif len(lower) % 2 == 1:\n print('Coordinate list for lower line must have even number.')\n exit(1)\nif len(upper) < 2:\n print('Coordinate list for upper line must have at least two elements.')\n exit(2)\nif len(upper) % 2 == 1:\n print('Coordinate list for upper line must have even number.')\n exit(3)\npoints = []\nfor i in range(0, len(lower), 2):\n points.append((lower[i], lower[i + 1]))\nupper_changes = []\nlast = upper[:2]\nfor i in range(2, len(upper), 2):\n upper_changes.append((upper[i] - last[0], upper[i + 1] - last[1]))\n last = upper[i], upper[i + 1]\nlength = 0\nfor i in range(len(points) - 1):\n x1, y1 = points[i]\n x2, y2 = points[i + 1]\n length += sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)\ncurve = []\nlength_so_far = 0\nfor i in range(len(points) - 1):\n x1, y1 = points[i]\n x2, y2 = points[i + 1]\n segment_length = sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)\n curve.append(LineSegment(x2 - x1, y2 - y1, (length_so_far / length, (\n length_so_far + segment_length) / length)))\n length_so_far += segment_length\nwith open(normal_path, 'w') as f:\n write_head(f)\n f.write('\\\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')\n for e in curve:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\nwith open(onestep_path, 'w') as f:\n write_head(f)\n a1, rest = reorder_step(upper_changes[0][0], upper_changes[0][1], curve)\n f.write('\\\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')\n for e in a1:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n for e in rest:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\nwith open(allsteps_path, 'w') as f:\n write_head(f)\n rest = curve\n f.write('\\\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')\n for x, y in upper_changes:\n a, rest = reorder_step(x, y, rest)\n for e in a:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\nif do_compile:\n Popen(['pdflatex', normal_path], stdout=DEVNULL)\n Popen(['pdflatex', onestep_path], stdout=DEVNULL)\n Popen(['pdflatex', allsteps_path], stdout=DEVNULL)\n",
"step-4": "from argparse import ArgumentParser, ArgumentDefaultsHelpFormatter\nfrom math import sqrt\nfrom sys import exit\nfrom subprocess import Popen, DEVNULL\nfrom resmon import LineSegment, reorder_step\n\n\ndef write_head(file):\n with open('head.tex', 'r') as head:\n for line in head:\n f.write(line)\n\n\ndef write_foot(file):\n with open('foot.tex', 'r') as head:\n for line in head:\n f.write(line)\n\n\nparser = ArgumentParser(description=\n 'Generate LATEX code exemplifying Lemma 5, analogous to Figure 3.',\n formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter)\nparser.add_argument('-l', type=float, nargs='+', default=[0.0, 0.0, 0.15, \n 0.0, 0.35, 0.02, 0.42, 0.04, 0.6, 0.12, 0.85, 0.3, 0.92, 0.45, 1.0, 1.0\n ], help=\n 'coordinates of the lower line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')\nparser.add_argument('-u', type=float, nargs='+', default=[0, 0, 0.38, 0.17,\n 0.74, 0.45, 1.0, 1.0], help=\n 'coordinates of the upper line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t')\nparser.add_argument('-n', type=str, default='normal.tex', help=\n 'output path for normal line')\nparser.add_argument('-o', type=str, default='onestep.tex', help=\n 'output path for one-step visualization')\nparser.add_argument('-a', type=str, default='allsteps.tex', help=\n 'output path for allsteps visualization')\nparser.add_argument('-p', type=float, default=0.005, help=\n 'minimum precision for drawing the rainbow gradient')\nparser.add_argument('--compile', default=False, action='store_true', help=\n 'compile pdfs with pdflatex')\nargs = parser.parse_args()\nprecision = args.p\nlower = args.l\nupper = args.u\nnormal_path = args.n\nonestep_path = args.o\nallsteps_path = args.a\ndo_compile = args.compile\nif len(lower) % 2 == 1:\n print('Coordinate list for lower line must have even number.')\n exit(1)\nif len(upper) < 2:\n print('Coordinate list for upper line must have at least two elements.')\n exit(2)\nif len(upper) % 2 == 1:\n print('Coordinate list for upper line must have even number.')\n exit(3)\npoints = []\nfor i in range(0, len(lower), 2):\n points.append((lower[i], lower[i + 1]))\nupper_changes = []\nlast = upper[:2]\nfor i in range(2, len(upper), 2):\n upper_changes.append((upper[i] - last[0], upper[i + 1] - last[1]))\n last = upper[i], upper[i + 1]\nlength = 0\nfor i in range(len(points) - 1):\n x1, y1 = points[i]\n x2, y2 = points[i + 1]\n length += sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)\ncurve = []\nlength_so_far = 0\nfor i in range(len(points) - 1):\n x1, y1 = points[i]\n x2, y2 = points[i + 1]\n segment_length = sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)\n curve.append(LineSegment(x2 - x1, y2 - y1, (length_so_far / length, (\n length_so_far + segment_length) / length)))\n length_so_far += segment_length\nwith open(normal_path, 'w') as f:\n write_head(f)\n f.write('\\\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')\n for e in curve:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\nwith open(onestep_path, 'w') as f:\n write_head(f)\n a1, rest = reorder_step(upper_changes[0][0], upper_changes[0][1], curve)\n f.write('\\\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')\n for e in a1:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n for e in rest:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\nwith open(allsteps_path, 'w') as f:\n write_head(f)\n rest = curve\n f.write('\\\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);')\n for x, y in upper_changes:\n a, rest = reorder_step(x, y, rest)\n for e in a:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\nif do_compile:\n Popen(['pdflatex', normal_path], stdout=DEVNULL)\n Popen(['pdflatex', onestep_path], stdout=DEVNULL)\n Popen(['pdflatex', allsteps_path], stdout=DEVNULL)\n",
"step-5": "from argparse import ArgumentParser, ArgumentDefaultsHelpFormatter\nfrom math import sqrt\nfrom sys import exit\n\nfrom subprocess import Popen, DEVNULL\n\nfrom resmon import LineSegment, reorder_step\n\n\ndef write_head(file):\n with open(\"head.tex\", \"r\") as head:\n for line in head:\n f.write(line)\n\ndef write_foot(file):\n with open(\"foot.tex\", \"r\") as head:\n for line in head:\n f.write(line)\n\nparser = ArgumentParser(description=\"Generate LATEX code exemplifying Lemma 5, analogous to Figure 3.\",\n formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter)\nparser.add_argument(\"-l\", type=float, nargs=\"+\",\n default=[0., 0., .15, .0, .35, .02, .42, .04, .6, .12, .85, .3, .92, .45, 1., 1.],\n help=\"coordinates of the lower line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t\")\nparser.add_argument(\"-u\", type=float, nargs=\"+\",\n default=[0, 0, .38, .17, .74, .45, 1., 1.],\n help=\"coordinates of the upper line, in the format x1 y1 x2 y2 ... x_t y_t\")\nparser.add_argument(\"-n\", type=str, default=\"normal.tex\", help=\"output path for normal line\")\nparser.add_argument(\"-o\", type=str, default=\"onestep.tex\", help=\"output path for one-step visualization\")\nparser.add_argument(\"-a\", type=str, default=\"allsteps.tex\", help=\"output path for allsteps visualization\")\nparser.add_argument(\"-p\", type=float, default=0.005,\n help=\"minimum precision for drawing the rainbow gradient\")\nparser.add_argument('--compile', default=False, action='store_true', help=\"compile pdfs with pdflatex\")\nargs = parser.parse_args()\n\nprecision = args.p\nlower = args.l\nupper = args.u\nnormal_path = args.n\nonestep_path = args.o\nallsteps_path = args.a\ndo_compile = args.compile\n\nif len(lower) % 2 == 1:\n print(\"Coordinate list for lower line must have even number.\")\n exit(1)\nif len(upper) < 2:\n print(\"Coordinate list for upper line must have at least two elements.\")\n exit(2)\nif len(upper) % 2 == 1:\n print(\"Coordinate list for upper line must have even number.\")\n exit(3)\n\npoints = []\nfor i in range(0, len(lower), 2):\n points.append((lower[i], lower[i+1]))\n\nupper_changes = []\nlast = upper[:2]\nfor i in range(2, len(upper), 2):\n upper_changes.append((upper[i] - last[0], upper[i+1] - last[1]))\n last = (upper[i], upper[i+1])\n\nlength = 0\nfor i in range(len(points) - 1):\n x1, y1 = points[i]\n x2, y2 = points[i + 1]\n length += sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)\ncurve = []\nlength_so_far = 0\nfor i in range(len(points) - 1):\n x1, y1 = points[i]\n x2, y2 = points[i + 1]\n segment_length = sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)\n curve.append(LineSegment(x2 - x1, y2 - y1, (length_so_far / length, (length_so_far + segment_length) / length)))\n length_so_far += segment_length\n\nwith open(normal_path, \"w\") as f:\n write_head(f)\n f.write(\"\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);\")\n for e in curve:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\n\nwith open(onestep_path, \"w\") as f:\n write_head(f)\n a1, rest = reorder_step(upper_changes[0][0], upper_changes[0][1], curve)\n f.write(\"\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);\")\n for e in a1:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n for e in rest:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\n\nwith open(allsteps_path, \"w\") as f:\n write_head(f)\n rest = curve\n f.write(\"\\draw (axis cs:0, 0) coordinate (x);\")\n for x, y in upper_changes:\n a, rest = reorder_step(x, y, rest)\n for e in a:\n f.write(e.to_tikz(precision))\n write_foot(f)\n\nif do_compile:\n Popen([\"pdflatex\", normal_path], stdout=DEVNULL)\n Popen([\"pdflatex\", onestep_path], stdout=DEVNULL)\n Popen([\"pdflatex\", allsteps_path], stdout=DEVNULL)",
"step-ids": [
2,
3,
4,
5,
6
]
}
|
[
2,
3,
4,
5,
6
] |
# https://www.acmicpc.net/problem/20540
# 각 지표의 반대되는 지표를 저장한 dictionary
MBTI_reverse_index = {
'E': 'I',
'I': 'E',
'S': 'N',
'N': 'S',
'T': 'F',
'F': 'T',
'J': 'P',
'P': 'J'
}
# 연길이의 MBTI 4글자를 대문자로 입력
yeongil_MBTI = input()
# 연길이 MBTI의 각 지표에 반대되는 지표를 출력
for i in yeongil_MBTI:
print(MBTI_reverse_index[i], end='')
|
normal
|
{
"blob_id": "c247b218267fc7c2bee93053dd90b2806572eaf2",
"index": 4234,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nfor i in yeongil_MBTI:\n print(MBTI_reverse_index[i], end='')\n",
"step-3": "MBTI_reverse_index = {'E': 'I', 'I': 'E', 'S': 'N', 'N': 'S', 'T': 'F', 'F':\n 'T', 'J': 'P', 'P': 'J'}\nyeongil_MBTI = input()\nfor i in yeongil_MBTI:\n print(MBTI_reverse_index[i], end='')\n",
"step-4": "# https://www.acmicpc.net/problem/20540\n\n# 각 지표의 반대되는 지표를 저장한 dictionary\nMBTI_reverse_index = {\n 'E': 'I',\n 'I': 'E',\n 'S': 'N',\n 'N': 'S',\n 'T': 'F',\n 'F': 'T',\n 'J': 'P',\n 'P': 'J'\n}\n\n# 연길이의 MBTI 4글자를 대문자로 입력\nyeongil_MBTI = input()\n\n# 연길이 MBTI의 각 지표에 반대되는 지표를 출력\nfor i in yeongil_MBTI:\n print(MBTI_reverse_index[i], end='')",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
from django.contrib import admin
from .models import Account
# Register your models here.
class AuthenticationCustom(admin.ModelAdmin):
list_display = ("email", "id")
search_fields = ["email", "mobile"]
admin.site.register(Account, AuthenticationCustom)
|
normal
|
{
"blob_id": "4957e62deec6192aabdf7144f02b28c7ce60ed4b",
"index": 4250,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass AuthenticationCustom(admin.ModelAdmin):\n <mask token>\n <mask token>\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass AuthenticationCustom(admin.ModelAdmin):\n list_display = 'email', 'id'\n search_fields = ['email', 'mobile']\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass AuthenticationCustom(admin.ModelAdmin):\n list_display = 'email', 'id'\n search_fields = ['email', 'mobile']\n\n\nadmin.site.register(Account, AuthenticationCustom)\n",
"step-4": "from django.contrib import admin\nfrom .models import Account\n\n\nclass AuthenticationCustom(admin.ModelAdmin):\n list_display = 'email', 'id'\n search_fields = ['email', 'mobile']\n\n\nadmin.site.register(Account, AuthenticationCustom)\n",
"step-5": "from django.contrib import admin\nfrom .models import Account\n# Register your models here.\n\n\nclass AuthenticationCustom(admin.ModelAdmin):\n\tlist_display = (\"email\", \"id\")\n\n\tsearch_fields = [\"email\", \"mobile\"]\n\n\nadmin.site.register(Account, AuthenticationCustom)",
"step-ids": [
1,
2,
3,
4,
5
]
}
|
[
1,
2,
3,
4,
5
] |
threehome = 25 * 3
twotonnel = 40 * 2
alldude = threehome + twotonnel
print('%s Заварушку устроили' % alldude)
|
normal
|
{
"blob_id": "e492680efe57bd36b58c00977ecd79196501997a",
"index": 7952,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nprint('%s Заварушку устроили' % alldude)\n",
"step-3": "threehome = 25 * 3\ntwotonnel = 40 * 2\nalldude = threehome + twotonnel\nprint('%s Заварушку устроили' % alldude)\n",
"step-4": null,
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2
]
}
|
[
0,
1,
2
] |
<|reserved_special_token_0|>
class SaleOrderLine(osv.osv):
<|reserved_special_token_0|>
_inherit = 'sale.order.line'
_columns = {'promotion_line': fields.boolean('Promotion Line', help=
'Indicates if the line was created by promotions')}
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class SaleOrder(osv.osv):
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
class SaleOrderLine(osv.osv):
"""
Sale Order Line
"""
_inherit = 'sale.order.line'
_columns = {'promotion_line': fields.boolean('Promotion Line', help=
'Indicates if the line was created by promotions')}
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class SaleOrder(osv.osv):
<|reserved_special_token_0|>
_inherit = 'sale.order'
_columns = {'coupon_code': fields.char('Promo Coupon Code', size=20)}
def apply_promotions(self, cursor, user, ids, context=None):
"""
Applies the promotions to the given records
@param cursor: Database Cursor
@param user: ID of User
@param ids: ID of current record.
@param context: Context(no direct use).
"""
promotions_obj = self.pool.get('promos.rules')
for order_id in ids:
promotions_obj.apply_promotions(cursor, user, order_id, context
=None)
return True
<|reserved_special_token_0|>
class SaleOrderLine(osv.osv):
"""
Sale Order Line
"""
_inherit = 'sale.order.line'
_columns = {'promotion_line': fields.boolean('Promotion Line', help=
'Indicates if the line was created by promotions')}
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
from osv import osv, fields
class SaleOrder(osv.osv):
"""
Sale Order
"""
_inherit = 'sale.order'
_columns = {'coupon_code': fields.char('Promo Coupon Code', size=20)}
def apply_promotions(self, cursor, user, ids, context=None):
"""
Applies the promotions to the given records
@param cursor: Database Cursor
@param user: ID of User
@param ids: ID of current record.
@param context: Context(no direct use).
"""
promotions_obj = self.pool.get('promos.rules')
for order_id in ids:
promotions_obj.apply_promotions(cursor, user, order_id, context
=None)
return True
SaleOrder()
class SaleOrderLine(osv.osv):
"""
Sale Order Line
"""
_inherit = 'sale.order.line'
_columns = {'promotion_line': fields.boolean('Promotion Line', help=
'Indicates if the line was created by promotions')}
SaleOrderLine()
<|reserved_special_token_1|>
# -*- coding: utf-8 -*-
##############################################################################
#
# OpenERP, Open Source Management Solution
# Copyright (C) 2011 NovaPoint Group LLC (<http://www.novapointgroup.com>)
# Copyright (C) 2004-2010 OpenERP SA (<http://www.openerp.com>)
#
# This program is free software: you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
# (at your option) any later version.
#
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>
#
##############################################################################
from osv import osv, fields
class SaleOrder(osv.osv):
'''
Sale Order
'''
_inherit = 'sale.order'
_columns = {
'coupon_code':fields.char('Promo Coupon Code', size=20),
}
def apply_promotions(self, cursor, user, ids, context=None):
"""
Applies the promotions to the given records
@param cursor: Database Cursor
@param user: ID of User
@param ids: ID of current record.
@param context: Context(no direct use).
"""
promotions_obj = self.pool.get('promos.rules')
for order_id in ids:
promotions_obj.apply_promotions(cursor, user,
order_id, context=None)
return True
SaleOrder()
class SaleOrderLine(osv.osv):
'''
Sale Order Line
'''
_inherit = "sale.order.line"
_columns = {
'promotion_line':fields.boolean(
"Promotion Line",
help="Indicates if the line was created by promotions"
)
}
SaleOrderLine()
# vim:expandtab:smartindent:tabstop=4:softtabstop=4:shiftwidth=4:
|
flexible
|
{
"blob_id": "d9538c030c0225c4255100da70d6bf23f550a64f",
"index": 734,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass SaleOrderLine(osv.osv):\n <mask token>\n _inherit = 'sale.order.line'\n _columns = {'promotion_line': fields.boolean('Promotion Line', help=\n 'Indicates if the line was created by promotions')}\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass SaleOrder(osv.osv):\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n <mask token>\n\n\n<mask token>\n\n\nclass SaleOrderLine(osv.osv):\n \"\"\"\n Sale Order Line\n \"\"\"\n _inherit = 'sale.order.line'\n _columns = {'promotion_line': fields.boolean('Promotion Line', help=\n 'Indicates if the line was created by promotions')}\n\n\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass SaleOrder(osv.osv):\n <mask token>\n _inherit = 'sale.order'\n _columns = {'coupon_code': fields.char('Promo Coupon Code', size=20)}\n\n def apply_promotions(self, cursor, user, ids, context=None):\n \"\"\"\n Applies the promotions to the given records\n @param cursor: Database Cursor\n @param user: ID of User\n @param ids: ID of current record.\n @param context: Context(no direct use).\n \"\"\"\n promotions_obj = self.pool.get('promos.rules')\n for order_id in ids:\n promotions_obj.apply_promotions(cursor, user, order_id, context\n =None)\n return True\n\n\n<mask token>\n\n\nclass SaleOrderLine(osv.osv):\n \"\"\"\n Sale Order Line\n \"\"\"\n _inherit = 'sale.order.line'\n _columns = {'promotion_line': fields.boolean('Promotion Line', help=\n 'Indicates if the line was created by promotions')}\n\n\n<mask token>\n",
"step-4": "from osv import osv, fields\n\n\nclass SaleOrder(osv.osv):\n \"\"\"\n Sale Order\n \"\"\"\n _inherit = 'sale.order'\n _columns = {'coupon_code': fields.char('Promo Coupon Code', size=20)}\n\n def apply_promotions(self, cursor, user, ids, context=None):\n \"\"\"\n Applies the promotions to the given records\n @param cursor: Database Cursor\n @param user: ID of User\n @param ids: ID of current record.\n @param context: Context(no direct use).\n \"\"\"\n promotions_obj = self.pool.get('promos.rules')\n for order_id in ids:\n promotions_obj.apply_promotions(cursor, user, order_id, context\n =None)\n return True\n\n\nSaleOrder()\n\n\nclass SaleOrderLine(osv.osv):\n \"\"\"\n Sale Order Line\n \"\"\"\n _inherit = 'sale.order.line'\n _columns = {'promotion_line': fields.boolean('Promotion Line', help=\n 'Indicates if the line was created by promotions')}\n\n\nSaleOrderLine()\n",
"step-5": "# -*- coding: utf-8 -*-\n##############################################################################\n#\n# OpenERP, Open Source Management Solution\n# Copyright (C) 2011 NovaPoint Group LLC (<http://www.novapointgroup.com>)\n# Copyright (C) 2004-2010 OpenERP SA (<http://www.openerp.com>)\n#\n# This program is free software: you can redistribute it and/or modify\n# it under the terms of the GNU General Public License as published by\n# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\n# (at your option) any later version.\n#\n# This program is distributed in the hope that it will be useful,\n# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\n# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the\n# GNU General Public License for more details.\n#\n# You should have received a copy of the GNU General Public License\n# along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>\n#\n##############################################################################\nfrom osv import osv, fields\n\nclass SaleOrder(osv.osv):\n '''\n Sale Order\n '''\n _inherit = 'sale.order'\n \n _columns = {\n 'coupon_code':fields.char('Promo Coupon Code', size=20),\n }\n \n def apply_promotions(self, cursor, user, ids, context=None):\n \"\"\"\n Applies the promotions to the given records\n @param cursor: Database Cursor\n @param user: ID of User\n @param ids: ID of current record.\n @param context: Context(no direct use).\n \"\"\"\n promotions_obj = self.pool.get('promos.rules')\n for order_id in ids:\n promotions_obj.apply_promotions(cursor, user, \n order_id, context=None)\n \n return True\n \nSaleOrder()\n\n\nclass SaleOrderLine(osv.osv):\n '''\n Sale Order Line\n '''\n _inherit = \"sale.order.line\"\n \n _columns = {\n 'promotion_line':fields.boolean(\n \"Promotion Line\",\n help=\"Indicates if the line was created by promotions\"\n )\n }\nSaleOrderLine()\n# vim:expandtab:smartindent:tabstop=4:softtabstop=4:shiftwidth=4:",
"step-ids": [
2,
4,
6,
9,
10
]
}
|
[
2,
4,
6,
9,
10
] |
# Code
import json
import os
import pandas
from pathlib import Path
from asyncio import sleep
# Import default websocket conection instance
from channels.generic.websocket import AsyncJsonWebsocketConsumer
# Global variable ----------
timeout = 0.5
# Get curent working directory
cwd = os.getcwd() # Get the current working directory (cwd)
# Get the MAIN directory
rootDir = Path(cwd).parent
# Get the data directory
dataDir = f"{rootDir}/DataBehandling/Data/"
"""
Make a object that is used to store menu state
"""
class menu:
nr = ""
menu1 = menu()
menu2 = menu()
menu1.nr = "10min"
menu2.nr = "24h"
"""
Create a instance that inherits from AsyncJsonWebsocketConsumer
This creates a websocket conection betwene server and clinet that can handle loads of information transferr simultaniously
"""
class graphLevel(AsyncJsonWebsocketConsumer):
"""
This method will define wat will happen when you get a conection to a user passed down
self is just itself object, the class gets a user conection as a object
When the user is conected acept the conection
"async def connect" is a inbuilt method in AsyncJsonWebsocketConsumer object
We change the method in AsyncJsonWebsocketConsumer, and overide it to modify what is inside the method
We await for a respons from the user conection to syncronise the conection
We need to wait before the signal is acepted and cunfirmed
If the conection confirmation takes to long cut the conection and move on
"""
async def connect(self):
# Wait and accept the inncoming connection
await self.accept()
# Endless loop
while True:
# Variables -----
level1 = {
"height": [],
"time": []
}
level2 = {
"height": [],
"time": []
}
level3 = {
"height": [],
"time": []
}
prices = {
"prices": [],
"time": []
}
# Get data frame
df = pandas.read_csv(dataDir + "Readings.csv", sep="\\t")
# Function -----
async def getTime(menuObject):
# Get latest time
time0 = list(map(int, df["Time"][len(df) - 1].split(":")))
date0 = list(map(int, df["Date"][len(df) - 1].split("-")))
# Get time
timeListLocal = []
for i in range(len(df) - 1, 0, -1):
# Get data
timeNow = list(map(int, df["Time"][i].split(":")))
dateNow = list(map(int, df["Date"][i].split("-")))
#print(date0, dateNow)
# Calculate in unit hh/mm/ss
year = date0[0] - dateNow[0]
month = date0[1] - dateNow[1]
day = date0[2] - dateNow[2]
h = time0[0] - timeNow[0] + (year * 9125 + month * 730 + day * 24)
m = time0[1] - timeNow[1]
s = time0[2] - timeNow[2]
#print("Date: ", year, month, day)
#print("Time: ", h, m, s)
# Calculate in seconds
if menuObject.nr == "1min":
timeDelta = h * 3600 + m * 60 + s
# Check if time fits in
if timeDelta <= 60.0:
timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + " s"]
# Calculate in minutes
elif menuObject.nr == "10min":
timeDelta = h * 60 + m + s/60
# Check if time fits in
if timeDelta <= 10.0:
timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + " min"]
# Calculate in minutes
elif menuObject.nr == "1h":
timeDelta = h * 60 + m + s/60
# Check if time fits in
if timeDelta <= 60.0:
timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + " min"]
# Calculate in hours
elif menuObject.nr == "24h":
timeDelta = h + m/60 + s/3600
# Check if time fits in
if timeDelta <= 24.0:
timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + " h"]
# Calculate in hours
elif menuObject.nr == "ALL":
timeListLocal += [str(round((h + m/60 + s/3600), 2)) + " h"]
return timeListLocal
# Wait til you get time
timeList1 = await getTime(menu1)
timeList2 = await getTime(menu2)
# Sort data for level height
for i in range(len(df) - len(timeList1), len(df)):
# Level 1
level1["height"] += [str(df["Level1"][i])]
# Level 2
level2["height"] += [str(df["Level2"][i])]
# Level 3
level3["height"] += [str(df["Level3"][i])]
"""
Give time data for level graphs
We use reversed for loop because we calculated values backwards
"""
for t in reversed(timeList1):
level1["time"] += [t]
level2["time"] += [t]
level3["time"] += [t]
# Sost data for prices
for i in range(len(df) - len(timeList2), len(df)):
prices["prices"] += [str(df["Price"][i])]
# Give time data for price graph
for t in reversed(timeList2):
prices["time"] += [t]
"""
Send data back to the other side of the conection as string
package it as json file
Wait for response
"""
data = {
"level1": level1,
"level2": level2,
"level3": level3,
"prices": prices
}
await self.send(json.dumps(data))
# Wait and sleep for 1 second
await sleep(timeout)
# Recomendation graph websocket insatnce
class recomend(AsyncJsonWebsocketConsumer):
# On first conect
async def connect(self):
# Wait and accept the inncoming connection
await self.accept()
# Endless loop
while True:
# Get data frame
df = pandas.read_csv(dataDir + "Readings.csv", sep="\\t")
# Get latest recomendations Re1 Re2 Re3"
recommendation1 = float(df["Recommendation1"][len(df) - 1])
recommendation2 = float(df["Recommendation2"][len(df) - 1])
recommendation3 = float(df["Recommendation3"][len(df) - 1]) # DELETE The last value is special because it was saved as a string with extra " at the end, and so we need to get rid of the " BASICALY: A smal bug XD
# Set values inside data
data = {
"recommend1": recommendation1,
"recommend2": recommendation2,
"recommend3": recommendation3
}
# send data to client
await self.send(json.dumps(data))
# Wait and sleep for 1 second
await sleep(timeout)
# Send control state (manual[1]/auto[0]) mode
class controlState(AsyncJsonWebsocketConsumer):
# Send iformation
async def connect(self):
# Acept the client conection
await self.accept()
# Endless lopp
while True:
# Get data frame
df = pandas.read_csv(dataDir + "Readings.csv", sep="\\t")
# Get latest state of controll
controlState1 = str(df["ESP_control1"][len(df) - 1])
controlState2 = str(df["ESP_control2"][len(df) - 1])
controlState3 = str(df["ESP_control3"][len(df) - 1])
# Set values inside data
data = {
"controlState1": controlState1,
"controlState2": controlState2,
"controlState3": controlState3
}
# send data to client
await self.send(json.dumps(data))
# Wait and sleep for 1 second
await sleep(timeout)
pass
"""
Receive data from user
Receive button states and alocate signal comands to the right place in data "SCADA.txt" file
"""
class receiveButtonState(AsyncJsonWebsocketConsumer):
"""
Inbuilt method in AsyncJsonWebsocketConsumer
Alows to receive data from the client side
"""
async def receive(self, text_data):
# Variables
dataOld = ""
dataNew = "1" # Have 1 at the start to indicate that client is conected and asking for controll
buttonName = text_data[1:-2]
buttonNumber = int(text_data[-2])
# Get data
with open(cwd + "/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt", "+r") as file:
dataOld = str(file.readline())
"""
Rewrite data acordingly to mesage gottten from client
If pressed button ON => 1
If pressed button OFF => 0
"""
if buttonName == "buttonON":
for i in range(1, len(dataOld)):
if i == buttonNumber:
dataNew += "1"
else:
dataNew += dataOld[i]
else:
for i in range(1, len(dataOld)):
if i == buttonNumber:
dataNew += "0"
else:
dataNew += dataOld[i]
# Save new data
with open(cwd + "/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt", "+w") as file:
file.write(dataNew)
"""
When client disconects from websocket
Rewrite the control file to everything off including conection value (THe first value)
"""
async def disconnect(self, code):
# Rewrite data
with open(cwd + "/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt", "+w") as file:
file.write("0000")
# Instance for websocket that handles timeline menu selections for level graphs
class receiveMenuTimeline1(AsyncJsonWebsocketConsumer):
# Receive a signal and edit menu variable to be that signal
async def receive(self, text_data):
menu1.nr = text_data[1:-1].split("-")[1]
# Instance for websocket that handles timeline menu selections for price graphs
class receiveMenuTimeline2(AsyncJsonWebsocketConsumer):
# Receive a signal and edit menu variable to be that signal
async def receive(self, text_data):
menu2.nr = text_data[1:-1].split("-")[1]
|
normal
|
{
"blob_id": "466ffbd1f25423e4209fa7331d8b824b2dd3cd70",
"index": 4031,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass recomend(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def connect(self):\n await self.accept()\n while True:\n df = pandas.read_csv(dataDir + 'Readings.csv', sep='\\\\t')\n recommendation1 = float(df['Recommendation1'][len(df) - 1])\n recommendation2 = float(df['Recommendation2'][len(df) - 1])\n recommendation3 = float(df['Recommendation3'][len(df) - 1])\n data = {'recommend1': recommendation1, 'recommend2':\n recommendation2, 'recommend3': recommendation3}\n await self.send(json.dumps(data))\n await sleep(timeout)\n\n\nclass controlState(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def connect(self):\n await self.accept()\n while True:\n df = pandas.read_csv(dataDir + 'Readings.csv', sep='\\\\t')\n controlState1 = str(df['ESP_control1'][len(df) - 1])\n controlState2 = str(df['ESP_control2'][len(df) - 1])\n controlState3 = str(df['ESP_control3'][len(df) - 1])\n data = {'controlState1': controlState1, 'controlState2':\n controlState2, 'controlState3': controlState3}\n await self.send(json.dumps(data))\n await sleep(timeout)\n pass\n\n\n<mask token>\n\n\nclass receiveButtonState(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n \"\"\"\n Inbuilt method in AsyncJsonWebsocketConsumer\n Alows to receive data from the client side\n \"\"\"\n\n async def receive(self, text_data):\n dataOld = ''\n dataNew = '1'\n buttonName = text_data[1:-2]\n buttonNumber = int(text_data[-2])\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+r') as file:\n dataOld = str(file.readline())\n \"\"\"\n Rewrite data acordingly to mesage gottten from client\n If pressed button ON => 1\n If pressed button OFF => 0\n \"\"\"\n if buttonName == 'buttonON':\n for i in range(1, len(dataOld)):\n if i == buttonNumber:\n dataNew += '1'\n else:\n dataNew += dataOld[i]\n else:\n for i in range(1, len(dataOld)):\n if i == buttonNumber:\n dataNew += '0'\n else:\n dataNew += dataOld[i]\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+w') as file:\n file.write(dataNew)\n \"\"\"\n When client disconects from websocket\n Rewrite the control file to everything off including conection value (THe first value)\n \"\"\"\n\n async def disconnect(self, code):\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+w') as file:\n file.write('0000')\n\n\nclass receiveMenuTimeline1(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def receive(self, text_data):\n menu1.nr = text_data[1:-1].split('-')[1]\n\n\nclass receiveMenuTimeline2(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def receive(self, text_data):\n menu2.nr = text_data[1:-1].split('-')[1]\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass graphLevel(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n <mask token>\n\n async def connect(self):\n await self.accept()\n while True:\n level1 = {'height': [], 'time': []}\n level2 = {'height': [], 'time': []}\n level3 = {'height': [], 'time': []}\n prices = {'prices': [], 'time': []}\n df = pandas.read_csv(dataDir + 'Readings.csv', sep='\\\\t')\n\n async def getTime(menuObject):\n time0 = list(map(int, df['Time'][len(df) - 1].split(':')))\n date0 = list(map(int, df['Date'][len(df) - 1].split('-')))\n timeListLocal = []\n for i in range(len(df) - 1, 0, -1):\n timeNow = list(map(int, df['Time'][i].split(':')))\n dateNow = list(map(int, df['Date'][i].split('-')))\n year = date0[0] - dateNow[0]\n month = date0[1] - dateNow[1]\n day = date0[2] - dateNow[2]\n h = time0[0] - timeNow[0] + (year * 9125 + month * 730 +\n day * 24)\n m = time0[1] - timeNow[1]\n s = time0[2] - timeNow[2]\n if menuObject.nr == '1min':\n timeDelta = h * 3600 + m * 60 + s\n if timeDelta <= 60.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' s']\n elif menuObject.nr == '10min':\n timeDelta = h * 60 + m + s / 60\n if timeDelta <= 10.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' min'\n ]\n elif menuObject.nr == '1h':\n timeDelta = h * 60 + m + s / 60\n if timeDelta <= 60.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' min'\n ]\n elif menuObject.nr == '24h':\n timeDelta = h + m / 60 + s / 3600\n if timeDelta <= 24.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' h']\n elif menuObject.nr == 'ALL':\n timeListLocal += [str(round(h + m / 60 + s / 3600, \n 2)) + ' h']\n return timeListLocal\n timeList1 = await getTime(menu1)\n timeList2 = await getTime(menu2)\n for i in range(len(df) - len(timeList1), len(df)):\n level1['height'] += [str(df['Level1'][i])]\n level2['height'] += [str(df['Level2'][i])]\n level3['height'] += [str(df['Level3'][i])]\n \"\"\"\n Give time data for level graphs\n We use reversed for loop because we calculated values backwards\n \"\"\"\n for t in reversed(timeList1):\n level1['time'] += [t]\n level2['time'] += [t]\n level3['time'] += [t]\n for i in range(len(df) - len(timeList2), len(df)):\n prices['prices'] += [str(df['Price'][i])]\n for t in reversed(timeList2):\n prices['time'] += [t]\n \"\"\"\n Send data back to the other side of the conection as string\n package it as json file\n Wait for response\n \"\"\"\n data = {'level1': level1, 'level2': level2, 'level3': level3,\n 'prices': prices}\n await self.send(json.dumps(data))\n await sleep(timeout)\n\n\nclass recomend(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def connect(self):\n await self.accept()\n while True:\n df = pandas.read_csv(dataDir + 'Readings.csv', sep='\\\\t')\n recommendation1 = float(df['Recommendation1'][len(df) - 1])\n recommendation2 = float(df['Recommendation2'][len(df) - 1])\n recommendation3 = float(df['Recommendation3'][len(df) - 1])\n data = {'recommend1': recommendation1, 'recommend2':\n recommendation2, 'recommend3': recommendation3}\n await self.send(json.dumps(data))\n await sleep(timeout)\n\n\nclass controlState(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def connect(self):\n await self.accept()\n while True:\n df = pandas.read_csv(dataDir + 'Readings.csv', sep='\\\\t')\n controlState1 = str(df['ESP_control1'][len(df) - 1])\n controlState2 = str(df['ESP_control2'][len(df) - 1])\n controlState3 = str(df['ESP_control3'][len(df) - 1])\n data = {'controlState1': controlState1, 'controlState2':\n controlState2, 'controlState3': controlState3}\n await self.send(json.dumps(data))\n await sleep(timeout)\n pass\n\n\n<mask token>\n\n\nclass receiveButtonState(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n \"\"\"\n Inbuilt method in AsyncJsonWebsocketConsumer\n Alows to receive data from the client side\n \"\"\"\n\n async def receive(self, text_data):\n dataOld = ''\n dataNew = '1'\n buttonName = text_data[1:-2]\n buttonNumber = int(text_data[-2])\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+r') as file:\n dataOld = str(file.readline())\n \"\"\"\n Rewrite data acordingly to mesage gottten from client\n If pressed button ON => 1\n If pressed button OFF => 0\n \"\"\"\n if buttonName == 'buttonON':\n for i in range(1, len(dataOld)):\n if i == buttonNumber:\n dataNew += '1'\n else:\n dataNew += dataOld[i]\n else:\n for i in range(1, len(dataOld)):\n if i == buttonNumber:\n dataNew += '0'\n else:\n dataNew += dataOld[i]\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+w') as file:\n file.write(dataNew)\n \"\"\"\n When client disconects from websocket\n Rewrite the control file to everything off including conection value (THe first value)\n \"\"\"\n\n async def disconnect(self, code):\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+w') as file:\n file.write('0000')\n\n\nclass receiveMenuTimeline1(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def receive(self, text_data):\n menu1.nr = text_data[1:-1].split('-')[1]\n\n\nclass receiveMenuTimeline2(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def receive(self, text_data):\n menu2.nr = text_data[1:-1].split('-')[1]\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass graphLevel(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n \"\"\"\n This method will define wat will happen when you get a conection to a user passed down\n self is just itself object, the class gets a user conection as a object\n When the user is conected acept the conection\n \"async def connect\" is a inbuilt method in AsyncJsonWebsocketConsumer object\n We change the method in AsyncJsonWebsocketConsumer, and overide it to modify what is inside the method\n\n We await for a respons from the user conection to syncronise the conection\n We need to wait before the signal is acepted and cunfirmed\n If the conection confirmation takes to long cut the conection and move on \n \"\"\"\n\n async def connect(self):\n await self.accept()\n while True:\n level1 = {'height': [], 'time': []}\n level2 = {'height': [], 'time': []}\n level3 = {'height': [], 'time': []}\n prices = {'prices': [], 'time': []}\n df = pandas.read_csv(dataDir + 'Readings.csv', sep='\\\\t')\n\n async def getTime(menuObject):\n time0 = list(map(int, df['Time'][len(df) - 1].split(':')))\n date0 = list(map(int, df['Date'][len(df) - 1].split('-')))\n timeListLocal = []\n for i in range(len(df) - 1, 0, -1):\n timeNow = list(map(int, df['Time'][i].split(':')))\n dateNow = list(map(int, df['Date'][i].split('-')))\n year = date0[0] - dateNow[0]\n month = date0[1] - dateNow[1]\n day = date0[2] - dateNow[2]\n h = time0[0] - timeNow[0] + (year * 9125 + month * 730 +\n day * 24)\n m = time0[1] - timeNow[1]\n s = time0[2] - timeNow[2]\n if menuObject.nr == '1min':\n timeDelta = h * 3600 + m * 60 + s\n if timeDelta <= 60.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' s']\n elif menuObject.nr == '10min':\n timeDelta = h * 60 + m + s / 60\n if timeDelta <= 10.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' min'\n ]\n elif menuObject.nr == '1h':\n timeDelta = h * 60 + m + s / 60\n if timeDelta <= 60.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' min'\n ]\n elif menuObject.nr == '24h':\n timeDelta = h + m / 60 + s / 3600\n if timeDelta <= 24.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' h']\n elif menuObject.nr == 'ALL':\n timeListLocal += [str(round(h + m / 60 + s / 3600, \n 2)) + ' h']\n return timeListLocal\n timeList1 = await getTime(menu1)\n timeList2 = await getTime(menu2)\n for i in range(len(df) - len(timeList1), len(df)):\n level1['height'] += [str(df['Level1'][i])]\n level2['height'] += [str(df['Level2'][i])]\n level3['height'] += [str(df['Level3'][i])]\n \"\"\"\n Give time data for level graphs\n We use reversed for loop because we calculated values backwards\n \"\"\"\n for t in reversed(timeList1):\n level1['time'] += [t]\n level2['time'] += [t]\n level3['time'] += [t]\n for i in range(len(df) - len(timeList2), len(df)):\n prices['prices'] += [str(df['Price'][i])]\n for t in reversed(timeList2):\n prices['time'] += [t]\n \"\"\"\n Send data back to the other side of the conection as string\n package it as json file\n Wait for response\n \"\"\"\n data = {'level1': level1, 'level2': level2, 'level3': level3,\n 'prices': prices}\n await self.send(json.dumps(data))\n await sleep(timeout)\n\n\nclass recomend(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def connect(self):\n await self.accept()\n while True:\n df = pandas.read_csv(dataDir + 'Readings.csv', sep='\\\\t')\n recommendation1 = float(df['Recommendation1'][len(df) - 1])\n recommendation2 = float(df['Recommendation2'][len(df) - 1])\n recommendation3 = float(df['Recommendation3'][len(df) - 1])\n data = {'recommend1': recommendation1, 'recommend2':\n recommendation2, 'recommend3': recommendation3}\n await self.send(json.dumps(data))\n await sleep(timeout)\n\n\nclass controlState(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def connect(self):\n await self.accept()\n while True:\n df = pandas.read_csv(dataDir + 'Readings.csv', sep='\\\\t')\n controlState1 = str(df['ESP_control1'][len(df) - 1])\n controlState2 = str(df['ESP_control2'][len(df) - 1])\n controlState3 = str(df['ESP_control3'][len(df) - 1])\n data = {'controlState1': controlState1, 'controlState2':\n controlState2, 'controlState3': controlState3}\n await self.send(json.dumps(data))\n await sleep(timeout)\n pass\n\n\n<mask token>\n\n\nclass receiveButtonState(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n \"\"\"\n Inbuilt method in AsyncJsonWebsocketConsumer\n Alows to receive data from the client side\n \"\"\"\n\n async def receive(self, text_data):\n dataOld = ''\n dataNew = '1'\n buttonName = text_data[1:-2]\n buttonNumber = int(text_data[-2])\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+r') as file:\n dataOld = str(file.readline())\n \"\"\"\n Rewrite data acordingly to mesage gottten from client\n If pressed button ON => 1\n If pressed button OFF => 0\n \"\"\"\n if buttonName == 'buttonON':\n for i in range(1, len(dataOld)):\n if i == buttonNumber:\n dataNew += '1'\n else:\n dataNew += dataOld[i]\n else:\n for i in range(1, len(dataOld)):\n if i == buttonNumber:\n dataNew += '0'\n else:\n dataNew += dataOld[i]\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+w') as file:\n file.write(dataNew)\n \"\"\"\n When client disconects from websocket\n Rewrite the control file to everything off including conection value (THe first value)\n \"\"\"\n\n async def disconnect(self, code):\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+w') as file:\n file.write('0000')\n\n\nclass receiveMenuTimeline1(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def receive(self, text_data):\n menu1.nr = text_data[1:-1].split('-')[1]\n\n\nclass receiveMenuTimeline2(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def receive(self, text_data):\n menu2.nr = text_data[1:-1].split('-')[1]\n",
"step-4": "<mask token>\n\n\nclass menu:\n nr = ''\n\n\n<mask token>\n\n\nclass graphLevel(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n \"\"\"\n This method will define wat will happen when you get a conection to a user passed down\n self is just itself object, the class gets a user conection as a object\n When the user is conected acept the conection\n \"async def connect\" is a inbuilt method in AsyncJsonWebsocketConsumer object\n We change the method in AsyncJsonWebsocketConsumer, and overide it to modify what is inside the method\n\n We await for a respons from the user conection to syncronise the conection\n We need to wait before the signal is acepted and cunfirmed\n If the conection confirmation takes to long cut the conection and move on \n \"\"\"\n\n async def connect(self):\n await self.accept()\n while True:\n level1 = {'height': [], 'time': []}\n level2 = {'height': [], 'time': []}\n level3 = {'height': [], 'time': []}\n prices = {'prices': [], 'time': []}\n df = pandas.read_csv(dataDir + 'Readings.csv', sep='\\\\t')\n\n async def getTime(menuObject):\n time0 = list(map(int, df['Time'][len(df) - 1].split(':')))\n date0 = list(map(int, df['Date'][len(df) - 1].split('-')))\n timeListLocal = []\n for i in range(len(df) - 1, 0, -1):\n timeNow = list(map(int, df['Time'][i].split(':')))\n dateNow = list(map(int, df['Date'][i].split('-')))\n year = date0[0] - dateNow[0]\n month = date0[1] - dateNow[1]\n day = date0[2] - dateNow[2]\n h = time0[0] - timeNow[0] + (year * 9125 + month * 730 +\n day * 24)\n m = time0[1] - timeNow[1]\n s = time0[2] - timeNow[2]\n if menuObject.nr == '1min':\n timeDelta = h * 3600 + m * 60 + s\n if timeDelta <= 60.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' s']\n elif menuObject.nr == '10min':\n timeDelta = h * 60 + m + s / 60\n if timeDelta <= 10.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' min'\n ]\n elif menuObject.nr == '1h':\n timeDelta = h * 60 + m + s / 60\n if timeDelta <= 60.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' min'\n ]\n elif menuObject.nr == '24h':\n timeDelta = h + m / 60 + s / 3600\n if timeDelta <= 24.0:\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + ' h']\n elif menuObject.nr == 'ALL':\n timeListLocal += [str(round(h + m / 60 + s / 3600, \n 2)) + ' h']\n return timeListLocal\n timeList1 = await getTime(menu1)\n timeList2 = await getTime(menu2)\n for i in range(len(df) - len(timeList1), len(df)):\n level1['height'] += [str(df['Level1'][i])]\n level2['height'] += [str(df['Level2'][i])]\n level3['height'] += [str(df['Level3'][i])]\n \"\"\"\n Give time data for level graphs\n We use reversed for loop because we calculated values backwards\n \"\"\"\n for t in reversed(timeList1):\n level1['time'] += [t]\n level2['time'] += [t]\n level3['time'] += [t]\n for i in range(len(df) - len(timeList2), len(df)):\n prices['prices'] += [str(df['Price'][i])]\n for t in reversed(timeList2):\n prices['time'] += [t]\n \"\"\"\n Send data back to the other side of the conection as string\n package it as json file\n Wait for response\n \"\"\"\n data = {'level1': level1, 'level2': level2, 'level3': level3,\n 'prices': prices}\n await self.send(json.dumps(data))\n await sleep(timeout)\n\n\nclass recomend(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def connect(self):\n await self.accept()\n while True:\n df = pandas.read_csv(dataDir + 'Readings.csv', sep='\\\\t')\n recommendation1 = float(df['Recommendation1'][len(df) - 1])\n recommendation2 = float(df['Recommendation2'][len(df) - 1])\n recommendation3 = float(df['Recommendation3'][len(df) - 1])\n data = {'recommend1': recommendation1, 'recommend2':\n recommendation2, 'recommend3': recommendation3}\n await self.send(json.dumps(data))\n await sleep(timeout)\n\n\nclass controlState(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def connect(self):\n await self.accept()\n while True:\n df = pandas.read_csv(dataDir + 'Readings.csv', sep='\\\\t')\n controlState1 = str(df['ESP_control1'][len(df) - 1])\n controlState2 = str(df['ESP_control2'][len(df) - 1])\n controlState3 = str(df['ESP_control3'][len(df) - 1])\n data = {'controlState1': controlState1, 'controlState2':\n controlState2, 'controlState3': controlState3}\n await self.send(json.dumps(data))\n await sleep(timeout)\n pass\n\n\n<mask token>\n\n\nclass receiveButtonState(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n \"\"\"\n Inbuilt method in AsyncJsonWebsocketConsumer\n Alows to receive data from the client side\n \"\"\"\n\n async def receive(self, text_data):\n dataOld = ''\n dataNew = '1'\n buttonName = text_data[1:-2]\n buttonNumber = int(text_data[-2])\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+r') as file:\n dataOld = str(file.readline())\n \"\"\"\n Rewrite data acordingly to mesage gottten from client\n If pressed button ON => 1\n If pressed button OFF => 0\n \"\"\"\n if buttonName == 'buttonON':\n for i in range(1, len(dataOld)):\n if i == buttonNumber:\n dataNew += '1'\n else:\n dataNew += dataOld[i]\n else:\n for i in range(1, len(dataOld)):\n if i == buttonNumber:\n dataNew += '0'\n else:\n dataNew += dataOld[i]\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+w') as file:\n file.write(dataNew)\n \"\"\"\n When client disconects from websocket\n Rewrite the control file to everything off including conection value (THe first value)\n \"\"\"\n\n async def disconnect(self, code):\n with open(cwd + '/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt', '+w') as file:\n file.write('0000')\n\n\nclass receiveMenuTimeline1(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def receive(self, text_data):\n menu1.nr = text_data[1:-1].split('-')[1]\n\n\nclass receiveMenuTimeline2(AsyncJsonWebsocketConsumer):\n\n async def receive(self, text_data):\n menu2.nr = text_data[1:-1].split('-')[1]\n",
"step-5": "# Code\r\nimport json\r\nimport os\r\nimport pandas\r\nfrom pathlib import Path\r\nfrom asyncio import sleep\r\n\r\n# Import default websocket conection instance\r\nfrom channels.generic.websocket import AsyncJsonWebsocketConsumer\r\n\r\n\r\n# Global variable ----------\r\ntimeout = 0.5\r\n# Get curent working directory\r\ncwd = os.getcwd() # Get the current working directory (cwd)\r\n# Get the MAIN directory\r\nrootDir = Path(cwd).parent\r\n# Get the data directory\r\ndataDir = f\"{rootDir}/DataBehandling/Data/\" \r\n\r\n\r\n\"\"\"\r\nMake a object that is used to store menu state\r\n\"\"\"\r\nclass menu:\r\n nr = \"\"\r\n\r\nmenu1 = menu()\r\nmenu2 = menu()\r\nmenu1.nr = \"10min\"\r\nmenu2.nr = \"24h\"\r\n\r\n\r\n\"\"\"\r\nCreate a instance that inherits from AsyncJsonWebsocketConsumer\r\nThis creates a websocket conection betwene server and clinet that can handle loads of information transferr simultaniously\r\n\"\"\"\r\nclass graphLevel(AsyncJsonWebsocketConsumer):\r\n \"\"\"\r\n This method will define wat will happen when you get a conection to a user passed down\r\n self is just itself object, the class gets a user conection as a object\r\n When the user is conected acept the conection\r\n \"async def connect\" is a inbuilt method in AsyncJsonWebsocketConsumer object\r\n We change the method in AsyncJsonWebsocketConsumer, and overide it to modify what is inside the method\r\n\r\n We await for a respons from the user conection to syncronise the conection\r\n We need to wait before the signal is acepted and cunfirmed\r\n If the conection confirmation takes to long cut the conection and move on \r\n \"\"\"\r\n async def connect(self):\r\n # Wait and accept the inncoming connection\r\n await self.accept()\r\n\r\n # Endless loop\r\n while True:\r\n # Variables -----\r\n level1 = {\r\n \"height\": [],\r\n \"time\": []\r\n }\r\n level2 = {\r\n \"height\": [],\r\n \"time\": []\r\n }\r\n level3 = {\r\n \"height\": [],\r\n \"time\": []\r\n }\r\n prices = {\r\n \"prices\": [],\r\n \"time\": []\r\n }\r\n\r\n # Get data frame\r\n df = pandas.read_csv(dataDir + \"Readings.csv\", sep=\"\\\\t\")\r\n\r\n # Function -----\r\n async def getTime(menuObject):\r\n # Get latest time\r\n time0 = list(map(int, df[\"Time\"][len(df) - 1].split(\":\")))\r\n date0 = list(map(int, df[\"Date\"][len(df) - 1].split(\"-\")))\r\n\r\n # Get time\r\n timeListLocal = []\r\n\r\n for i in range(len(df) - 1, 0, -1):\r\n # Get data\r\n timeNow = list(map(int, df[\"Time\"][i].split(\":\")))\r\n dateNow = list(map(int, df[\"Date\"][i].split(\"-\")))\r\n #print(date0, dateNow)\r\n\r\n # Calculate in unit hh/mm/ss\r\n year = date0[0] - dateNow[0]\r\n month = date0[1] - dateNow[1]\r\n day = date0[2] - dateNow[2]\r\n\r\n h = time0[0] - timeNow[0] + (year * 9125 + month * 730 + day * 24)\r\n m = time0[1] - timeNow[1]\r\n s = time0[2] - timeNow[2]\r\n #print(\"Date: \", year, month, day)\r\n #print(\"Time: \", h, m, s)\r\n\r\n # Calculate in seconds\r\n if menuObject.nr == \"1min\":\r\n timeDelta = h * 3600 + m * 60 + s\r\n\r\n # Check if time fits in\r\n if timeDelta <= 60.0:\r\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + \" s\"]\r\n # Calculate in minutes\r\n elif menuObject.nr == \"10min\":\r\n timeDelta = h * 60 + m + s/60\r\n\r\n # Check if time fits in\r\n if timeDelta <= 10.0:\r\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + \" min\"]\r\n # Calculate in minutes\r\n elif menuObject.nr == \"1h\":\r\n timeDelta = h * 60 + m + s/60\r\n\r\n # Check if time fits in\r\n if timeDelta <= 60.0:\r\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + \" min\"]\r\n # Calculate in hours\r\n elif menuObject.nr == \"24h\":\r\n timeDelta = h + m/60 + s/3600\r\n\r\n # Check if time fits in\r\n if timeDelta <= 24.0:\r\n timeListLocal += [str(round(timeDelta, 2)) + \" h\"]\r\n # Calculate in hours\r\n elif menuObject.nr == \"ALL\":\r\n timeListLocal += [str(round((h + m/60 + s/3600), 2)) + \" h\"]\r\n\r\n return timeListLocal\r\n\r\n # Wait til you get time\r\n timeList1 = await getTime(menu1)\r\n timeList2 = await getTime(menu2)\r\n\r\n # Sort data for level height\r\n for i in range(len(df) - len(timeList1), len(df)):\r\n # Level 1\r\n level1[\"height\"] += [str(df[\"Level1\"][i])]\r\n \r\n # Level 2\r\n level2[\"height\"] += [str(df[\"Level2\"][i])]\r\n\r\n # Level 3\r\n level3[\"height\"] += [str(df[\"Level3\"][i])]\r\n \r\n \"\"\"\r\n Give time data for level graphs\r\n We use reversed for loop because we calculated values backwards\r\n \"\"\"\r\n for t in reversed(timeList1):\r\n level1[\"time\"] += [t]\r\n level2[\"time\"] += [t]\r\n level3[\"time\"] += [t]\r\n\r\n\r\n # Sost data for prices\r\n for i in range(len(df) - len(timeList2), len(df)):\r\n prices[\"prices\"] += [str(df[\"Price\"][i])]\r\n\r\n # Give time data for price graph\r\n for t in reversed(timeList2):\r\n prices[\"time\"] += [t]\r\n\r\n \"\"\"\r\n Send data back to the other side of the conection as string\r\n package it as json file\r\n Wait for response\r\n \"\"\"\r\n data = {\r\n \"level1\": level1,\r\n \"level2\": level2,\r\n \"level3\": level3,\r\n \"prices\": prices\r\n }\r\n await self.send(json.dumps(data))\r\n\r\n # Wait and sleep for 1 second\r\n await sleep(timeout)\r\n\r\n\r\n# Recomendation graph websocket insatnce\r\nclass recomend(AsyncJsonWebsocketConsumer):\r\n # On first conect\r\n async def connect(self):\r\n # Wait and accept the inncoming connection\r\n await self.accept()\r\n\r\n # Endless loop\r\n while True:\r\n # Get data frame\r\n df = pandas.read_csv(dataDir + \"Readings.csv\", sep=\"\\\\t\")\r\n\r\n # Get latest recomendations Re1 Re2 Re3\"\r\n recommendation1 = float(df[\"Recommendation1\"][len(df) - 1])\r\n recommendation2 = float(df[\"Recommendation2\"][len(df) - 1])\r\n recommendation3 = float(df[\"Recommendation3\"][len(df) - 1]) # DELETE The last value is special because it was saved as a string with extra \" at the end, and so we need to get rid of the \" BASICALY: A smal bug XD\r\n\r\n # Set values inside data\r\n data = {\r\n \"recommend1\": recommendation1,\r\n \"recommend2\": recommendation2,\r\n \"recommend3\": recommendation3\r\n }\r\n\r\n # send data to client\r\n await self.send(json.dumps(data))\r\n\r\n # Wait and sleep for 1 second\r\n await sleep(timeout)\r\n\r\n\r\n# Send control state (manual[1]/auto[0]) mode\r\nclass controlState(AsyncJsonWebsocketConsumer):\r\n # Send iformation\r\n async def connect(self):\r\n # Acept the client conection\r\n await self.accept()\r\n\r\n # Endless lopp\r\n while True:\r\n # Get data frame\r\n df = pandas.read_csv(dataDir + \"Readings.csv\", sep=\"\\\\t\")\r\n\r\n # Get latest state of controll\r\n controlState1 = str(df[\"ESP_control1\"][len(df) - 1])\r\n controlState2 = str(df[\"ESP_control2\"][len(df) - 1])\r\n controlState3 = str(df[\"ESP_control3\"][len(df) - 1])\r\n\r\n # Set values inside data\r\n data = {\r\n \"controlState1\": controlState1,\r\n \"controlState2\": controlState2,\r\n \"controlState3\": controlState3\r\n }\r\n\r\n # send data to client\r\n await self.send(json.dumps(data))\r\n\r\n # Wait and sleep for 1 second\r\n await sleep(timeout)\r\n\r\n\r\n\r\n pass\r\n\r\n\r\n\"\"\"\r\nReceive data from user\r\nReceive button states and alocate signal comands to the right place in data \"SCADA.txt\" file\r\n\"\"\"\r\nclass receiveButtonState(AsyncJsonWebsocketConsumer):\r\n \"\"\"\r\n Inbuilt method in AsyncJsonWebsocketConsumer\r\n Alows to receive data from the client side\r\n \"\"\"\r\n async def receive(self, text_data):\r\n # Variables\r\n dataOld = \"\"\r\n dataNew = \"1\" # Have 1 at the start to indicate that client is conected and asking for controll\r\n buttonName = text_data[1:-2]\r\n buttonNumber = int(text_data[-2])\r\n\r\n # Get data\r\n with open(cwd + \"/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt\", \"+r\") as file:\r\n dataOld = str(file.readline())\r\n\r\n \"\"\"\r\n Rewrite data acordingly to mesage gottten from client\r\n If pressed button ON => 1\r\n If pressed button OFF => 0\r\n \"\"\"\r\n if buttonName == \"buttonON\":\r\n for i in range(1, len(dataOld)):\r\n if i == buttonNumber:\r\n dataNew += \"1\"\r\n else:\r\n dataNew += dataOld[i]\r\n else:\r\n for i in range(1, len(dataOld)):\r\n if i == buttonNumber:\r\n dataNew += \"0\"\r\n else:\r\n dataNew += dataOld[i]\r\n\r\n # Save new data\r\n with open(cwd + \"/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt\", \"+w\") as file:\r\n file.write(dataNew)\r\n \r\n \r\n \"\"\"\r\n When client disconects from websocket\r\n Rewrite the control file to everything off including conection value (THe first value)\r\n \"\"\"\r\n async def disconnect(self, code):\r\n # Rewrite data\r\n with open(cwd + \"/VMB_GUSTAV/data/SCADA.txt\", \"+w\") as file:\r\n file.write(\"0000\")\r\n\r\n\r\n# Instance for websocket that handles timeline menu selections for level graphs\r\nclass receiveMenuTimeline1(AsyncJsonWebsocketConsumer):\r\n # Receive a signal and edit menu variable to be that signal\r\n async def receive(self, text_data):\r\n menu1.nr = text_data[1:-1].split(\"-\")[1]\r\n\r\n\r\n# Instance for websocket that handles timeline menu selections for price graphs\r\nclass receiveMenuTimeline2(AsyncJsonWebsocketConsumer):\r\n # Receive a signal and edit menu variable to be that signal\r\n async def receive(self, text_data):\r\n menu2.nr = text_data[1:-1].split(\"-\")[1]\r\n\r\n",
"step-ids": [
6,
7,
8,
10,
13
]
}
|
[
6,
7,
8,
10,
13
] |
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
my_logger.setLevel(logging.DEBUG)
<|reserved_special_token_0|>
handler.setFormatter(formatter)
my_logger.addHandler(handler)
<|reserved_special_token_0|>
while 1:
c.execute(
'SELECT * FROM TEMP_HIST WHERE ID=(SELECT MAX(ID) FROM TEMP_HIST);')
row = c.fetchone()
my_logger.debug('Temp actual: ' + str(row['temp']) + ' temp des: ' +
str(row['tem_des']) + ' Estado Caldera: ' + str(row['heating']))
read_date = row['day']
real_temp = row['temp']
desire_temp = row['tem_des']
heating_status = row['heating']
table_thermostat_status.put_item(TableName='thermostat_status', Item={
'id': 1, 'desire_temp': Decimal(desire_temp), 'real_temp': Decimal(
real_temp), 'status': heating_status, 'status_date': str(datetime.
datetime.now())})
alexa_order = table_thermostat_alexa_order.get_item(TableName=
'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})
if 'Item' in alexa_order:
my_logger.debug('Hay orden de Alexa con temperatura = ' + str(
alexa_order['Item']['desire_temp']))
c.execute('UPDATE MANUAL_PROGRAM SET ACTIVE=1, TEMP=' + str(
alexa_order['Item']['desire_temp']))
conn.commit()
table_thermostat_alexa_order.delete_item(TableName=
'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})
my_logger.debug('Orden alexa eliminada')
else:
my_logger.debug('No hay orden de Alexa')
time.sleep(5)
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
LOG_FILENAME = '/home/pi/Thermostat/alexaThermostat/logs/alexaThermostat.out'
my_logger = logging.getLogger('MyLogger')
my_logger.setLevel(logging.DEBUG)
handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(LOG_FILENAME, maxBytes=25000,
backupCount=10)
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
my_logger.addHandler(handler)
conn = sqlite3.connect('/home/pi/Thermostat/backThermostat/thermostat.db')
conn.row_factory = sqlite3.Row
c = conn.cursor()
client = boto3.resource('dynamodb')
table_thermostat_status = client.Table('thermostat_status')
table_thermostat_alexa_order = client.Table('thermostat_alexa_order')
while 1:
c.execute(
'SELECT * FROM TEMP_HIST WHERE ID=(SELECT MAX(ID) FROM TEMP_HIST);')
row = c.fetchone()
my_logger.debug('Temp actual: ' + str(row['temp']) + ' temp des: ' +
str(row['tem_des']) + ' Estado Caldera: ' + str(row['heating']))
read_date = row['day']
real_temp = row['temp']
desire_temp = row['tem_des']
heating_status = row['heating']
table_thermostat_status.put_item(TableName='thermostat_status', Item={
'id': 1, 'desire_temp': Decimal(desire_temp), 'real_temp': Decimal(
real_temp), 'status': heating_status, 'status_date': str(datetime.
datetime.now())})
alexa_order = table_thermostat_alexa_order.get_item(TableName=
'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})
if 'Item' in alexa_order:
my_logger.debug('Hay orden de Alexa con temperatura = ' + str(
alexa_order['Item']['desire_temp']))
c.execute('UPDATE MANUAL_PROGRAM SET ACTIVE=1, TEMP=' + str(
alexa_order['Item']['desire_temp']))
conn.commit()
table_thermostat_alexa_order.delete_item(TableName=
'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})
my_logger.debug('Orden alexa eliminada')
else:
my_logger.debug('No hay orden de Alexa')
time.sleep(5)
<|reserved_special_token_1|>
import boto3
import time
import datetime
from datetime import date
import sqlite3
import logging
import logging.handlers
from decimal import *
LOG_FILENAME = '/home/pi/Thermostat/alexaThermostat/logs/alexaThermostat.out'
my_logger = logging.getLogger('MyLogger')
my_logger.setLevel(logging.DEBUG)
handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(LOG_FILENAME, maxBytes=25000,
backupCount=10)
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
my_logger.addHandler(handler)
conn = sqlite3.connect('/home/pi/Thermostat/backThermostat/thermostat.db')
conn.row_factory = sqlite3.Row
c = conn.cursor()
client = boto3.resource('dynamodb')
table_thermostat_status = client.Table('thermostat_status')
table_thermostat_alexa_order = client.Table('thermostat_alexa_order')
while 1:
c.execute(
'SELECT * FROM TEMP_HIST WHERE ID=(SELECT MAX(ID) FROM TEMP_HIST);')
row = c.fetchone()
my_logger.debug('Temp actual: ' + str(row['temp']) + ' temp des: ' +
str(row['tem_des']) + ' Estado Caldera: ' + str(row['heating']))
read_date = row['day']
real_temp = row['temp']
desire_temp = row['tem_des']
heating_status = row['heating']
table_thermostat_status.put_item(TableName='thermostat_status', Item={
'id': 1, 'desire_temp': Decimal(desire_temp), 'real_temp': Decimal(
real_temp), 'status': heating_status, 'status_date': str(datetime.
datetime.now())})
alexa_order = table_thermostat_alexa_order.get_item(TableName=
'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})
if 'Item' in alexa_order:
my_logger.debug('Hay orden de Alexa con temperatura = ' + str(
alexa_order['Item']['desire_temp']))
c.execute('UPDATE MANUAL_PROGRAM SET ACTIVE=1, TEMP=' + str(
alexa_order['Item']['desire_temp']))
conn.commit()
table_thermostat_alexa_order.delete_item(TableName=
'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})
my_logger.debug('Orden alexa eliminada')
else:
my_logger.debug('No hay orden de Alexa')
time.sleep(5)
<|reserved_special_token_1|>
import boto3
import time
import datetime
from datetime import date
import sqlite3
import logging
import logging.handlers
from decimal import *
### LOGS CONFIGURATION ###
LOG_FILENAME = '/home/pi/Thermostat/alexaThermostat/logs/alexaThermostat.out'
# Set up a specific logger with our desired output level
my_logger = logging.getLogger('MyLogger')
my_logger.setLevel(logging.DEBUG)
# Add the log message handler to the logger
handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(
LOG_FILENAME, maxBytes=25000, backupCount=10)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
my_logger.addHandler(handler)
### SQLITE3 CONNECTION ###
conn = sqlite3.connect('/home/pi/Thermostat/backThermostat/thermostat.db')
# Para poder utilizar nombres de columnas
conn.row_factory = sqlite3.Row
c = conn.cursor()
### CONECT TO DYNAMODB IN AWS
client = boto3.resource('dynamodb')
table_thermostat_status = client.Table("thermostat_status")
table_thermostat_alexa_order = client.Table("thermostat_alexa_order")
while 1:
### READ DESIRE AND REAL TEMPERATURE
c.execute("SELECT * FROM TEMP_HIST WHERE ID=(SELECT MAX(ID) FROM TEMP_HIST);")
row=c.fetchone()
my_logger.debug("Temp actual: " + str(row["temp"]) + " temp des: "+ str(row["tem_des"]) + " Estado Caldera: " + str(row["heating"]))
read_date = row["day"]
real_temp = row["temp"]
desire_temp = row["tem_des"]
heating_status = row["heating"]
table_thermostat_status.put_item(TableName='thermostat_status', Item={'id' : 1, 'desire_temp' : Decimal(desire_temp) , 'real_temp' : Decimal(real_temp) , 'status' : heating_status , 'status_date':str(datetime.datetime.now())})
### SEARCH FOR ANY ALEXA ORDER IN AWS DYNAMODB ###
alexa_order = table_thermostat_alexa_order.get_item(TableName='thermostat_alexa_order' , Key={'id' : 1})
if 'Item' in (alexa_order):
my_logger.debug("Hay orden de Alexa con temperatura = " + str(alexa_order['Item']['desire_temp']))
c.execute("UPDATE MANUAL_PROGRAM SET ACTIVE=1, TEMP="+str(alexa_order['Item']['desire_temp']))
conn.commit()
table_thermostat_alexa_order.delete_item(TableName='thermostat_alexa_order' , Key={'id' : 1})
my_logger.debug("Orden alexa eliminada")
else:
my_logger.debug("No hay orden de Alexa")
### DELAY 20 SEG
time.sleep(5)
|
flexible
|
{
"blob_id": "fcc75550e1317a15c36bc8100c28af59b68e1381",
"index": 1571,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nmy_logger.setLevel(logging.DEBUG)\n<mask token>\nhandler.setFormatter(formatter)\nmy_logger.addHandler(handler)\n<mask token>\nwhile 1:\n c.execute(\n 'SELECT * FROM TEMP_HIST WHERE ID=(SELECT MAX(ID) FROM TEMP_HIST);')\n row = c.fetchone()\n my_logger.debug('Temp actual: ' + str(row['temp']) + ' temp des: ' +\n str(row['tem_des']) + ' Estado Caldera: ' + str(row['heating']))\n read_date = row['day']\n real_temp = row['temp']\n desire_temp = row['tem_des']\n heating_status = row['heating']\n table_thermostat_status.put_item(TableName='thermostat_status', Item={\n 'id': 1, 'desire_temp': Decimal(desire_temp), 'real_temp': Decimal(\n real_temp), 'status': heating_status, 'status_date': str(datetime.\n datetime.now())})\n alexa_order = table_thermostat_alexa_order.get_item(TableName=\n 'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})\n if 'Item' in alexa_order:\n my_logger.debug('Hay orden de Alexa con temperatura = ' + str(\n alexa_order['Item']['desire_temp']))\n c.execute('UPDATE MANUAL_PROGRAM SET ACTIVE=1, TEMP=' + str(\n alexa_order['Item']['desire_temp']))\n conn.commit()\n table_thermostat_alexa_order.delete_item(TableName=\n 'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})\n my_logger.debug('Orden alexa eliminada')\n else:\n my_logger.debug('No hay orden de Alexa')\n time.sleep(5)\n",
"step-3": "<mask token>\nLOG_FILENAME = '/home/pi/Thermostat/alexaThermostat/logs/alexaThermostat.out'\nmy_logger = logging.getLogger('MyLogger')\nmy_logger.setLevel(logging.DEBUG)\nhandler = logging.handlers.RotatingFileHandler(LOG_FILENAME, maxBytes=25000,\n backupCount=10)\nformatter = logging.Formatter(\n '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')\nhandler.setFormatter(formatter)\nmy_logger.addHandler(handler)\nconn = sqlite3.connect('/home/pi/Thermostat/backThermostat/thermostat.db')\nconn.row_factory = sqlite3.Row\nc = conn.cursor()\nclient = boto3.resource('dynamodb')\ntable_thermostat_status = client.Table('thermostat_status')\ntable_thermostat_alexa_order = client.Table('thermostat_alexa_order')\nwhile 1:\n c.execute(\n 'SELECT * FROM TEMP_HIST WHERE ID=(SELECT MAX(ID) FROM TEMP_HIST);')\n row = c.fetchone()\n my_logger.debug('Temp actual: ' + str(row['temp']) + ' temp des: ' +\n str(row['tem_des']) + ' Estado Caldera: ' + str(row['heating']))\n read_date = row['day']\n real_temp = row['temp']\n desire_temp = row['tem_des']\n heating_status = row['heating']\n table_thermostat_status.put_item(TableName='thermostat_status', Item={\n 'id': 1, 'desire_temp': Decimal(desire_temp), 'real_temp': Decimal(\n real_temp), 'status': heating_status, 'status_date': str(datetime.\n datetime.now())})\n alexa_order = table_thermostat_alexa_order.get_item(TableName=\n 'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})\n if 'Item' in alexa_order:\n my_logger.debug('Hay orden de Alexa con temperatura = ' + str(\n alexa_order['Item']['desire_temp']))\n c.execute('UPDATE MANUAL_PROGRAM SET ACTIVE=1, TEMP=' + str(\n alexa_order['Item']['desire_temp']))\n conn.commit()\n table_thermostat_alexa_order.delete_item(TableName=\n 'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})\n my_logger.debug('Orden alexa eliminada')\n else:\n my_logger.debug('No hay orden de Alexa')\n time.sleep(5)\n",
"step-4": "import boto3\nimport time\nimport datetime\nfrom datetime import date\nimport sqlite3\nimport logging\nimport logging.handlers\nfrom decimal import *\nLOG_FILENAME = '/home/pi/Thermostat/alexaThermostat/logs/alexaThermostat.out'\nmy_logger = logging.getLogger('MyLogger')\nmy_logger.setLevel(logging.DEBUG)\nhandler = logging.handlers.RotatingFileHandler(LOG_FILENAME, maxBytes=25000,\n backupCount=10)\nformatter = logging.Formatter(\n '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')\nhandler.setFormatter(formatter)\nmy_logger.addHandler(handler)\nconn = sqlite3.connect('/home/pi/Thermostat/backThermostat/thermostat.db')\nconn.row_factory = sqlite3.Row\nc = conn.cursor()\nclient = boto3.resource('dynamodb')\ntable_thermostat_status = client.Table('thermostat_status')\ntable_thermostat_alexa_order = client.Table('thermostat_alexa_order')\nwhile 1:\n c.execute(\n 'SELECT * FROM TEMP_HIST WHERE ID=(SELECT MAX(ID) FROM TEMP_HIST);')\n row = c.fetchone()\n my_logger.debug('Temp actual: ' + str(row['temp']) + ' temp des: ' +\n str(row['tem_des']) + ' Estado Caldera: ' + str(row['heating']))\n read_date = row['day']\n real_temp = row['temp']\n desire_temp = row['tem_des']\n heating_status = row['heating']\n table_thermostat_status.put_item(TableName='thermostat_status', Item={\n 'id': 1, 'desire_temp': Decimal(desire_temp), 'real_temp': Decimal(\n real_temp), 'status': heating_status, 'status_date': str(datetime.\n datetime.now())})\n alexa_order = table_thermostat_alexa_order.get_item(TableName=\n 'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})\n if 'Item' in alexa_order:\n my_logger.debug('Hay orden de Alexa con temperatura = ' + str(\n alexa_order['Item']['desire_temp']))\n c.execute('UPDATE MANUAL_PROGRAM SET ACTIVE=1, TEMP=' + str(\n alexa_order['Item']['desire_temp']))\n conn.commit()\n table_thermostat_alexa_order.delete_item(TableName=\n 'thermostat_alexa_order', Key={'id': 1})\n my_logger.debug('Orden alexa eliminada')\n else:\n my_logger.debug('No hay orden de Alexa')\n time.sleep(5)\n",
"step-5": "import boto3\nimport time\nimport datetime\nfrom datetime import date\nimport sqlite3\nimport logging\nimport logging.handlers\nfrom decimal import *\n\n### LOGS CONFIGURATION ### \nLOG_FILENAME = '/home/pi/Thermostat/alexaThermostat/logs/alexaThermostat.out'\n# Set up a specific logger with our desired output level\nmy_logger = logging.getLogger('MyLogger')\nmy_logger.setLevel(logging.DEBUG)\n# Add the log message handler to the logger\nhandler = logging.handlers.RotatingFileHandler(\n LOG_FILENAME, maxBytes=25000, backupCount=10)\nformatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')\nhandler.setFormatter(formatter)\nmy_logger.addHandler(handler)\n\n\n\n### SQLITE3 CONNECTION ###\nconn = sqlite3.connect('/home/pi/Thermostat/backThermostat/thermostat.db')\n# Para poder utilizar nombres de columnas\nconn.row_factory = sqlite3.Row\nc = conn.cursor()\n\n\n### CONECT TO DYNAMODB IN AWS\nclient = boto3.resource('dynamodb')\ntable_thermostat_status = client.Table(\"thermostat_status\")\ntable_thermostat_alexa_order = client.Table(\"thermostat_alexa_order\")\n\n\nwhile 1:\n\t### READ DESIRE AND REAL TEMPERATURE\n\tc.execute(\"SELECT * FROM TEMP_HIST WHERE ID=(SELECT MAX(ID) FROM TEMP_HIST);\")\n\trow=c.fetchone()\n\tmy_logger.debug(\"Temp actual: \" + str(row[\"temp\"]) + \" temp des: \"+ str(row[\"tem_des\"]) + \" Estado Caldera: \" + str(row[\"heating\"]))\n\tread_date = row[\"day\"]\n\treal_temp = row[\"temp\"]\n\tdesire_temp = row[\"tem_des\"]\n\theating_status = row[\"heating\"]\n\n\ttable_thermostat_status.put_item(TableName='thermostat_status', Item={'id' : 1, 'desire_temp' : Decimal(desire_temp) , 'real_temp' : Decimal(real_temp) , 'status' : heating_status , 'status_date':str(datetime.datetime.now())})\n \n\t### SEARCH FOR ANY ALEXA ORDER IN AWS DYNAMODB ###\n\talexa_order = table_thermostat_alexa_order.get_item(TableName='thermostat_alexa_order' , Key={'id' : 1})\n\n\tif 'Item' in (alexa_order):\n\t\tmy_logger.debug(\"Hay orden de Alexa con temperatura = \" + str(alexa_order['Item']['desire_temp']))\n\t\tc.execute(\"UPDATE MANUAL_PROGRAM SET ACTIVE=1, TEMP=\"+str(alexa_order['Item']['desire_temp']))\n\t\tconn.commit()\n\t\ttable_thermostat_alexa_order.delete_item(TableName='thermostat_alexa_order' , Key={'id' : 1})\n\t\tmy_logger.debug(\"Orden alexa eliminada\")\n\telse:\n\t\tmy_logger.debug(\"No hay orden de Alexa\")\n\n \n\t### DELAY 20 SEG\n\ttime.sleep(5)\n",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
class IsSubtreeTest(TestCase):
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class IsSubtreeTest(TestCase):
<|reserved_special_token_0|>
def test_should_not_be_subtree(self):
container = to_btree([1, 2, 3, 4, 5, 6])
contained = to_btree([2, 3, 4])
self.assertFalse(is_subtree(container, contained))
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
class IsSubtreeTest(TestCase):
def test_should_be_subtree(self):
container = to_btree([1, 2, 3, 4, 5, 6])
contained = to_btree([1, 3, 2])
self.assertTrue(is_subtree(container, contained))
def test_should_not_be_subtree(self):
container = to_btree([1, 2, 3, 4, 5, 6])
contained = to_btree([2, 3, 4])
self.assertFalse(is_subtree(container, contained))
<|reserved_special_token_1|>
from unittest import TestCase
from ch4.array_to_btree import to_btree
from ch4.is_subtree import is_subtree
class IsSubtreeTest(TestCase):
def test_should_be_subtree(self):
container = to_btree([1, 2, 3, 4, 5, 6])
contained = to_btree([1, 3, 2])
self.assertTrue(is_subtree(container, contained))
def test_should_not_be_subtree(self):
container = to_btree([1, 2, 3, 4, 5, 6])
contained = to_btree([2, 3, 4])
self.assertFalse(is_subtree(container, contained))
|
flexible
|
{
"blob_id": "51f7faaad29379daa58875c7b35d9ccf569c8766",
"index": 6801,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass IsSubtreeTest(TestCase):\n <mask token>\n <mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass IsSubtreeTest(TestCase):\n <mask token>\n\n def test_should_not_be_subtree(self):\n container = to_btree([1, 2, 3, 4, 5, 6])\n contained = to_btree([2, 3, 4])\n self.assertFalse(is_subtree(container, contained))\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass IsSubtreeTest(TestCase):\n\n def test_should_be_subtree(self):\n container = to_btree([1, 2, 3, 4, 5, 6])\n contained = to_btree([1, 3, 2])\n self.assertTrue(is_subtree(container, contained))\n\n def test_should_not_be_subtree(self):\n container = to_btree([1, 2, 3, 4, 5, 6])\n contained = to_btree([2, 3, 4])\n self.assertFalse(is_subtree(container, contained))\n",
"step-4": "from unittest import TestCase\nfrom ch4.array_to_btree import to_btree\nfrom ch4.is_subtree import is_subtree\n\n\nclass IsSubtreeTest(TestCase):\n\n def test_should_be_subtree(self):\n container = to_btree([1, 2, 3, 4, 5, 6])\n contained = to_btree([1, 3, 2])\n self.assertTrue(is_subtree(container, contained))\n\n def test_should_not_be_subtree(self):\n container = to_btree([1, 2, 3, 4, 5, 6])\n contained = to_btree([2, 3, 4])\n self.assertFalse(is_subtree(container, contained))\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
@route('/candidate/hired', method=['POST'])
def update_delete_handler():
response.content_type = 'application/json'
return json.dumps({'hired': True})
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
@route('/candidate/hired', method=['POST'])
def update_delete_handler():
response.content_type = 'application/json'
return json.dumps({'hired': True})
def main():
run(host='localhost', port=8080)
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
app = application = default_app()
@route('/candidate/hired', method=['POST'])
def update_delete_handler():
response.content_type = 'application/json'
return json.dumps({'hired': True})
def main():
run(host='localhost', port=8080)
<|reserved_special_token_1|>
import json
from bottle import request, response, route, get, run, default_app
app = application = default_app()
@route('/candidate/hired', method=['POST'])
def update_delete_handler():
response.content_type = 'application/json'
return json.dumps({'hired': True})
def main():
run(host='localhost', port=8080)
<|reserved_special_token_1|>
import json
from bottle import request, response, route, get, run, default_app
app = application = default_app()
@route('/candidate/hired', method=['POST'])
def update_delete_handler():
response.content_type = 'application/json'
return json.dumps({"hired": True})
def main():
run(host='localhost', port=8080)
|
flexible
|
{
"blob_id": "50e759ff24cdb8fbb5a98d9381afb13ebc1a74f1",
"index": 7317,
"step-1": "<mask token>\n\n\n@route('/candidate/hired', method=['POST'])\ndef update_delete_handler():\n response.content_type = 'application/json'\n return json.dumps({'hired': True})\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\n@route('/candidate/hired', method=['POST'])\ndef update_delete_handler():\n response.content_type = 'application/json'\n return json.dumps({'hired': True})\n\n\ndef main():\n run(host='localhost', port=8080)\n",
"step-3": "<mask token>\napp = application = default_app()\n\n\n@route('/candidate/hired', method=['POST'])\ndef update_delete_handler():\n response.content_type = 'application/json'\n return json.dumps({'hired': True})\n\n\ndef main():\n run(host='localhost', port=8080)\n",
"step-4": "import json\nfrom bottle import request, response, route, get, run, default_app\napp = application = default_app()\n\n\n@route('/candidate/hired', method=['POST'])\ndef update_delete_handler():\n response.content_type = 'application/json'\n return json.dumps({'hired': True})\n\n\ndef main():\n run(host='localhost', port=8080)\n",
"step-5": "import json\n\nfrom bottle import request, response, route, get, run, default_app\n\n\napp = application = default_app()\n\n\n@route('/candidate/hired', method=['POST'])\ndef update_delete_handler():\n response.content_type = 'application/json'\n return json.dumps({\"hired\": True})\n\ndef main():\n run(host='localhost', port=8080)\n",
"step-ids": [
1,
2,
3,
4,
5
]
}
|
[
1,
2,
3,
4,
5
] |
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
class Base:
def getTime(self):
'''
获取时间戳
:return:
'''
return str(time.time()).split('.')[0]
|
normal
|
{
"blob_id": "28a920072bad1b411d71f7f70cd991cb7dfbeb8c",
"index": 8754,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\n\n\nclass Base:\n <mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\n\n\nclass Base:\n\n def getTime(self):\n \"\"\"\n 获取时间戳\n :return: \n \"\"\"\n return str(time.time()).split('.')[0]\n",
"step-4": "import time\n\n\nclass Base:\n\n def getTime(self):\n \"\"\"\n 获取时间戳\n :return: \n \"\"\"\n return str(time.time()).split('.')[0]\n",
"step-5": "# -*- coding:utf-8 -*-\nimport time\nclass Base:\n def getTime(self):\n '''\n 获取时间戳\n :return: \n '''\n return str(time.time()).split('.')[0]",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
'''
www.autonomous.ai
Phan Le Son
plson03@gmail.com
'''
import speech_recognition as sr
import pyaudio
from os import listdir
from os import path
import time
import wave
import threading
import numpy as np
import BF.BeamForming as BF
import BF.Parameter as PAR
import BF.asr_wer as wer
import BF.mic_array_read as READ
import BF.DOA as DOA
global flgLoad
flgGoogle = False
flgRefReady = False
flgPlayOn = False
flgFinish = False
CHUNK_OUT = 1024
reftext = None
filename = None
CHANNELS = 2
CHUNK = 1024 * 4 # PAR.m*PAR.N/CHANNELS # 1024*4
RATE = 64000 # sample rate
RECORD_SECONDS = 15
idxDir = 6
Audio_Data = np.zeros((np.floor(RECORD_SECONDS * RATE / 4), PAR.m))
Audio_SD = np.zeros(np.floor(RECORD_SECONDS * RATE / 4))
ind = 0
numCHUNK = np.floor(RATE * RECORD_SECONDS / CHUNK)
filesave = open("log.txt",'w')
p = pyaudio.PyAudio()
r = sr.Recognizer()
MIC_ARRAY = READ.Mic_Array_Read()
LOC = DOA.DOA_MicArray()
BEAM = BF.BeamFormingObj(Weight_Update=False)
class PlayOut(threading.Thread):
def __init__(self):
threading.Thread.__init__(self)
self.wavefiles = [f for f in listdir('./en') if path.isfile(path.join('./en', f))]
def run(self):
for wav in list(self.wavefiles):
global flgPlayOn, flgFinish, reftext, filename, flgRefReady, flgGoogle
filename = wav
print("Playing:" + filename)
flgPlayOn = True
flgGoogle = False
time.sleep(0.5)
WAV_FILE = path.join("./en", wav)
wf = wave.open(WAV_FILE, 'rb')
stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),
channels=wf.getnchannels(),
rate=wf.getframerate(),
output=True)
# read data
data = wf.readframes(CHUNK_OUT)
while len(data) > 0:
stream.write(data)
data = wf.readframes(CHUNK_OUT)
wf.close()
# stop stream
stream.stop_stream()
stream.close()
time.sleep(1)
flgPlayOn = False
with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:
audio = r.record(source) # read the entire WAV file
flgRefReady = False
# recognize speech using Google Speech Recognition
try:
# for testing purposes, we're just using the default API key
# to use another API key, use `r.recognize_google(audio, key="GOOGLE_SPEECH_RECOGNITION_API_KEY")`
# instead of `r.recognize_google(audio)`
reftext = r.recognize_google(audio)
print("correct one:" + str(reftext.encode('utf-8')))
filesave.write("correct one:"+ str(reftext.encode('utf-8')))
filesave.write('\r\n')
except sr.UnknownValueError:
print("Google Speech Recognition could not understand audio")
except sr.RequestError as e:
print("Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}".format(e))
flgRefReady = True
while (flgGoogle == False):
time.sleep(0.01)
flgFinish = True
p.terminate()
if False:
Frames_1024 = MIC_ARRAY.Read()
while (BEAM.ListenBGNoise(Frames_1024)==0):
time.sleep(0.0001)
threadLock = threading.Lock()
thread_play = PlayOut()
thread_play.start()
while (flgFinish == False):
time.sleep(0.01)
print("**** recording *******")
ind = 0
flgLoad = [True]*PAR.CNTBUF
MIC_ARRAY.ForgetOldData()
while (flgPlayOn == True):
Frames_1024 = MIC_ARRAY.Read()
'''Sound Source Localization'''
idxDir = LOC.Update(Frames_1024)
Beam_Audio = BEAM.BFCalc(Frames_1024, 1,Post_Filtering=False)
# Storage audio output
Audio_Data[ind:ind + PAR.N, 0:PAR.m] = Frames_1024[:, 0:PAR.m]
Audio_SD[ind:ind + PAR.N] = Beam_Audio
ind = ind + PAR.N
print("**** done recording **")
raw_data = Audio_SD[:ind].astype(np.int16)
byte_data = raw_data.tostring()
WAVE_OUTPUT_BF_SD = filename + "SD.wav"
wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_BF_SD, 'wb')
wf.setparams((1, 2, 16000, 0, 'NONE', 'NONE'))
wf.writeframes(byte_data)
wf.close()
for i in range(0, PAR.m):
raw_data = Audio_Data[:ind, i].astype(np.int16)
byte_data = raw_data.tostring()
WAVE_OUTPUT_FILENAME_I = filename + "channel" + str(i) + ".wav"
Data_Audio = "Audio_Channel" + str(i)
wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME_I, 'wb')
wf.setparams((1, 2, 16000, 0, 'NONE', 'NONE')) # (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname
wf.writeframesraw(byte_data)
wf.close()
while (flgRefReady == False):
time.sleep(0.01)
if True:
ResSum=0
for i in range(0, 8):
file = filename + "channel" + str(i) + ".wav"
WAV_FILE = path.join(path.dirname(path.realpath(__file__)), file)
with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:
audio = r.record(source) # read the entire WAV file
# recognize speech using Google Speech Recognition
try:
# for testing purposes, we're just using the default API key
# to use another API key, use `r.recognize_google(audio, key="GOOGLE_SPEECH_RECOGNITION_API_KEY")`
# instead of `r.recognize_google(audio)`
testtext = r.recognize_google(audio)
print("Google Speech Recognition for mic " + str(i) + "::::::::::" + str(testtext.encode('utf-8')))
filesave.write(" mic " + str(i) + "::::::::::" + str(testtext.encode('utf-8')))
filesave.write('\r\n')
res = wer.wer(reftext, testtext)
ResSum+= (1.0/8.0)*res
print('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))
filesave.write('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))
filesave.write('\r\n')
except sr.UnknownValueError:
print("Google Speech Recognition could not understand audio")
ResSum+= (1.0/8.0)
except sr.RequestError as e:
print("Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}".format(e))
ResSum+= (1.0/8.0)
filesave.write('Word Error Rate Everage: {0:.04f}'.format(ResSum))
filesave.write('\r\n')
WAV_FILE = path.join(path.dirname(path.realpath(__file__)), filename + "SD.wav")
with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:
audio = r.record(source) # read the entire WAV file
# recognize speech using Google Speech Recognition
try:
# for testing purposes, we're just using the default API key
# to use another API key, use `r.recognize_google(audio, key="GOOGLE_SPEECH_RECOGNITION_API_KEY")`
# instead of `r.recognize_google(audio)`
testtext = r.recognize_google(audio)
print("Beam-forming result :::::::::::::::::::::::::" + str(testtext.encode('utf-8')))
filesave.write("Beam-forming result :::::::::::::::::::::::::" + str(testtext.encode('utf-8')))
filesave.write('\r\n')
res = wer.wer(reftext, testtext)
print('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))
filesave.write('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))
filesave.write('\r\n')
except sr.UnknownValueError:
print("Google Speech Recognition could not understand audio")
except sr.RequestError as e:
print("Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}".format(e))
flgGoogle = True
time.sleep(0.03)
LOC.Stop()
MIC_ARRAY.Stop_Read()
filesave.close()
'''
# recognize speech using Sphinx
try:
print("Sphinx thinks you said " + r.recognize_sphinx(audio))
except sr.UnknownValueError:
print("Sphinx could not understand audio")
except sr.RequestError as e:
print("Sphinx error; {0}".format(e))
'''
|
normal
|
{
"blob_id": "8c458d66ab2f9a1bf1923eecb29c3c89f2808d0b",
"index": 3889,
"step-1": "<mask token>\n\n\nclass PlayOut(threading.Thread):\n\n def __init__(self):\n threading.Thread.__init__(self)\n self.wavefiles = [f for f in listdir('./en') if path.isfile(path.\n join('./en', f))]\n\n def run(self):\n for wav in list(self.wavefiles):\n global flgPlayOn, flgFinish, reftext, filename, flgRefReady, flgGoogle\n filename = wav\n print('Playing:' + filename)\n flgPlayOn = True\n flgGoogle = False\n time.sleep(0.5)\n WAV_FILE = path.join('./en', wav)\n wf = wave.open(WAV_FILE, 'rb')\n stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth(\n )), channels=wf.getnchannels(), rate=wf.getframerate(),\n output=True)\n data = wf.readframes(CHUNK_OUT)\n while len(data) > 0:\n stream.write(data)\n data = wf.readframes(CHUNK_OUT)\n wf.close()\n stream.stop_stream()\n stream.close()\n time.sleep(1)\n flgPlayOn = False\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source)\n flgRefReady = False\n try:\n reftext = r.recognize_google(audio)\n print('correct one:' + str(reftext.encode('utf-8')))\n filesave.write('correct one:' + str(reftext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n except sr.UnknownValueError:\n print('Google Speech Recognition could not understand audio')\n except sr.RequestError as e:\n print(\n 'Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}'\n .format(e))\n flgRefReady = True\n while flgGoogle == False:\n time.sleep(0.01)\n flgFinish = True\n p.terminate()\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nglobal flgLoad\n<mask token>\n\n\nclass PlayOut(threading.Thread):\n\n def __init__(self):\n threading.Thread.__init__(self)\n self.wavefiles = [f for f in listdir('./en') if path.isfile(path.\n join('./en', f))]\n\n def run(self):\n for wav in list(self.wavefiles):\n global flgPlayOn, flgFinish, reftext, filename, flgRefReady, flgGoogle\n filename = wav\n print('Playing:' + filename)\n flgPlayOn = True\n flgGoogle = False\n time.sleep(0.5)\n WAV_FILE = path.join('./en', wav)\n wf = wave.open(WAV_FILE, 'rb')\n stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth(\n )), channels=wf.getnchannels(), rate=wf.getframerate(),\n output=True)\n data = wf.readframes(CHUNK_OUT)\n while len(data) > 0:\n stream.write(data)\n data = wf.readframes(CHUNK_OUT)\n wf.close()\n stream.stop_stream()\n stream.close()\n time.sleep(1)\n flgPlayOn = False\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source)\n flgRefReady = False\n try:\n reftext = r.recognize_google(audio)\n print('correct one:' + str(reftext.encode('utf-8')))\n filesave.write('correct one:' + str(reftext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n except sr.UnknownValueError:\n print('Google Speech Recognition could not understand audio')\n except sr.RequestError as e:\n print(\n 'Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}'\n .format(e))\n flgRefReady = True\n while flgGoogle == False:\n time.sleep(0.01)\n flgFinish = True\n p.terminate()\n\n\nif False:\n Frames_1024 = MIC_ARRAY.Read()\n while BEAM.ListenBGNoise(Frames_1024) == 0:\n time.sleep(0.0001)\n<mask token>\nthread_play.start()\nwhile flgFinish == False:\n time.sleep(0.01)\n print('**** recording *******')\n ind = 0\n flgLoad = [True] * PAR.CNTBUF\n MIC_ARRAY.ForgetOldData()\n while flgPlayOn == True:\n Frames_1024 = MIC_ARRAY.Read()\n \"\"\"Sound Source Localization\"\"\"\n idxDir = LOC.Update(Frames_1024)\n Beam_Audio = BEAM.BFCalc(Frames_1024, 1, Post_Filtering=False)\n Audio_Data[ind:ind + PAR.N, 0:PAR.m] = Frames_1024[:, 0:PAR.m]\n Audio_SD[ind:ind + PAR.N] = Beam_Audio\n ind = ind + PAR.N\n print('**** done recording **')\n raw_data = Audio_SD[:ind].astype(np.int16)\n byte_data = raw_data.tostring()\n WAVE_OUTPUT_BF_SD = filename + 'SD.wav'\n wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_BF_SD, 'wb')\n wf.setparams((1, 2, 16000, 0, 'NONE', 'NONE'))\n wf.writeframes(byte_data)\n wf.close()\n for i in range(0, PAR.m):\n raw_data = Audio_Data[:ind, i].astype(np.int16)\n byte_data = raw_data.tostring()\n WAVE_OUTPUT_FILENAME_I = filename + 'channel' + str(i) + '.wav'\n Data_Audio = 'Audio_Channel' + str(i)\n wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME_I, 'wb')\n wf.setparams((1, 2, 16000, 0, 'NONE', 'NONE'))\n wf.writeframesraw(byte_data)\n wf.close()\n while flgRefReady == False:\n time.sleep(0.01)\n if True:\n ResSum = 0\n for i in range(0, 8):\n file = filename + 'channel' + str(i) + '.wav'\n WAV_FILE = path.join(path.dirname(path.realpath(__file__)), file)\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source)\n try:\n testtext = r.recognize_google(audio)\n print('Google Speech Recognition for mic ' + str(i) +\n '::::::::::' + str(testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write(' mic ' + str(i) + '::::::::::' + str(\n testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n res = wer.wer(reftext, testtext)\n ResSum += 1.0 / 8.0 * res\n print('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('\\r\\n')\n except sr.UnknownValueError:\n print('Google Speech Recognition could not understand audio')\n ResSum += 1.0 / 8.0\n except sr.RequestError as e:\n print(\n 'Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}'\n .format(e))\n ResSum += 1.0 / 8.0\n filesave.write('Word Error Rate Everage: {0:.04f}'.format(ResSum))\n filesave.write('\\r\\n')\n WAV_FILE = path.join(path.dirname(path.realpath(__file__)), \n filename + 'SD.wav')\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source)\n try:\n testtext = r.recognize_google(audio)\n print('Beam-forming result :::::::::::::::::::::::::' + str(\n testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write('Beam-forming result :::::::::::::::::::::::::' +\n str(testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n res = wer.wer(reftext, testtext)\n print('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('\\r\\n')\n except sr.UnknownValueError:\n print('Google Speech Recognition could not understand audio')\n except sr.RequestError as e:\n print(\n 'Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}'\n .format(e))\n flgGoogle = True\n time.sleep(0.03)\nLOC.Stop()\nMIC_ARRAY.Stop_Read()\nfilesave.close()\n<mask token>\n",
"step-3": "<mask token>\nglobal flgLoad\nflgGoogle = False\nflgRefReady = False\nflgPlayOn = False\nflgFinish = False\nCHUNK_OUT = 1024\nreftext = None\nfilename = None\nCHANNELS = 2\nCHUNK = 1024 * 4\nRATE = 64000\nRECORD_SECONDS = 15\nidxDir = 6\nAudio_Data = np.zeros((np.floor(RECORD_SECONDS * RATE / 4), PAR.m))\nAudio_SD = np.zeros(np.floor(RECORD_SECONDS * RATE / 4))\nind = 0\nnumCHUNK = np.floor(RATE * RECORD_SECONDS / CHUNK)\nfilesave = open('log.txt', 'w')\np = pyaudio.PyAudio()\nr = sr.Recognizer()\nMIC_ARRAY = READ.Mic_Array_Read()\nLOC = DOA.DOA_MicArray()\nBEAM = BF.BeamFormingObj(Weight_Update=False)\n\n\nclass PlayOut(threading.Thread):\n\n def __init__(self):\n threading.Thread.__init__(self)\n self.wavefiles = [f for f in listdir('./en') if path.isfile(path.\n join('./en', f))]\n\n def run(self):\n for wav in list(self.wavefiles):\n global flgPlayOn, flgFinish, reftext, filename, flgRefReady, flgGoogle\n filename = wav\n print('Playing:' + filename)\n flgPlayOn = True\n flgGoogle = False\n time.sleep(0.5)\n WAV_FILE = path.join('./en', wav)\n wf = wave.open(WAV_FILE, 'rb')\n stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth(\n )), channels=wf.getnchannels(), rate=wf.getframerate(),\n output=True)\n data = wf.readframes(CHUNK_OUT)\n while len(data) > 0:\n stream.write(data)\n data = wf.readframes(CHUNK_OUT)\n wf.close()\n stream.stop_stream()\n stream.close()\n time.sleep(1)\n flgPlayOn = False\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source)\n flgRefReady = False\n try:\n reftext = r.recognize_google(audio)\n print('correct one:' + str(reftext.encode('utf-8')))\n filesave.write('correct one:' + str(reftext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n except sr.UnknownValueError:\n print('Google Speech Recognition could not understand audio')\n except sr.RequestError as e:\n print(\n 'Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}'\n .format(e))\n flgRefReady = True\n while flgGoogle == False:\n time.sleep(0.01)\n flgFinish = True\n p.terminate()\n\n\nif False:\n Frames_1024 = MIC_ARRAY.Read()\n while BEAM.ListenBGNoise(Frames_1024) == 0:\n time.sleep(0.0001)\nthreadLock = threading.Lock()\nthread_play = PlayOut()\nthread_play.start()\nwhile flgFinish == False:\n time.sleep(0.01)\n print('**** recording *******')\n ind = 0\n flgLoad = [True] * PAR.CNTBUF\n MIC_ARRAY.ForgetOldData()\n while flgPlayOn == True:\n Frames_1024 = MIC_ARRAY.Read()\n \"\"\"Sound Source Localization\"\"\"\n idxDir = LOC.Update(Frames_1024)\n Beam_Audio = BEAM.BFCalc(Frames_1024, 1, Post_Filtering=False)\n Audio_Data[ind:ind + PAR.N, 0:PAR.m] = Frames_1024[:, 0:PAR.m]\n Audio_SD[ind:ind + PAR.N] = Beam_Audio\n ind = ind + PAR.N\n print('**** done recording **')\n raw_data = Audio_SD[:ind].astype(np.int16)\n byte_data = raw_data.tostring()\n WAVE_OUTPUT_BF_SD = filename + 'SD.wav'\n wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_BF_SD, 'wb')\n wf.setparams((1, 2, 16000, 0, 'NONE', 'NONE'))\n wf.writeframes(byte_data)\n wf.close()\n for i in range(0, PAR.m):\n raw_data = Audio_Data[:ind, i].astype(np.int16)\n byte_data = raw_data.tostring()\n WAVE_OUTPUT_FILENAME_I = filename + 'channel' + str(i) + '.wav'\n Data_Audio = 'Audio_Channel' + str(i)\n wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME_I, 'wb')\n wf.setparams((1, 2, 16000, 0, 'NONE', 'NONE'))\n wf.writeframesraw(byte_data)\n wf.close()\n while flgRefReady == False:\n time.sleep(0.01)\n if True:\n ResSum = 0\n for i in range(0, 8):\n file = filename + 'channel' + str(i) + '.wav'\n WAV_FILE = path.join(path.dirname(path.realpath(__file__)), file)\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source)\n try:\n testtext = r.recognize_google(audio)\n print('Google Speech Recognition for mic ' + str(i) +\n '::::::::::' + str(testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write(' mic ' + str(i) + '::::::::::' + str(\n testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n res = wer.wer(reftext, testtext)\n ResSum += 1.0 / 8.0 * res\n print('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('\\r\\n')\n except sr.UnknownValueError:\n print('Google Speech Recognition could not understand audio')\n ResSum += 1.0 / 8.0\n except sr.RequestError as e:\n print(\n 'Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}'\n .format(e))\n ResSum += 1.0 / 8.0\n filesave.write('Word Error Rate Everage: {0:.04f}'.format(ResSum))\n filesave.write('\\r\\n')\n WAV_FILE = path.join(path.dirname(path.realpath(__file__)), \n filename + 'SD.wav')\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source)\n try:\n testtext = r.recognize_google(audio)\n print('Beam-forming result :::::::::::::::::::::::::' + str(\n testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write('Beam-forming result :::::::::::::::::::::::::' +\n str(testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n res = wer.wer(reftext, testtext)\n print('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('\\r\\n')\n except sr.UnknownValueError:\n print('Google Speech Recognition could not understand audio')\n except sr.RequestError as e:\n print(\n 'Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}'\n .format(e))\n flgGoogle = True\n time.sleep(0.03)\nLOC.Stop()\nMIC_ARRAY.Stop_Read()\nfilesave.close()\n<mask token>\n",
"step-4": "<mask token>\nimport speech_recognition as sr\nimport pyaudio\nfrom os import listdir\nfrom os import path\nimport time\nimport wave\nimport threading\nimport numpy as np\nimport BF.BeamForming as BF\nimport BF.Parameter as PAR\nimport BF.asr_wer as wer\nimport BF.mic_array_read as READ\nimport BF.DOA as DOA\nglobal flgLoad\nflgGoogle = False\nflgRefReady = False\nflgPlayOn = False\nflgFinish = False\nCHUNK_OUT = 1024\nreftext = None\nfilename = None\nCHANNELS = 2\nCHUNK = 1024 * 4\nRATE = 64000\nRECORD_SECONDS = 15\nidxDir = 6\nAudio_Data = np.zeros((np.floor(RECORD_SECONDS * RATE / 4), PAR.m))\nAudio_SD = np.zeros(np.floor(RECORD_SECONDS * RATE / 4))\nind = 0\nnumCHUNK = np.floor(RATE * RECORD_SECONDS / CHUNK)\nfilesave = open('log.txt', 'w')\np = pyaudio.PyAudio()\nr = sr.Recognizer()\nMIC_ARRAY = READ.Mic_Array_Read()\nLOC = DOA.DOA_MicArray()\nBEAM = BF.BeamFormingObj(Weight_Update=False)\n\n\nclass PlayOut(threading.Thread):\n\n def __init__(self):\n threading.Thread.__init__(self)\n self.wavefiles = [f for f in listdir('./en') if path.isfile(path.\n join('./en', f))]\n\n def run(self):\n for wav in list(self.wavefiles):\n global flgPlayOn, flgFinish, reftext, filename, flgRefReady, flgGoogle\n filename = wav\n print('Playing:' + filename)\n flgPlayOn = True\n flgGoogle = False\n time.sleep(0.5)\n WAV_FILE = path.join('./en', wav)\n wf = wave.open(WAV_FILE, 'rb')\n stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth(\n )), channels=wf.getnchannels(), rate=wf.getframerate(),\n output=True)\n data = wf.readframes(CHUNK_OUT)\n while len(data) > 0:\n stream.write(data)\n data = wf.readframes(CHUNK_OUT)\n wf.close()\n stream.stop_stream()\n stream.close()\n time.sleep(1)\n flgPlayOn = False\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source)\n flgRefReady = False\n try:\n reftext = r.recognize_google(audio)\n print('correct one:' + str(reftext.encode('utf-8')))\n filesave.write('correct one:' + str(reftext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n except sr.UnknownValueError:\n print('Google Speech Recognition could not understand audio')\n except sr.RequestError as e:\n print(\n 'Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}'\n .format(e))\n flgRefReady = True\n while flgGoogle == False:\n time.sleep(0.01)\n flgFinish = True\n p.terminate()\n\n\nif False:\n Frames_1024 = MIC_ARRAY.Read()\n while BEAM.ListenBGNoise(Frames_1024) == 0:\n time.sleep(0.0001)\nthreadLock = threading.Lock()\nthread_play = PlayOut()\nthread_play.start()\nwhile flgFinish == False:\n time.sleep(0.01)\n print('**** recording *******')\n ind = 0\n flgLoad = [True] * PAR.CNTBUF\n MIC_ARRAY.ForgetOldData()\n while flgPlayOn == True:\n Frames_1024 = MIC_ARRAY.Read()\n \"\"\"Sound Source Localization\"\"\"\n idxDir = LOC.Update(Frames_1024)\n Beam_Audio = BEAM.BFCalc(Frames_1024, 1, Post_Filtering=False)\n Audio_Data[ind:ind + PAR.N, 0:PAR.m] = Frames_1024[:, 0:PAR.m]\n Audio_SD[ind:ind + PAR.N] = Beam_Audio\n ind = ind + PAR.N\n print('**** done recording **')\n raw_data = Audio_SD[:ind].astype(np.int16)\n byte_data = raw_data.tostring()\n WAVE_OUTPUT_BF_SD = filename + 'SD.wav'\n wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_BF_SD, 'wb')\n wf.setparams((1, 2, 16000, 0, 'NONE', 'NONE'))\n wf.writeframes(byte_data)\n wf.close()\n for i in range(0, PAR.m):\n raw_data = Audio_Data[:ind, i].astype(np.int16)\n byte_data = raw_data.tostring()\n WAVE_OUTPUT_FILENAME_I = filename + 'channel' + str(i) + '.wav'\n Data_Audio = 'Audio_Channel' + str(i)\n wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME_I, 'wb')\n wf.setparams((1, 2, 16000, 0, 'NONE', 'NONE'))\n wf.writeframesraw(byte_data)\n wf.close()\n while flgRefReady == False:\n time.sleep(0.01)\n if True:\n ResSum = 0\n for i in range(0, 8):\n file = filename + 'channel' + str(i) + '.wav'\n WAV_FILE = path.join(path.dirname(path.realpath(__file__)), file)\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source)\n try:\n testtext = r.recognize_google(audio)\n print('Google Speech Recognition for mic ' + str(i) +\n '::::::::::' + str(testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write(' mic ' + str(i) + '::::::::::' + str(\n testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n res = wer.wer(reftext, testtext)\n ResSum += 1.0 / 8.0 * res\n print('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('\\r\\n')\n except sr.UnknownValueError:\n print('Google Speech Recognition could not understand audio')\n ResSum += 1.0 / 8.0\n except sr.RequestError as e:\n print(\n 'Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}'\n .format(e))\n ResSum += 1.0 / 8.0\n filesave.write('Word Error Rate Everage: {0:.04f}'.format(ResSum))\n filesave.write('\\r\\n')\n WAV_FILE = path.join(path.dirname(path.realpath(__file__)), \n filename + 'SD.wav')\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source)\n try:\n testtext = r.recognize_google(audio)\n print('Beam-forming result :::::::::::::::::::::::::' + str(\n testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write('Beam-forming result :::::::::::::::::::::::::' +\n str(testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n res = wer.wer(reftext, testtext)\n print('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('\\r\\n')\n except sr.UnknownValueError:\n print('Google Speech Recognition could not understand audio')\n except sr.RequestError as e:\n print(\n 'Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}'\n .format(e))\n flgGoogle = True\n time.sleep(0.03)\nLOC.Stop()\nMIC_ARRAY.Stop_Read()\nfilesave.close()\n<mask token>\n",
"step-5": "'''\nwww.autonomous.ai\nPhan Le Son\nplson03@gmail.com\n'''\nimport speech_recognition as sr\nimport pyaudio\nfrom os import listdir\nfrom os import path\nimport time\nimport wave\nimport threading\nimport numpy as np\nimport BF.BeamForming as BF\nimport BF.Parameter as PAR\nimport BF.asr_wer as wer\nimport BF.mic_array_read as READ\nimport BF.DOA as DOA\n\nglobal flgLoad\n\nflgGoogle = False\nflgRefReady = False\nflgPlayOn = False\nflgFinish = False\nCHUNK_OUT = 1024\n\nreftext = None\nfilename = None\nCHANNELS = 2\nCHUNK = 1024 * 4 # PAR.m*PAR.N/CHANNELS # 1024*4\nRATE = 64000 # sample rate\nRECORD_SECONDS = 15\nidxDir = 6\n\nAudio_Data = np.zeros((np.floor(RECORD_SECONDS * RATE / 4), PAR.m))\nAudio_SD = np.zeros(np.floor(RECORD_SECONDS * RATE / 4))\nind = 0\nnumCHUNK = np.floor(RATE * RECORD_SECONDS / CHUNK)\n\nfilesave = open(\"log.txt\",'w')\np = pyaudio.PyAudio()\nr = sr.Recognizer()\nMIC_ARRAY = READ.Mic_Array_Read()\nLOC = DOA.DOA_MicArray()\nBEAM = BF.BeamFormingObj(Weight_Update=False)\n\n\nclass PlayOut(threading.Thread):\n def __init__(self):\n threading.Thread.__init__(self)\n self.wavefiles = [f for f in listdir('./en') if path.isfile(path.join('./en', f))]\n\n def run(self):\n for wav in list(self.wavefiles):\n global flgPlayOn, flgFinish, reftext, filename, flgRefReady, flgGoogle\n\n filename = wav\n print(\"Playing:\" + filename)\n flgPlayOn = True\n flgGoogle = False\n time.sleep(0.5)\n WAV_FILE = path.join(\"./en\", wav)\n wf = wave.open(WAV_FILE, 'rb')\n stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),\n channels=wf.getnchannels(),\n rate=wf.getframerate(),\n output=True)\n # read data\n data = wf.readframes(CHUNK_OUT)\n while len(data) > 0:\n stream.write(data)\n data = wf.readframes(CHUNK_OUT)\n\n wf.close()\n # stop stream\n stream.stop_stream()\n stream.close()\n\n time.sleep(1)\n flgPlayOn = False\n\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source) # read the entire WAV file\n\n flgRefReady = False\n # recognize speech using Google Speech Recognition\n try:\n # for testing purposes, we're just using the default API key\n # to use another API key, use `r.recognize_google(audio, key=\"GOOGLE_SPEECH_RECOGNITION_API_KEY\")`\n # instead of `r.recognize_google(audio)`\n reftext = r.recognize_google(audio)\n print(\"correct one:\" + str(reftext.encode('utf-8')))\n filesave.write(\"correct one:\"+ str(reftext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n\n except sr.UnknownValueError:\n print(\"Google Speech Recognition could not understand audio\")\n except sr.RequestError as e:\n print(\"Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}\".format(e))\n\n flgRefReady = True\n\n while (flgGoogle == False):\n time.sleep(0.01)\n\n flgFinish = True\n\n p.terminate()\n\nif False:\n Frames_1024 = MIC_ARRAY.Read()\n while (BEAM.ListenBGNoise(Frames_1024)==0):\n time.sleep(0.0001)\n\nthreadLock = threading.Lock()\nthread_play = PlayOut()\nthread_play.start()\nwhile (flgFinish == False):\n time.sleep(0.01)\n print(\"**** recording *******\")\n ind = 0\n flgLoad = [True]*PAR.CNTBUF\n MIC_ARRAY.ForgetOldData()\n while (flgPlayOn == True):\n Frames_1024 = MIC_ARRAY.Read()\n '''Sound Source Localization'''\n idxDir = LOC.Update(Frames_1024)\n Beam_Audio = BEAM.BFCalc(Frames_1024, 1,Post_Filtering=False)\n\n\n\n # Storage audio output\n Audio_Data[ind:ind + PAR.N, 0:PAR.m] = Frames_1024[:, 0:PAR.m]\n Audio_SD[ind:ind + PAR.N] = Beam_Audio\n ind = ind + PAR.N\n\n print(\"**** done recording **\")\n \n\n raw_data = Audio_SD[:ind].astype(np.int16)\n byte_data = raw_data.tostring()\n\n WAVE_OUTPUT_BF_SD = filename + \"SD.wav\"\n wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_BF_SD, 'wb')\n wf.setparams((1, 2, 16000, 0, 'NONE', 'NONE'))\n wf.writeframes(byte_data)\n wf.close()\n\n for i in range(0, PAR.m):\n raw_data = Audio_Data[:ind, i].astype(np.int16)\n byte_data = raw_data.tostring()\n WAVE_OUTPUT_FILENAME_I = filename + \"channel\" + str(i) + \".wav\"\n Data_Audio = \"Audio_Channel\" + str(i)\n wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME_I, 'wb')\n wf.setparams((1, 2, 16000, 0, 'NONE', 'NONE')) # (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname\n wf.writeframesraw(byte_data)\n wf.close()\n\n while (flgRefReady == False):\n time.sleep(0.01)\n\n if True:\n ResSum=0\n for i in range(0, 8):\n file = filename + \"channel\" + str(i) + \".wav\"\n WAV_FILE = path.join(path.dirname(path.realpath(__file__)), file)\n\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source) # read the entire WAV file\n\n # recognize speech using Google Speech Recognition\n try:\n # for testing purposes, we're just using the default API key\n # to use another API key, use `r.recognize_google(audio, key=\"GOOGLE_SPEECH_RECOGNITION_API_KEY\")`\n # instead of `r.recognize_google(audio)`\n testtext = r.recognize_google(audio)\n print(\"Google Speech Recognition for mic \" + str(i) + \"::::::::::\" + str(testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write(\" mic \" + str(i) + \"::::::::::\" + str(testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n') \n res = wer.wer(reftext, testtext)\n ResSum+= (1.0/8.0)*res\n print('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('\\r\\n')\n except sr.UnknownValueError:\n print(\"Google Speech Recognition could not understand audio\")\n ResSum+= (1.0/8.0)\n except sr.RequestError as e:\n print(\"Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}\".format(e))\n ResSum+= (1.0/8.0) \n filesave.write('Word Error Rate Everage: {0:.04f}'.format(ResSum))\n filesave.write('\\r\\n')\n WAV_FILE = path.join(path.dirname(path.realpath(__file__)), filename + \"SD.wav\")\n\n with sr.WavFile(WAV_FILE) as source:\n audio = r.record(source) # read the entire WAV file\n\n # recognize speech using Google Speech Recognition\n try:\n # for testing purposes, we're just using the default API key\n # to use another API key, use `r.recognize_google(audio, key=\"GOOGLE_SPEECH_RECOGNITION_API_KEY\")`\n # instead of `r.recognize_google(audio)`\n testtext = r.recognize_google(audio)\n print(\"Beam-forming result :::::::::::::::::::::::::\" + str(testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write(\"Beam-forming result :::::::::::::::::::::::::\" + str(testtext.encode('utf-8')))\n filesave.write('\\r\\n')\n\n res = wer.wer(reftext, testtext)\n print('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n \n filesave.write('Word Error Rate: {0:.04f}'.format(res))\n filesave.write('\\r\\n') \n except sr.UnknownValueError:\n print(\"Google Speech Recognition could not understand audio\")\n except sr.RequestError as e:\n print(\"Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}\".format(e))\n\n flgGoogle = True\n time.sleep(0.03)\n\nLOC.Stop()\nMIC_ARRAY.Stop_Read()\nfilesave.close()\n'''\n# recognize speech using Sphinx\ntry:\n print(\"Sphinx thinks you said \" + r.recognize_sphinx(audio))\nexcept sr.UnknownValueError:\n print(\"Sphinx could not understand audio\")\nexcept sr.RequestError as e:\n print(\"Sphinx error; {0}\".format(e))\n'''\n",
"step-ids": [
3,
4,
5,
6,
7
]
}
|
[
3,
4,
5,
6,
7
] |
<|reserved_special_token_0|>
def get_ticker(order_currency, payment_currency):
"""
获取指定交易对的ticker信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/ticker
https://api.bithumb.com/public/ticker/BTC_KRW
:return:
{
"status":"0000",
"data":{"opening_price":"63241000","closing_price":"63651000","min_price":"62944000","max_price":"65351000","units_traded":"2715.2835537","acc_trade_value":"173294332105.4152","prev_closing_price":"63239000","units_traded_24H":"3471.39085837","acc_trade_value_24H":"221565547379.3369","fluctate_24H":"418000","fluctate_rate_24H":"0.66","date":"1619687597790"}
}
"""
url = REST_URL + '/public/ticker/{}_{}'.format(order_currency,
payment_currency)
return check_and_get_data(http_util.get(url), NO_SYMBOL_CODE)
def get_min_withdrawal(coin):
"""
获取指定的资产的提现最小值
:param coin: 提现的资产，如BTC、ETH
:return:
传入的单元最少可以提现多少
"""
return currency_min_withdrawal_quantity[coin]
<|reserved_special_token_0|>
def check_and_get_data(response, ignore_codes):
body = json.loads(response.text)
status = body['status']
if SUCCESS_CODE != status:
if status in ignore_codes:
print('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(status, body[
'message']))
return None
else:
raise BaseException('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(
status, body['message']))
return body['data']
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
for q in str.split(MIN_WITHDRAWAL_QUANTITY, '|'):
c_list = q.strip().split(':')
currency_min_withdrawal_quantity[c_list[0].strip()] = float(c_list[1].
strip())
all_coin.append(c_list[0].strip())
def get_all_coin_btc_ticker():
"""
:return: 获取所有币的使用btc购买时的ticker
"""
result = []
for coin in all_coin:
if coin != PAYMENT_CURRENCY_BTC:
r = get_ticker(coin, PAYMENT_CURRENCY_BTC)
if r is not None:
result.append({'coin': coin, 'r': r})
time.sleep(0.05)
return result
def get_ticker(order_currency, payment_currency):
"""
获取指定交易对的ticker信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/ticker
https://api.bithumb.com/public/ticker/BTC_KRW
:return:
{
"status":"0000",
"data":{"opening_price":"63241000","closing_price":"63651000","min_price":"62944000","max_price":"65351000","units_traded":"2715.2835537","acc_trade_value":"173294332105.4152","prev_closing_price":"63239000","units_traded_24H":"3471.39085837","acc_trade_value_24H":"221565547379.3369","fluctate_24H":"418000","fluctate_rate_24H":"0.66","date":"1619687597790"}
}
"""
url = REST_URL + '/public/ticker/{}_{}'.format(order_currency,
payment_currency)
return check_and_get_data(http_util.get(url), NO_SYMBOL_CODE)
def get_min_withdrawal(coin):
"""
获取指定的资产的提现最小值
:param coin: 提现的资产，如BTC、ETH
:return:
传入的单元最少可以提现多少
"""
return currency_min_withdrawal_quantity[coin]
def get_asset_status(coin):
url = REST_URL + '/public/assetsstatus/{}'.format(coin)
"""
获取资产的状态信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/assets_status
https://api.bithumb.com/public/assetsstatus/{order_currency}
:param coin: 币
:return:
传入的币的状态，第一个值表示是否可以存入，第二个值表示是否可以提取
{
"status" : "0000",
"data" :
[
{
"deposit_status" : 1,
"withdrawal_status" : 0
}
]
}
"""
data = check_and_get_data(http_util.get(url), None)
return data['deposit_status'] == available, data['withdrawal_status'
] == available
def check_and_get_data(response, ignore_codes):
body = json.loads(response.text)
status = body['status']
if SUCCESS_CODE != status:
if status in ignore_codes:
print('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(status, body[
'message']))
return None
else:
raise BaseException('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(
status, body['message']))
return body['data']
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
available = 1
disable = 0
REST_URL = 'https://api.bithumb.com'
PAYMENT_CURRENCY_BTC = 'BTC'
PAYMENT_CURRENCY_KRW = 'KRW'
SUCCESS_CODE = '0000'
NO_SYMBOL_CODE = ['5600', '5500']
MIN_WITHDRAWAL_QUANTITY = (
'BTC: 0.002 | ETH: 0.01 | LTC: 0.1 | ETC: 0.1 | XRP: 21 | BCH: 0.002 | BTG: 0.002 | EOS: 0.5 | ICX: 4 | TRX: 150 | ELF: 10 | OMG: 2 | GLM: 30 | ZIL: 30 | POWR: 23 | LRC: 42 | EOSDAC: 10 | STEEM: 0.01 | STRAX: 0.2 | ZRX: 6 | REP: 0.08 | XEM: 4 | SNT: 23 | ADA: 1 | BAT: 3 | WTC: 1.4 | LOOM: 22 | WAVES: 2 | TRUE: 10 | LINK: 0.11 | MEETONE: 10 | HORUS: 10 | ADD: 100 | RNT: 300 | ENJ: 2 | VET: 200 | MTL: 0.9 | CHL: 100 | BLACK: 10 | ATD: 100 | IOST: 1000 | TMTG: 360 | QKC: 2000 | HDAC: 200 | WET: 840 | AMO: 7000 | BSV: 0.002 | BXA: 15 | DAC: 670 | ORBS: 24 | TFUEL: 10 | VALOR: 5 | CON: 460 | ANKR: 27 | MIX: 360 | LAMB: 40 | CRO: 17 | FX: 10 | CHR: 12 | MBL: 3500 | MXC: 72 | WIN: 1 | DVP: 56 | FCT: 20 | FNB: 460 | TRV: 100 | PCM: 170 | DAD: 12 | AOA: 560 | XSR: 1300 | WOM: 15 | SOC: 360 | EM: 1000 | QBZ: 340 | BOA: 10 | FLETA: 180 | SXP: 0.9 | COS: 97 | APIX: 36 | EL: 170 | BASIC: 460 | HIVE: 18 | XPR: 800 | FIT: 720 | EGG: 360 | BORA: 17 | ARPA: 35 | APM: 100 | CKB: 170 | AERGO: 13 | ANW: 28 | CENNZ: 60 | EVZ: 44 | MCI: 170 | SRM: 0.7 | QTCON: 56 | UNI: 0.13 | YFI: 0.0001 | UMA: 0.17 | AAVE: 0.01 | COMP: 0.01 | REN: 5 | BAL: 0.08 | RSR: 59 | NMR: 0.07 | RLC: 2 | UOS: 9 | SAND: 7 | CVT: 18 | STPT: 63 | GOM2: 320 | RINGX: 28 | BEL: 0.8 | DVC: 11 | OBSR: 170 | ORC: 2 | POLA: 15 | AWO: 270 | ADP: 59 | DVI: 9 | IBP: 25 | GHX: 5 | MIR: 0.5 | CBK: 0.5 | ONX: 5 | MVC: 25 | BLY: 25 | WOZX: 3 | ANV: 2 | GRT: 3 | MM: 4 | BIOT: 77 | XNO: 12 | SNX: 0.2 | RAI: 2 | COLA: 5 | NU: 8 | OXT: 6 | LINA: 34 | MAP: 34 | AQT: 0.6 | WIKEN: 130 | MANA: 5 | LPT: 0.15 | MKR: 0.0014 | SUSHI: 0.23 | NSBT: 0.3 | DON: 2 | ASM: 9 | PUNDIX: 0.7 | CELR: 50 | ARW: 0.5 | MSB: 10 | RLY: 5 | OCEAN: 4 | BFC: 25 | ALICE: 0.4 | CHZ: 9 | BCD: 2 | GXC: 4 | BTT: 5000 | VSYS: 100 | IPX: 80 | WICC: 32 | ONT: 7 | LUNA: 12 | NEWS: 10 | AION: 35 | META: 300 | ONG: 25 | ALGO: 4 | JST: 250 | XTZ: 1.2 | MLK: 20 | WEMIX: 40 | DOT: 1.5 | SUN: 1 | ATOM: 1 | SSX: 42 | TEMCO: 2000 | LZM: 25 | HIBS: 250 | BURGER: 0.9'
)
all_coin = []
currency_min_withdrawal_quantity = dict()
for q in str.split(MIN_WITHDRAWAL_QUANTITY, '|'):
c_list = q.strip().split(':')
currency_min_withdrawal_quantity[c_list[0].strip()] = float(c_list[1].
strip())
all_coin.append(c_list[0].strip())
def get_all_coin_btc_ticker():
"""
:return: 获取所有币的使用btc购买时的ticker
"""
result = []
for coin in all_coin:
if coin != PAYMENT_CURRENCY_BTC:
r = get_ticker(coin, PAYMENT_CURRENCY_BTC)
if r is not None:
result.append({'coin': coin, 'r': r})
time.sleep(0.05)
return result
def get_ticker(order_currency, payment_currency):
"""
获取指定交易对的ticker信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/ticker
https://api.bithumb.com/public/ticker/BTC_KRW
:return:
{
"status":"0000",
"data":{"opening_price":"63241000","closing_price":"63651000","min_price":"62944000","max_price":"65351000","units_traded":"2715.2835537","acc_trade_value":"173294332105.4152","prev_closing_price":"63239000","units_traded_24H":"3471.39085837","acc_trade_value_24H":"221565547379.3369","fluctate_24H":"418000","fluctate_rate_24H":"0.66","date":"1619687597790"}
}
"""
url = REST_URL + '/public/ticker/{}_{}'.format(order_currency,
payment_currency)
return check_and_get_data(http_util.get(url), NO_SYMBOL_CODE)
def get_min_withdrawal(coin):
"""
获取指定的资产的提现最小值
:param coin: 提现的资产，如BTC、ETH
:return:
传入的单元最少可以提现多少
"""
return currency_min_withdrawal_quantity[coin]
def get_asset_status(coin):
url = REST_URL + '/public/assetsstatus/{}'.format(coin)
"""
获取资产的状态信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/assets_status
https://api.bithumb.com/public/assetsstatus/{order_currency}
:param coin: 币
:return:
传入的币的状态，第一个值表示是否可以存入，第二个值表示是否可以提取
{
"status" : "0000",
"data" :
[
{
"deposit_status" : 1,
"withdrawal_status" : 0
}
]
}
"""
data = check_and_get_data(http_util.get(url), None)
return data['deposit_status'] == available, data['withdrawal_status'
] == available
def check_and_get_data(response, ignore_codes):
body = json.loads(response.text)
status = body['status']
if SUCCESS_CODE != status:
if status in ignore_codes:
print('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(status, body[
'message']))
return None
else:
raise BaseException('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(
status, body['message']))
return body['data']
<|reserved_special_token_1|>
import json
import time
from util import http_util
available = 1
disable = 0
REST_URL = 'https://api.bithumb.com'
PAYMENT_CURRENCY_BTC = 'BTC'
PAYMENT_CURRENCY_KRW = 'KRW'
SUCCESS_CODE = '0000'
NO_SYMBOL_CODE = ['5600', '5500']
MIN_WITHDRAWAL_QUANTITY = (
'BTC: 0.002 | ETH: 0.01 | LTC: 0.1 | ETC: 0.1 | XRP: 21 | BCH: 0.002 | BTG: 0.002 | EOS: 0.5 | ICX: 4 | TRX: 150 | ELF: 10 | OMG: 2 | GLM: 30 | ZIL: 30 | POWR: 23 | LRC: 42 | EOSDAC: 10 | STEEM: 0.01 | STRAX: 0.2 | ZRX: 6 | REP: 0.08 | XEM: 4 | SNT: 23 | ADA: 1 | BAT: 3 | WTC: 1.4 | LOOM: 22 | WAVES: 2 | TRUE: 10 | LINK: 0.11 | MEETONE: 10 | HORUS: 10 | ADD: 100 | RNT: 300 | ENJ: 2 | VET: 200 | MTL: 0.9 | CHL: 100 | BLACK: 10 | ATD: 100 | IOST: 1000 | TMTG: 360 | QKC: 2000 | HDAC: 200 | WET: 840 | AMO: 7000 | BSV: 0.002 | BXA: 15 | DAC: 670 | ORBS: 24 | TFUEL: 10 | VALOR: 5 | CON: 460 | ANKR: 27 | MIX: 360 | LAMB: 40 | CRO: 17 | FX: 10 | CHR: 12 | MBL: 3500 | MXC: 72 | WIN: 1 | DVP: 56 | FCT: 20 | FNB: 460 | TRV: 100 | PCM: 170 | DAD: 12 | AOA: 560 | XSR: 1300 | WOM: 15 | SOC: 360 | EM: 1000 | QBZ: 340 | BOA: 10 | FLETA: 180 | SXP: 0.9 | COS: 97 | APIX: 36 | EL: 170 | BASIC: 460 | HIVE: 18 | XPR: 800 | FIT: 720 | EGG: 360 | BORA: 17 | ARPA: 35 | APM: 100 | CKB: 170 | AERGO: 13 | ANW: 28 | CENNZ: 60 | EVZ: 44 | MCI: 170 | SRM: 0.7 | QTCON: 56 | UNI: 0.13 | YFI: 0.0001 | UMA: 0.17 | AAVE: 0.01 | COMP: 0.01 | REN: 5 | BAL: 0.08 | RSR: 59 | NMR: 0.07 | RLC: 2 | UOS: 9 | SAND: 7 | CVT: 18 | STPT: 63 | GOM2: 320 | RINGX: 28 | BEL: 0.8 | DVC: 11 | OBSR: 170 | ORC: 2 | POLA: 15 | AWO: 270 | ADP: 59 | DVI: 9 | IBP: 25 | GHX: 5 | MIR: 0.5 | CBK: 0.5 | ONX: 5 | MVC: 25 | BLY: 25 | WOZX: 3 | ANV: 2 | GRT: 3 | MM: 4 | BIOT: 77 | XNO: 12 | SNX: 0.2 | RAI: 2 | COLA: 5 | NU: 8 | OXT: 6 | LINA: 34 | MAP: 34 | AQT: 0.6 | WIKEN: 130 | MANA: 5 | LPT: 0.15 | MKR: 0.0014 | SUSHI: 0.23 | NSBT: 0.3 | DON: 2 | ASM: 9 | PUNDIX: 0.7 | CELR: 50 | ARW: 0.5 | MSB: 10 | RLY: 5 | OCEAN: 4 | BFC: 25 | ALICE: 0.4 | CHZ: 9 | BCD: 2 | GXC: 4 | BTT: 5000 | VSYS: 100 | IPX: 80 | WICC: 32 | ONT: 7 | LUNA: 12 | NEWS: 10 | AION: 35 | META: 300 | ONG: 25 | ALGO: 4 | JST: 250 | XTZ: 1.2 | MLK: 20 | WEMIX: 40 | DOT: 1.5 | SUN: 1 | ATOM: 1 | SSX: 42 | TEMCO: 2000 | LZM: 25 | HIBS: 250 | BURGER: 0.9'
)
all_coin = []
currency_min_withdrawal_quantity = dict()
for q in str.split(MIN_WITHDRAWAL_QUANTITY, '|'):
c_list = q.strip().split(':')
currency_min_withdrawal_quantity[c_list[0].strip()] = float(c_list[1].
strip())
all_coin.append(c_list[0].strip())
def get_all_coin_btc_ticker():
"""
:return: 获取所有币的使用btc购买时的ticker
"""
result = []
for coin in all_coin:
if coin != PAYMENT_CURRENCY_BTC:
r = get_ticker(coin, PAYMENT_CURRENCY_BTC)
if r is not None:
result.append({'coin': coin, 'r': r})
time.sleep(0.05)
return result
def get_ticker(order_currency, payment_currency):
"""
获取指定交易对的ticker信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/ticker
https://api.bithumb.com/public/ticker/BTC_KRW
:return:
{
"status":"0000",
"data":{"opening_price":"63241000","closing_price":"63651000","min_price":"62944000","max_price":"65351000","units_traded":"2715.2835537","acc_trade_value":"173294332105.4152","prev_closing_price":"63239000","units_traded_24H":"3471.39085837","acc_trade_value_24H":"221565547379.3369","fluctate_24H":"418000","fluctate_rate_24H":"0.66","date":"1619687597790"}
}
"""
url = REST_URL + '/public/ticker/{}_{}'.format(order_currency,
payment_currency)
return check_and_get_data(http_util.get(url), NO_SYMBOL_CODE)
def get_min_withdrawal(coin):
"""
获取指定的资产的提现最小值
:param coin: 提现的资产，如BTC、ETH
:return:
传入的单元最少可以提现多少
"""
return currency_min_withdrawal_quantity[coin]
def get_asset_status(coin):
url = REST_URL + '/public/assetsstatus/{}'.format(coin)
"""
获取资产的状态信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/assets_status
https://api.bithumb.com/public/assetsstatus/{order_currency}
:param coin: 币
:return:
传入的币的状态，第一个值表示是否可以存入，第二个值表示是否可以提取
{
"status" : "0000",
"data" :
[
{
"deposit_status" : 1,
"withdrawal_status" : 0
}
]
}
"""
data = check_and_get_data(http_util.get(url), None)
return data['deposit_status'] == available, data['withdrawal_status'
] == available
def check_and_get_data(response, ignore_codes):
body = json.loads(response.text)
status = body['status']
if SUCCESS_CODE != status:
if status in ignore_codes:
print('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(status, body[
'message']))
return None
else:
raise BaseException('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(
status, body['message']))
return body['data']
<|reserved_special_token_1|>
# encoding=utf8
import json
import time
from util import http_util
available = 1
disable = 0
# 交易所域名
REST_URL = "https://api.bithumb.com"
PAYMENT_CURRENCY_BTC = "BTC"
PAYMENT_CURRENCY_KRW = "KRW"
# 成功码
SUCCESS_CODE = "0000"
# 没有交易对的错误码
NO_SYMBOL_CODE = ["5600", "5500"]
# bithumb提现的最小值，获取地址：https://apidocs.bithumb.com/docs/withdrawal_coin
MIN_WITHDRAWAL_QUANTITY = """BTC: 0.002 | ETH: 0.01 | LTC: 0.1 | ETC: 0.1 | XRP: 21 | BCH: 0.002 | BTG: 0.002 | EOS: 0.5 | ICX: 4 | TRX: 150 | ELF: 10 | OMG: 2 | GLM: 30 | ZIL: 30 | POWR: 23 | LRC: 42 | EOSDAC: 10 | STEEM: 0.01 | STRAX: 0.2 | ZRX: 6 | REP: 0.08 | XEM: 4 | SNT: 23 | ADA: 1 | BAT: 3 | WTC: 1.4 | LOOM: 22 | WAVES: 2 | TRUE: 10 | LINK: 0.11 | MEETONE: 10 | HORUS: 10 | ADD: 100 | RNT: 300 | ENJ: 2 | VET: 200 | MTL: 0.9 | CHL: 100 | BLACK: 10 | ATD: 100 | IOST: 1000 | TMTG: 360 | QKC: 2000 | HDAC: 200 | WET: 840 | AMO: 7000 | BSV: 0.002 | BXA: 15 | DAC: 670 | ORBS: 24 | TFUEL: 10 | VALOR: 5 | CON: 460 | ANKR: 27 | MIX: 360 | LAMB: 40 | CRO: 17 | FX: 10 | CHR: 12 | MBL: 3500 | MXC: 72 | WIN: 1 | DVP: 56 | FCT: 20 | FNB: 460 | TRV: 100 | PCM: 170 | DAD: 12 | AOA: 560 | XSR: 1300 | WOM: 15 | SOC: 360 | EM: 1000 | QBZ: 340 | BOA: 10 | FLETA: 180 | SXP: 0.9 | COS: 97 | APIX: 36 | EL: 170 | BASIC: 460 | HIVE: 18 | XPR: 800 | FIT: 720 | EGG: 360 | BORA: 17 | ARPA: 35 | APM: 100 | CKB: 170 | AERGO: 13 | ANW: 28 | CENNZ: 60 | EVZ: 44 | MCI: 170 | SRM: 0.7 | QTCON: 56 | UNI: 0.13 | YFI: 0.0001 | UMA: 0.17 | AAVE: 0.01 | COMP: 0.01 | REN: 5 | BAL: 0.08 | RSR: 59 | NMR: 0.07 | RLC: 2 | UOS: 9 | SAND: 7 | CVT: 18 | STPT: 63 | GOM2: 320 | RINGX: 28 | BEL: 0.8 | DVC: 11 | OBSR: 170 | ORC: 2 | POLA: 15 | AWO: 270 | ADP: 59 | DVI: 9 | IBP: 25 | GHX: 5 | MIR: 0.5 | CBK: 0.5 | ONX: 5 | MVC: 25 | BLY: 25 | WOZX: 3 | ANV: 2 | GRT: 3 | MM: 4 | BIOT: 77 | XNO: 12 | SNX: 0.2 | RAI: 2 | COLA: 5 | NU: 8 | OXT: 6 | LINA: 34 | MAP: 34 | AQT: 0.6 | WIKEN: 130 | MANA: 5 | LPT: 0.15 | MKR: 0.0014 | SUSHI: 0.23 | NSBT: 0.3 | DON: 2 | ASM: 9 | PUNDIX: 0.7 | CELR: 50 | ARW: 0.5 | MSB: 10 | RLY: 5 | OCEAN: 4 | BFC: 25 | ALICE: 0.4 | CHZ: 9 | BCD: 2 | GXC: 4 | BTT: 5000 | VSYS: 100 | IPX: 80 | WICC: 32 | ONT: 7 | LUNA: 12 | NEWS: 10 | AION: 35 | META: 300 | ONG: 25 | ALGO: 4 | JST: 250 | XTZ: 1.2 | MLK: 20 | WEMIX: 40 | DOT: 1.5 | SUN: 1 | ATOM: 1 | SSX: 42 | TEMCO: 2000 | LZM: 25 | HIBS: 250 | BURGER: 0.9"""
all_coin = []
currency_min_withdrawal_quantity = dict()
for q in str.split(MIN_WITHDRAWAL_QUANTITY, "|"):
c_list = q.strip().split(":")
currency_min_withdrawal_quantity[c_list[0].strip()] = float(c_list[1].strip())
all_coin.append(c_list[0].strip())
def get_all_coin_btc_ticker():
"""
:return: 获取所有币的使用btc购买时的ticker
"""
result = []
for coin in all_coin:
if coin != PAYMENT_CURRENCY_BTC:
r = get_ticker(coin, PAYMENT_CURRENCY_BTC)
if r is not None:
result.append({"coin": coin, "r": r})
time.sleep(0.05)
return result
def get_ticker(order_currency, payment_currency):
"""
获取指定交易对的ticker信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/ticker
https://api.bithumb.com/public/ticker/BTC_KRW
:return:
{
"status":"0000",
"data":{"opening_price":"63241000","closing_price":"63651000","min_price":"62944000","max_price":"65351000","units_traded":"2715.2835537","acc_trade_value":"173294332105.4152","prev_closing_price":"63239000","units_traded_24H":"3471.39085837","acc_trade_value_24H":"221565547379.3369","fluctate_24H":"418000","fluctate_rate_24H":"0.66","date":"1619687597790"}
}
"""
url = REST_URL + "/public/ticker/{}_{}".format(order_currency, payment_currency)
return check_and_get_data(http_util.get(url), NO_SYMBOL_CODE)
def get_min_withdrawal(coin):
"""
获取指定的资产的提现最小值
:param coin: 提现的资产，如BTC、ETH
:return:
传入的单元最少可以提现多少
"""
return currency_min_withdrawal_quantity[coin]
def get_asset_status(coin):
url = REST_URL + "/public/assetsstatus/{}".format(coin)
"""
获取资产的状态信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/assets_status
https://api.bithumb.com/public/assetsstatus/{order_currency}
:param coin: 币
:return:
传入的币的状态，第一个值表示是否可以存入，第二个值表示是否可以提取
{
"status" : "0000",
"data" :
[
{
"deposit_status" : 1,
"withdrawal_status" : 0
}
]
}
"""
data = check_and_get_data(http_util.get(url), None)
return data["deposit_status"] == available, data["withdrawal_status"] == available
def check_and_get_data(response, ignore_codes):
body = json.loads(response.text)
status = body["status"]
if SUCCESS_CODE != status:
if status in ignore_codes:
print("返回的status={}编码不是成功，message={}".format(status, body["message"]))
return None
else:
raise BaseException("返回的status={}编码不是成功，message={}".format(status, body["message"]))
return body["data"]
|
flexible
|
{
"blob_id": "f268dc4c2ae2c17e7d0d3921d29e6b952fc63c7d",
"index": 9802,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef get_ticker(order_currency, payment_currency):\n \"\"\"\n 获取指定交易对的ticker信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/ticker\n https://api.bithumb.com/public/ticker/BTC_KRW\n :return:\n {\n \"status\":\"0000\",\n \"data\":{\"opening_price\":\"63241000\",\"closing_price\":\"63651000\",\"min_price\":\"62944000\",\"max_price\":\"65351000\",\"units_traded\":\"2715.2835537\",\"acc_trade_value\":\"173294332105.4152\",\"prev_closing_price\":\"63239000\",\"units_traded_24H\":\"3471.39085837\",\"acc_trade_value_24H\":\"221565547379.3369\",\"fluctate_24H\":\"418000\",\"fluctate_rate_24H\":\"0.66\",\"date\":\"1619687597790\"}\n }\n \"\"\"\n url = REST_URL + '/public/ticker/{}_{}'.format(order_currency,\n payment_currency)\n return check_and_get_data(http_util.get(url), NO_SYMBOL_CODE)\n\n\ndef get_min_withdrawal(coin):\n \"\"\"\n 获取指定的资产的提现最小值\n :param coin: 提现的资产，如BTC、ETH\n :return:\n 传入的单元最少可以提现多少\n \"\"\"\n return currency_min_withdrawal_quantity[coin]\n\n\n<mask token>\n\n\ndef check_and_get_data(response, ignore_codes):\n body = json.loads(response.text)\n status = body['status']\n if SUCCESS_CODE != status:\n if status in ignore_codes:\n print('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(status, body[\n 'message']))\n return None\n else:\n raise BaseException('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(\n status, body['message']))\n return body['data']\n",
"step-2": "<mask token>\nfor q in str.split(MIN_WITHDRAWAL_QUANTITY, '|'):\n c_list = q.strip().split(':')\n currency_min_withdrawal_quantity[c_list[0].strip()] = float(c_list[1].\n strip())\n all_coin.append(c_list[0].strip())\n\n\ndef get_all_coin_btc_ticker():\n \"\"\"\n :return: 获取所有币的使用btc购买时的ticker\n \"\"\"\n result = []\n for coin in all_coin:\n if coin != PAYMENT_CURRENCY_BTC:\n r = get_ticker(coin, PAYMENT_CURRENCY_BTC)\n if r is not None:\n result.append({'coin': coin, 'r': r})\n time.sleep(0.05)\n return result\n\n\ndef get_ticker(order_currency, payment_currency):\n \"\"\"\n 获取指定交易对的ticker信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/ticker\n https://api.bithumb.com/public/ticker/BTC_KRW\n :return:\n {\n \"status\":\"0000\",\n \"data\":{\"opening_price\":\"63241000\",\"closing_price\":\"63651000\",\"min_price\":\"62944000\",\"max_price\":\"65351000\",\"units_traded\":\"2715.2835537\",\"acc_trade_value\":\"173294332105.4152\",\"prev_closing_price\":\"63239000\",\"units_traded_24H\":\"3471.39085837\",\"acc_trade_value_24H\":\"221565547379.3369\",\"fluctate_24H\":\"418000\",\"fluctate_rate_24H\":\"0.66\",\"date\":\"1619687597790\"}\n }\n \"\"\"\n url = REST_URL + '/public/ticker/{}_{}'.format(order_currency,\n payment_currency)\n return check_and_get_data(http_util.get(url), NO_SYMBOL_CODE)\n\n\ndef get_min_withdrawal(coin):\n \"\"\"\n 获取指定的资产的提现最小值\n :param coin: 提现的资产，如BTC、ETH\n :return:\n 传入的单元最少可以提现多少\n \"\"\"\n return currency_min_withdrawal_quantity[coin]\n\n\ndef get_asset_status(coin):\n url = REST_URL + '/public/assetsstatus/{}'.format(coin)\n \"\"\"\n 获取资产的状态信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/assets_status\n https://api.bithumb.com/public/assetsstatus/{order_currency}\n :param coin: 币\n :return:\n 传入的币的状态，第一个值表示是否可以存入，第二个值表示是否可以提取\n {\n \"status\" : \"0000\",\n \"data\" :\n [\n {\n \"deposit_status\" : 1,\n \"withdrawal_status\" : 0\n }\n ]\n }\n \"\"\"\n data = check_and_get_data(http_util.get(url), None)\n return data['deposit_status'] == available, data['withdrawal_status'\n ] == available\n\n\ndef check_and_get_data(response, ignore_codes):\n body = json.loads(response.text)\n status = body['status']\n if SUCCESS_CODE != status:\n if status in ignore_codes:\n print('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(status, body[\n 'message']))\n return None\n else:\n raise BaseException('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(\n status, body['message']))\n return body['data']\n",
"step-3": "<mask token>\navailable = 1\ndisable = 0\nREST_URL = 'https://api.bithumb.com'\nPAYMENT_CURRENCY_BTC = 'BTC'\nPAYMENT_CURRENCY_KRW = 'KRW'\nSUCCESS_CODE = '0000'\nNO_SYMBOL_CODE = ['5600', '5500']\nMIN_WITHDRAWAL_QUANTITY = (\n 'BTC: 0.002 | ETH: 0.01 | LTC: 0.1 | ETC: 0.1 | XRP: 21 | BCH: 0.002 | BTG: 0.002 | EOS: 0.5 | ICX: 4 | TRX: 150 | ELF: 10 | OMG: 2 | GLM: 30 | ZIL: 30 | POWR: 23 | LRC: 42 | EOSDAC: 10 | STEEM: 0.01 | STRAX: 0.2 | ZRX: 6 | REP: 0.08 | XEM: 4 | SNT: 23 | ADA: 1 | BAT: 3 | WTC: 1.4 | LOOM: 22 | WAVES: 2 | TRUE: 10 | LINK: 0.11 | MEETONE: 10 | HORUS: 10 | ADD: 100 | RNT: 300 | ENJ: 2 | VET: 200 | MTL: 0.9 | CHL: 100 | BLACK: 10 | ATD: 100 | IOST: 1000 | TMTG: 360 | QKC: 2000 | HDAC: 200 | WET: 840 | AMO: 7000 | BSV: 0.002 | BXA: 15 | DAC: 670 | ORBS: 24 | TFUEL: 10 | VALOR: 5 | CON: 460 | ANKR: 27 | MIX: 360 | LAMB: 40 | CRO: 17 | FX: 10 | CHR: 12 | MBL: 3500 | MXC: 72 | WIN: 1 | DVP: 56 | FCT: 20 | FNB: 460 | TRV: 100 | PCM: 170 | DAD: 12 | AOA: 560 | XSR: 1300 | WOM: 15 | SOC: 360 | EM: 1000 | QBZ: 340 | BOA: 10 | FLETA: 180 | SXP: 0.9 | COS: 97 | APIX: 36 | EL: 170 | BASIC: 460 | HIVE: 18 | XPR: 800 | FIT: 720 | EGG: 360 | BORA: 17 | ARPA: 35 | APM: 100 | CKB: 170 | AERGO: 13 | ANW: 28 | CENNZ: 60 | EVZ: 44 | MCI: 170 | SRM: 0.7 | QTCON: 56 | UNI: 0.13 | YFI: 0.0001 | UMA: 0.17 | AAVE: 0.01 | COMP: 0.01 | REN: 5 | BAL: 0.08 | RSR: 59 | NMR: 0.07 | RLC: 2 | UOS: 9 | SAND: 7 | CVT: 18 | STPT: 63 | GOM2: 320 | RINGX: 28 | BEL: 0.8 | DVC: 11 | OBSR: 170 | ORC: 2 | POLA: 15 | AWO: 270 | ADP: 59 | DVI: 9 | IBP: 25 | GHX: 5 | MIR: 0.5 | CBK: 0.5 | ONX: 5 | MVC: 25 | BLY: 25 | WOZX: 3 | ANV: 2 | GRT: 3 | MM: 4 | BIOT: 77 | XNO: 12 | SNX: 0.2 | RAI: 2 | COLA: 5 | NU: 8 | OXT: 6 | LINA: 34 | MAP: 34 | AQT: 0.6 | WIKEN: 130 | MANA: 5 | LPT: 0.15 | MKR: 0.0014 | SUSHI: 0.23 | NSBT: 0.3 | DON: 2 | ASM: 9 | PUNDIX: 0.7 | CELR: 50 | ARW: 0.5 | MSB: 10 | RLY: 5 | OCEAN: 4 | BFC: 25 | ALICE: 0.4 | CHZ: 9 | BCD: 2 | GXC: 4 | BTT: 5000 | VSYS: 100 | IPX: 80 | WICC: 32 | ONT: 7 | LUNA: 12 | NEWS: 10 | AION: 35 | META: 300 | ONG: 25 | ALGO: 4 | JST: 250 | XTZ: 1.2 | MLK: 20 | WEMIX: 40 | DOT: 1.5 | SUN: 1 | ATOM: 1 | SSX: 42 | TEMCO: 2000 | LZM: 25 | HIBS: 250 | BURGER: 0.9'\n )\nall_coin = []\ncurrency_min_withdrawal_quantity = dict()\nfor q in str.split(MIN_WITHDRAWAL_QUANTITY, '|'):\n c_list = q.strip().split(':')\n currency_min_withdrawal_quantity[c_list[0].strip()] = float(c_list[1].\n strip())\n all_coin.append(c_list[0].strip())\n\n\ndef get_all_coin_btc_ticker():\n \"\"\"\n :return: 获取所有币的使用btc购买时的ticker\n \"\"\"\n result = []\n for coin in all_coin:\n if coin != PAYMENT_CURRENCY_BTC:\n r = get_ticker(coin, PAYMENT_CURRENCY_BTC)\n if r is not None:\n result.append({'coin': coin, 'r': r})\n time.sleep(0.05)\n return result\n\n\ndef get_ticker(order_currency, payment_currency):\n \"\"\"\n 获取指定交易对的ticker信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/ticker\n https://api.bithumb.com/public/ticker/BTC_KRW\n :return:\n {\n \"status\":\"0000\",\n \"data\":{\"opening_price\":\"63241000\",\"closing_price\":\"63651000\",\"min_price\":\"62944000\",\"max_price\":\"65351000\",\"units_traded\":\"2715.2835537\",\"acc_trade_value\":\"173294332105.4152\",\"prev_closing_price\":\"63239000\",\"units_traded_24H\":\"3471.39085837\",\"acc_trade_value_24H\":\"221565547379.3369\",\"fluctate_24H\":\"418000\",\"fluctate_rate_24H\":\"0.66\",\"date\":\"1619687597790\"}\n }\n \"\"\"\n url = REST_URL + '/public/ticker/{}_{}'.format(order_currency,\n payment_currency)\n return check_and_get_data(http_util.get(url), NO_SYMBOL_CODE)\n\n\ndef get_min_withdrawal(coin):\n \"\"\"\n 获取指定的资产的提现最小值\n :param coin: 提现的资产，如BTC、ETH\n :return:\n 传入的单元最少可以提现多少\n \"\"\"\n return currency_min_withdrawal_quantity[coin]\n\n\ndef get_asset_status(coin):\n url = REST_URL + '/public/assetsstatus/{}'.format(coin)\n \"\"\"\n 获取资产的状态信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/assets_status\n https://api.bithumb.com/public/assetsstatus/{order_currency}\n :param coin: 币\n :return:\n 传入的币的状态，第一个值表示是否可以存入，第二个值表示是否可以提取\n {\n \"status\" : \"0000\",\n \"data\" :\n [\n {\n \"deposit_status\" : 1,\n \"withdrawal_status\" : 0\n }\n ]\n }\n \"\"\"\n data = check_and_get_data(http_util.get(url), None)\n return data['deposit_status'] == available, data['withdrawal_status'\n ] == available\n\n\ndef check_and_get_data(response, ignore_codes):\n body = json.loads(response.text)\n status = body['status']\n if SUCCESS_CODE != status:\n if status in ignore_codes:\n print('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(status, body[\n 'message']))\n return None\n else:\n raise BaseException('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(\n status, body['message']))\n return body['data']\n",
"step-4": "import json\nimport time\nfrom util import http_util\navailable = 1\ndisable = 0\nREST_URL = 'https://api.bithumb.com'\nPAYMENT_CURRENCY_BTC = 'BTC'\nPAYMENT_CURRENCY_KRW = 'KRW'\nSUCCESS_CODE = '0000'\nNO_SYMBOL_CODE = ['5600', '5500']\nMIN_WITHDRAWAL_QUANTITY = (\n 'BTC: 0.002 | ETH: 0.01 | LTC: 0.1 | ETC: 0.1 | XRP: 21 | BCH: 0.002 | BTG: 0.002 | EOS: 0.5 | ICX: 4 | TRX: 150 | ELF: 10 | OMG: 2 | GLM: 30 | ZIL: 30 | POWR: 23 | LRC: 42 | EOSDAC: 10 | STEEM: 0.01 | STRAX: 0.2 | ZRX: 6 | REP: 0.08 | XEM: 4 | SNT: 23 | ADA: 1 | BAT: 3 | WTC: 1.4 | LOOM: 22 | WAVES: 2 | TRUE: 10 | LINK: 0.11 | MEETONE: 10 | HORUS: 10 | ADD: 100 | RNT: 300 | ENJ: 2 | VET: 200 | MTL: 0.9 | CHL: 100 | BLACK: 10 | ATD: 100 | IOST: 1000 | TMTG: 360 | QKC: 2000 | HDAC: 200 | WET: 840 | AMO: 7000 | BSV: 0.002 | BXA: 15 | DAC: 670 | ORBS: 24 | TFUEL: 10 | VALOR: 5 | CON: 460 | ANKR: 27 | MIX: 360 | LAMB: 40 | CRO: 17 | FX: 10 | CHR: 12 | MBL: 3500 | MXC: 72 | WIN: 1 | DVP: 56 | FCT: 20 | FNB: 460 | TRV: 100 | PCM: 170 | DAD: 12 | AOA: 560 | XSR: 1300 | WOM: 15 | SOC: 360 | EM: 1000 | QBZ: 340 | BOA: 10 | FLETA: 180 | SXP: 0.9 | COS: 97 | APIX: 36 | EL: 170 | BASIC: 460 | HIVE: 18 | XPR: 800 | FIT: 720 | EGG: 360 | BORA: 17 | ARPA: 35 | APM: 100 | CKB: 170 | AERGO: 13 | ANW: 28 | CENNZ: 60 | EVZ: 44 | MCI: 170 | SRM: 0.7 | QTCON: 56 | UNI: 0.13 | YFI: 0.0001 | UMA: 0.17 | AAVE: 0.01 | COMP: 0.01 | REN: 5 | BAL: 0.08 | RSR: 59 | NMR: 0.07 | RLC: 2 | UOS: 9 | SAND: 7 | CVT: 18 | STPT: 63 | GOM2: 320 | RINGX: 28 | BEL: 0.8 | DVC: 11 | OBSR: 170 | ORC: 2 | POLA: 15 | AWO: 270 | ADP: 59 | DVI: 9 | IBP: 25 | GHX: 5 | MIR: 0.5 | CBK: 0.5 | ONX: 5 | MVC: 25 | BLY: 25 | WOZX: 3 | ANV: 2 | GRT: 3 | MM: 4 | BIOT: 77 | XNO: 12 | SNX: 0.2 | RAI: 2 | COLA: 5 | NU: 8 | OXT: 6 | LINA: 34 | MAP: 34 | AQT: 0.6 | WIKEN: 130 | MANA: 5 | LPT: 0.15 | MKR: 0.0014 | SUSHI: 0.23 | NSBT: 0.3 | DON: 2 | ASM: 9 | PUNDIX: 0.7 | CELR: 50 | ARW: 0.5 | MSB: 10 | RLY: 5 | OCEAN: 4 | BFC: 25 | ALICE: 0.4 | CHZ: 9 | BCD: 2 | GXC: 4 | BTT: 5000 | VSYS: 100 | IPX: 80 | WICC: 32 | ONT: 7 | LUNA: 12 | NEWS: 10 | AION: 35 | META: 300 | ONG: 25 | ALGO: 4 | JST: 250 | XTZ: 1.2 | MLK: 20 | WEMIX: 40 | DOT: 1.5 | SUN: 1 | ATOM: 1 | SSX: 42 | TEMCO: 2000 | LZM: 25 | HIBS: 250 | BURGER: 0.9'\n )\nall_coin = []\ncurrency_min_withdrawal_quantity = dict()\nfor q in str.split(MIN_WITHDRAWAL_QUANTITY, '|'):\n c_list = q.strip().split(':')\n currency_min_withdrawal_quantity[c_list[0].strip()] = float(c_list[1].\n strip())\n all_coin.append(c_list[0].strip())\n\n\ndef get_all_coin_btc_ticker():\n \"\"\"\n :return: 获取所有币的使用btc购买时的ticker\n \"\"\"\n result = []\n for coin in all_coin:\n if coin != PAYMENT_CURRENCY_BTC:\n r = get_ticker(coin, PAYMENT_CURRENCY_BTC)\n if r is not None:\n result.append({'coin': coin, 'r': r})\n time.sleep(0.05)\n return result\n\n\ndef get_ticker(order_currency, payment_currency):\n \"\"\"\n 获取指定交易对的ticker信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/ticker\n https://api.bithumb.com/public/ticker/BTC_KRW\n :return:\n {\n \"status\":\"0000\",\n \"data\":{\"opening_price\":\"63241000\",\"closing_price\":\"63651000\",\"min_price\":\"62944000\",\"max_price\":\"65351000\",\"units_traded\":\"2715.2835537\",\"acc_trade_value\":\"173294332105.4152\",\"prev_closing_price\":\"63239000\",\"units_traded_24H\":\"3471.39085837\",\"acc_trade_value_24H\":\"221565547379.3369\",\"fluctate_24H\":\"418000\",\"fluctate_rate_24H\":\"0.66\",\"date\":\"1619687597790\"}\n }\n \"\"\"\n url = REST_URL + '/public/ticker/{}_{}'.format(order_currency,\n payment_currency)\n return check_and_get_data(http_util.get(url), NO_SYMBOL_CODE)\n\n\ndef get_min_withdrawal(coin):\n \"\"\"\n 获取指定的资产的提现最小值\n :param coin: 提现的资产，如BTC、ETH\n :return:\n 传入的单元最少可以提现多少\n \"\"\"\n return currency_min_withdrawal_quantity[coin]\n\n\ndef get_asset_status(coin):\n url = REST_URL + '/public/assetsstatus/{}'.format(coin)\n \"\"\"\n 获取资产的状态信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/assets_status\n https://api.bithumb.com/public/assetsstatus/{order_currency}\n :param coin: 币\n :return:\n 传入的币的状态，第一个值表示是否可以存入，第二个值表示是否可以提取\n {\n \"status\" : \"0000\",\n \"data\" :\n [\n {\n \"deposit_status\" : 1,\n \"withdrawal_status\" : 0\n }\n ]\n }\n \"\"\"\n data = check_and_get_data(http_util.get(url), None)\n return data['deposit_status'] == available, data['withdrawal_status'\n ] == available\n\n\ndef check_and_get_data(response, ignore_codes):\n body = json.loads(response.text)\n status = body['status']\n if SUCCESS_CODE != status:\n if status in ignore_codes:\n print('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(status, body[\n 'message']))\n return None\n else:\n raise BaseException('返回的status={}编码不是成功，message={}'.format(\n status, body['message']))\n return body['data']\n",
"step-5": "# encoding=utf8\nimport json\nimport time\n\nfrom util import http_util\n\navailable = 1\ndisable = 0\n\n# 交易所域名\nREST_URL = \"https://api.bithumb.com\"\n\nPAYMENT_CURRENCY_BTC = \"BTC\"\nPAYMENT_CURRENCY_KRW = \"KRW\"\n\n# 成功码\nSUCCESS_CODE = \"0000\"\n# 没有交易对的错误码\nNO_SYMBOL_CODE = [\"5600\", \"5500\"]\n\n# bithumb提现的最小值，获取地址：https://apidocs.bithumb.com/docs/withdrawal_coin\nMIN_WITHDRAWAL_QUANTITY = \"\"\"BTC: 0.002 | ETH: 0.01 | LTC: 0.1 | ETC: 0.1 | XRP: 21 | BCH: 0.002 | BTG: 0.002 | EOS: 0.5 | ICX: 4 | TRX: 150 | ELF: 10 | OMG: 2 | GLM: 30 | ZIL: 30 | POWR: 23 | LRC: 42 | EOSDAC: 10 | STEEM: 0.01 | STRAX: 0.2 | ZRX: 6 | REP: 0.08 | XEM: 4 | SNT: 23 | ADA: 1 | BAT: 3 | WTC: 1.4 | LOOM: 22 | WAVES: 2 | TRUE: 10 | LINK: 0.11 | MEETONE: 10 | HORUS: 10 | ADD: 100 | RNT: 300 | ENJ: 2 | VET: 200 | MTL: 0.9 | CHL: 100 | BLACK: 10 | ATD: 100 | IOST: 1000 | TMTG: 360 | QKC: 2000 | HDAC: 200 | WET: 840 | AMO: 7000 | BSV: 0.002 | BXA: 15 | DAC: 670 | ORBS: 24 | TFUEL: 10 | VALOR: 5 | CON: 460 | ANKR: 27 | MIX: 360 | LAMB: 40 | CRO: 17 | FX: 10 | CHR: 12 | MBL: 3500 | MXC: 72 | WIN: 1 | DVP: 56 | FCT: 20 | FNB: 460 | TRV: 100 | PCM: 170 | DAD: 12 | AOA: 560 | XSR: 1300 | WOM: 15 | SOC: 360 | EM: 1000 | QBZ: 340 | BOA: 10 | FLETA: 180 | SXP: 0.9 | COS: 97 | APIX: 36 | EL: 170 | BASIC: 460 | HIVE: 18 | XPR: 800 | FIT: 720 | EGG: 360 | BORA: 17 | ARPA: 35 | APM: 100 | CKB: 170 | AERGO: 13 | ANW: 28 | CENNZ: 60 | EVZ: 44 | MCI: 170 | SRM: 0.7 | QTCON: 56 | UNI: 0.13 | YFI: 0.0001 | UMA: 0.17 | AAVE: 0.01 | COMP: 0.01 | REN: 5 | BAL: 0.08 | RSR: 59 | NMR: 0.07 | RLC: 2 | UOS: 9 | SAND: 7 | CVT: 18 | STPT: 63 | GOM2: 320 | RINGX: 28 | BEL: 0.8 | DVC: 11 | OBSR: 170 | ORC: 2 | POLA: 15 | AWO: 270 | ADP: 59 | DVI: 9 | IBP: 25 | GHX: 5 | MIR: 0.5 | CBK: 0.5 | ONX: 5 | MVC: 25 | BLY: 25 | WOZX: 3 | ANV: 2 | GRT: 3 | MM: 4 | BIOT: 77 | XNO: 12 | SNX: 0.2 | RAI: 2 | COLA: 5 | NU: 8 | OXT: 6 | LINA: 34 | MAP: 34 | AQT: 0.6 | WIKEN: 130 | MANA: 5 | LPT: 0.15 | MKR: 0.0014 | SUSHI: 0.23 | NSBT: 0.3 | DON: 2 | ASM: 9 | PUNDIX: 0.7 | CELR: 50 | ARW: 0.5 | MSB: 10 | RLY: 5 | OCEAN: 4 | BFC: 25 | ALICE: 0.4 | CHZ: 9 | BCD: 2 | GXC: 4 | BTT: 5000 | VSYS: 100 | IPX: 80 | WICC: 32 | ONT: 7 | LUNA: 12 | NEWS: 10 | AION: 35 | META: 300 | ONG: 25 | ALGO: 4 | JST: 250 | XTZ: 1.2 | MLK: 20 | WEMIX: 40 | DOT: 1.5 | SUN: 1 | ATOM: 1 | SSX: 42 | TEMCO: 2000 | LZM: 25 | HIBS: 250 | BURGER: 0.9\"\"\"\n\nall_coin = []\n\ncurrency_min_withdrawal_quantity = dict()\n\nfor q in str.split(MIN_WITHDRAWAL_QUANTITY, \"|\"):\n c_list = q.strip().split(\":\")\n currency_min_withdrawal_quantity[c_list[0].strip()] = float(c_list[1].strip())\n all_coin.append(c_list[0].strip())\n\n\ndef get_all_coin_btc_ticker():\n \"\"\"\n :return: 获取所有币的使用btc购买时的ticker\n \"\"\"\n result = []\n for coin in all_coin:\n if coin != PAYMENT_CURRENCY_BTC:\n r = get_ticker(coin, PAYMENT_CURRENCY_BTC)\n if r is not None:\n result.append({\"coin\": coin, \"r\": r})\n time.sleep(0.05)\n return result\n\n\ndef get_ticker(order_currency, payment_currency):\n \"\"\"\n 获取指定交易对的ticker信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/ticker\n https://api.bithumb.com/public/ticker/BTC_KRW\n :return:\n {\n \"status\":\"0000\",\n \"data\":{\"opening_price\":\"63241000\",\"closing_price\":\"63651000\",\"min_price\":\"62944000\",\"max_price\":\"65351000\",\"units_traded\":\"2715.2835537\",\"acc_trade_value\":\"173294332105.4152\",\"prev_closing_price\":\"63239000\",\"units_traded_24H\":\"3471.39085837\",\"acc_trade_value_24H\":\"221565547379.3369\",\"fluctate_24H\":\"418000\",\"fluctate_rate_24H\":\"0.66\",\"date\":\"1619687597790\"}\n }\n \"\"\"\n url = REST_URL + \"/public/ticker/{}_{}\".format(order_currency, payment_currency)\n return check_and_get_data(http_util.get(url), NO_SYMBOL_CODE)\n\n\ndef get_min_withdrawal(coin):\n \"\"\"\n 获取指定的资产的提现最小值\n :param coin: 提现的资产，如BTC、ETH\n :return:\n 传入的单元最少可以提现多少\n \"\"\"\n return currency_min_withdrawal_quantity[coin]\n\n\ndef get_asset_status(coin):\n url = REST_URL + \"/public/assetsstatus/{}\".format(coin)\n \"\"\"\n 获取资产的状态信息：https://apidocs.bithumb.com/docs/assets_status\n https://api.bithumb.com/public/assetsstatus/{order_currency}\n :param coin: 币\n :return:\n 传入的币的状态，第一个值表示是否可以存入，第二个值表示是否可以提取\n {\n \"status\" : \"0000\",\n \"data\" :\n [\n {\n \"deposit_status\" : 1,\n \"withdrawal_status\" : 0\n }\n ]\n }\n \"\"\"\n data = check_and_get_data(http_util.get(url), None)\n return data[\"deposit_status\"] == available, data[\"withdrawal_status\"] == available\n\n\ndef check_and_get_data(response, ignore_codes):\n body = json.loads(response.text)\n status = body[\"status\"]\n if SUCCESS_CODE != status:\n if status in ignore_codes:\n print(\"返回的status={}编码不是成功，message={}\".format(status, body[\"message\"]))\n return None\n else:\n raise BaseException(\"返回的status={}编码不是成功，message={}\".format(status, body[\"message\"]))\n return body[\"data\"]\n",
"step-ids": [
3,
6,
7,
8,
9
]
}
|
[
3,
6,
7,
8,
9
] |
print("RUNNING ON CPU")
from library import config, utils, broker_funcs, portfolio
import numpy as np
import pandas as pd
# import matplotlib.pyplot as plt
from fbm.fbmlib import fbm
import time
import pickle
assert config.changePrice == True
print(config.config)
t0 = time.localtime()
t0str = time.strftime("%H:%M:%S",t0)
traderIDs = portfolio.portfGen()
transactions = pd.DataFrame()
totalOrders = pd.DataFrame()
broker = pd.DataFrame()
for t in range(993,4592):
broker, totalOrders = broker_funcs.thresholdBrokerage(traderIDs, t, broker, totalOrders)
broker, transactions = broker_funcs.instantMatch(traderIDs, broker, transactions)
portfolio.priceChange(time=t)
print("New threshold 500", t)
# with open('./results/traderIDs_cpu_nothreshold' + '.pkl', 'wb') as f:
# pickle.dump(traderIDs, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
# Ttransactions = pd.DataFrame()
# TtotalOrders = pd.DataFrame()
# Tbroker = pd.DataFrame()
# for key,portf in traderIDs.items():
# portf.reset(ptile=70)
# for t in range (993,4592):
# Tbroker, TtotalOrders = broker_funcs.thresholdBrokerage(traderIDs, t, Tbroker, TtotalOrders)
# Tbroker, Ttransactions = broker_funcs.instantMatch(traderIDs, Tbroker, Ttransactions)
# portfolio.priceChange(time=t)
# print(t)
t1 = time.localtime()
t1str = time.strftime("%H:%M:%S",t1)
with open('./results/traderIDs_500_newthreshold' + '.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(traderIDs, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
print("CPU RUN TIME | nportfs: ", config.nportfs)
print(t0str)
print(t1str)
TstockPool, ThurstPool = portfolio.stockChars()
transactions.to_csv('./results/transactions_500_newthreshold.csv')
totalOrders.to_csv('./results/totalOrders_500_newthreshold.csv')
np.save('./results/stockPool_500_newthreshold.npy',TstockPool)
np.save('./results/hurstPool_500_newthreshold.npy',ThurstPool)
conf = open('./results/config_500_newthresholded' + '.txt',"w")
conf.write(str(config.config))
conf.close()
|
normal
|
{
"blob_id": "21aee78e8cbb1ca150bca880e79dc0d84326e2d4",
"index": 4162,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "print('RUNNING ON CPU')\n<mask token>\nassert config.changePrice == True\nprint(config.config)\n<mask token>\nfor t in range(993, 4592):\n broker, totalOrders = broker_funcs.thresholdBrokerage(traderIDs, t,\n broker, totalOrders)\n broker, transactions = broker_funcs.instantMatch(traderIDs, broker,\n transactions)\n portfolio.priceChange(time=t)\n print('New threshold 500', t)\n<mask token>\nwith open('./results/traderIDs_500_newthreshold' + '.pkl', 'wb') as f:\n pickle.dump(traderIDs, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)\nprint('CPU RUN TIME | nportfs: ', config.nportfs)\nprint(t0str)\nprint(t1str)\n<mask token>\ntransactions.to_csv('./results/transactions_500_newthreshold.csv')\ntotalOrders.to_csv('./results/totalOrders_500_newthreshold.csv')\nnp.save('./results/stockPool_500_newthreshold.npy', TstockPool)\nnp.save('./results/hurstPool_500_newthreshold.npy', ThurstPool)\n<mask token>\nconf.write(str(config.config))\nconf.close()\n",
"step-3": "print('RUNNING ON CPU')\n<mask token>\nassert config.changePrice == True\nprint(config.config)\nt0 = time.localtime()\nt0str = time.strftime('%H:%M:%S', t0)\ntraderIDs = portfolio.portfGen()\ntransactions = pd.DataFrame()\ntotalOrders = pd.DataFrame()\nbroker = pd.DataFrame()\nfor t in range(993, 4592):\n broker, totalOrders = broker_funcs.thresholdBrokerage(traderIDs, t,\n broker, totalOrders)\n broker, transactions = broker_funcs.instantMatch(traderIDs, broker,\n transactions)\n portfolio.priceChange(time=t)\n print('New threshold 500', t)\nt1 = time.localtime()\nt1str = time.strftime('%H:%M:%S', t1)\nwith open('./results/traderIDs_500_newthreshold' + '.pkl', 'wb') as f:\n pickle.dump(traderIDs, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)\nprint('CPU RUN TIME | nportfs: ', config.nportfs)\nprint(t0str)\nprint(t1str)\nTstockPool, ThurstPool = portfolio.stockChars()\ntransactions.to_csv('./results/transactions_500_newthreshold.csv')\ntotalOrders.to_csv('./results/totalOrders_500_newthreshold.csv')\nnp.save('./results/stockPool_500_newthreshold.npy', TstockPool)\nnp.save('./results/hurstPool_500_newthreshold.npy', ThurstPool)\nconf = open('./results/config_500_newthresholded' + '.txt', 'w')\nconf.write(str(config.config))\nconf.close()\n",
"step-4": "print('RUNNING ON CPU')\nfrom library import config, utils, broker_funcs, portfolio\nimport numpy as np\nimport pandas as pd\nfrom fbm.fbmlib import fbm\nimport time\nimport pickle\nassert config.changePrice == True\nprint(config.config)\nt0 = time.localtime()\nt0str = time.strftime('%H:%M:%S', t0)\ntraderIDs = portfolio.portfGen()\ntransactions = pd.DataFrame()\ntotalOrders = pd.DataFrame()\nbroker = pd.DataFrame()\nfor t in range(993, 4592):\n broker, totalOrders = broker_funcs.thresholdBrokerage(traderIDs, t,\n broker, totalOrders)\n broker, transactions = broker_funcs.instantMatch(traderIDs, broker,\n transactions)\n portfolio.priceChange(time=t)\n print('New threshold 500', t)\nt1 = time.localtime()\nt1str = time.strftime('%H:%M:%S', t1)\nwith open('./results/traderIDs_500_newthreshold' + '.pkl', 'wb') as f:\n pickle.dump(traderIDs, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)\nprint('CPU RUN TIME | nportfs: ', config.nportfs)\nprint(t0str)\nprint(t1str)\nTstockPool, ThurstPool = portfolio.stockChars()\ntransactions.to_csv('./results/transactions_500_newthreshold.csv')\ntotalOrders.to_csv('./results/totalOrders_500_newthreshold.csv')\nnp.save('./results/stockPool_500_newthreshold.npy', TstockPool)\nnp.save('./results/hurstPool_500_newthreshold.npy', ThurstPool)\nconf = open('./results/config_500_newthresholded' + '.txt', 'w')\nconf.write(str(config.config))\nconf.close()\n",
"step-5": "print(\"RUNNING ON CPU\")\nfrom library import config, utils, broker_funcs, portfolio\nimport numpy as np\nimport pandas as pd\n# import matplotlib.pyplot as plt\nfrom fbm.fbmlib import fbm\nimport time\nimport pickle\n\nassert config.changePrice == True\n\nprint(config.config)\n\nt0 = time.localtime()\nt0str = time.strftime(\"%H:%M:%S\",t0)\n\n\ntraderIDs = portfolio.portfGen()\n\ntransactions = pd.DataFrame()\ntotalOrders = pd.DataFrame()\nbroker = pd.DataFrame()\n\nfor t in range(993,4592):\n broker, totalOrders = broker_funcs.thresholdBrokerage(traderIDs, t, broker, totalOrders)\n broker, transactions = broker_funcs.instantMatch(traderIDs, broker, transactions)\n portfolio.priceChange(time=t)\n print(\"New threshold 500\", t)\n\n# with open('./results/traderIDs_cpu_nothreshold' + '.pkl', 'wb') as f:\n# pickle.dump(traderIDs, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)\n\n# Ttransactions = pd.DataFrame()\n# TtotalOrders = pd.DataFrame()\n# Tbroker = pd.DataFrame()\n\n# for key,portf in traderIDs.items():\n# portf.reset(ptile=70)\n\n# for t in range (993,4592):\n# Tbroker, TtotalOrders = broker_funcs.thresholdBrokerage(traderIDs, t, Tbroker, TtotalOrders)\n# Tbroker, Ttransactions = broker_funcs.instantMatch(traderIDs, Tbroker, Ttransactions)\n# portfolio.priceChange(time=t)\n# print(t)\n\n\nt1 = time.localtime()\nt1str = time.strftime(\"%H:%M:%S\",t1)\n\n\n\nwith open('./results/traderIDs_500_newthreshold' + '.pkl', 'wb') as f:\n pickle.dump(traderIDs, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)\n\nprint(\"CPU RUN TIME | nportfs: \", config.nportfs)\nprint(t0str)\nprint(t1str)\n\nTstockPool, ThurstPool = portfolio.stockChars()\n\ntransactions.to_csv('./results/transactions_500_newthreshold.csv')\ntotalOrders.to_csv('./results/totalOrders_500_newthreshold.csv')\nnp.save('./results/stockPool_500_newthreshold.npy',TstockPool)\nnp.save('./results/hurstPool_500_newthreshold.npy',ThurstPool)\nconf = open('./results/config_500_newthresholded' + '.txt',\"w\")\nconf.write(str(config.config))\nconf.close()",
"step-ids": [
0,
1,
2,
3,
4
]
}
|
[
0,
1,
2,
3,
4
] |
<|reserved_special_token_0|>
def perform_math():
"""(numbers) -> numbers
accepts numbers from the user and performs continuous
mathematical equations on them.
precondition input must be numbers and mathematical signs
"""
global run
global previous
equation = ''
if previous == 0:
equation = input('Type in an Equation:')
else:
equation = input(str(previous))
if equation == 'quit':
run = False
else:
equation = re.sub('[a-zA-Z,:()" "]', '', equation)
if previous == 0:
previous = eval(equation)
else:
previous = eval(str(previous) + equation)
<|reserved_special_token_0|>
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
print('Welcome to the Python Calculator')
print('To stop calculator type: quit')
<|reserved_special_token_0|>
def perform_math():
"""(numbers) -> numbers
accepts numbers from the user and performs continuous
mathematical equations on them.
precondition input must be numbers and mathematical signs
"""
global run
global previous
equation = ''
if previous == 0:
equation = input('Type in an Equation:')
else:
equation = input(str(previous))
if equation == 'quit':
run = False
else:
equation = re.sub('[a-zA-Z,:()" "]', '', equation)
if previous == 0:
previous = eval(equation)
else:
previous = eval(str(previous) + equation)
while run:
perform_math()
<|reserved_special_token_1|>
<|reserved_special_token_0|>
print('Welcome to the Python Calculator')
print('To stop calculator type: quit')
previous = 0
run = True
def perform_math():
"""(numbers) -> numbers
accepts numbers from the user and performs continuous
mathematical equations on them.
precondition input must be numbers and mathematical signs
"""
global run
global previous
equation = ''
if previous == 0:
equation = input('Type in an Equation:')
else:
equation = input(str(previous))
if equation == 'quit':
run = False
else:
equation = re.sub('[a-zA-Z,:()" "]', '', equation)
if previous == 0:
previous = eval(equation)
else:
previous = eval(str(previous) + equation)
while run:
perform_math()
<|reserved_special_token_1|>
import re
print('Welcome to the Python Calculator')
print('To stop calculator type: quit')
previous = 0
run = True
def perform_math():
"""(numbers) -> numbers
accepts numbers from the user and performs continuous
mathematical equations on them.
precondition input must be numbers and mathematical signs
"""
global run
global previous
equation = ''
if previous == 0:
equation = input('Type in an Equation:')
else:
equation = input(str(previous))
if equation == 'quit':
run = False
else:
equation = re.sub('[a-zA-Z,:()" "]', '', equation)
if previous == 0:
previous = eval(equation)
else:
previous = eval(str(previous) + equation)
while run:
perform_math()
<|reserved_special_token_1|>
import re
print("Welcome to the Python Calculator")
print("To stop calculator type: quit")
previous = 0
run = True
def perform_math():
'''(numbers) -> numbers
accepts numbers from the user and performs continuous
mathematical equations on them.
precondition input must be numbers and mathematical signs
'''
global run
global previous
equation = ""
if previous == 0:
equation = input("Type in an Equation:")
else:
equation = input(str(previous))
#Is it too much to want to figure out a way to "force" numerical input?
if equation == "quit":
run = False
else:
equation = re.sub('[a-zA-Z,:()" "]', '' , equation)
if previous == 0:
previous = eval(equation)
else:
previous = eval(str(previous) + equation)
while run:
perform_math()
|
flexible
|
{
"blob_id": "4122da21abab462a28c925c1afa5792ec729a75a",
"index": 5087,
"step-1": "<mask token>\n\n\ndef perform_math():\n \"\"\"(numbers) -> numbers\n\n accepts numbers from the user and performs continuous\n mathematical equations on them.\n\n precondition input must be numbers and mathematical signs\n \n \"\"\"\n global run\n global previous\n equation = ''\n if previous == 0:\n equation = input('Type in an Equation:')\n else:\n equation = input(str(previous))\n if equation == 'quit':\n run = False\n else:\n equation = re.sub('[a-zA-Z,:()\" \"]', '', equation)\n if previous == 0:\n previous = eval(equation)\n else:\n previous = eval(str(previous) + equation)\n\n\n<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nprint('Welcome to the Python Calculator')\nprint('To stop calculator type: quit')\n<mask token>\n\n\ndef perform_math():\n \"\"\"(numbers) -> numbers\n\n accepts numbers from the user and performs continuous\n mathematical equations on them.\n\n precondition input must be numbers and mathematical signs\n \n \"\"\"\n global run\n global previous\n equation = ''\n if previous == 0:\n equation = input('Type in an Equation:')\n else:\n equation = input(str(previous))\n if equation == 'quit':\n run = False\n else:\n equation = re.sub('[a-zA-Z,:()\" \"]', '', equation)\n if previous == 0:\n previous = eval(equation)\n else:\n previous = eval(str(previous) + equation)\n\n\nwhile run:\n perform_math()\n",
"step-3": "<mask token>\nprint('Welcome to the Python Calculator')\nprint('To stop calculator type: quit')\nprevious = 0\nrun = True\n\n\ndef perform_math():\n \"\"\"(numbers) -> numbers\n\n accepts numbers from the user and performs continuous\n mathematical equations on them.\n\n precondition input must be numbers and mathematical signs\n \n \"\"\"\n global run\n global previous\n equation = ''\n if previous == 0:\n equation = input('Type in an Equation:')\n else:\n equation = input(str(previous))\n if equation == 'quit':\n run = False\n else:\n equation = re.sub('[a-zA-Z,:()\" \"]', '', equation)\n if previous == 0:\n previous = eval(equation)\n else:\n previous = eval(str(previous) + equation)\n\n\nwhile run:\n perform_math()\n",
"step-4": "import re\nprint('Welcome to the Python Calculator')\nprint('To stop calculator type: quit')\nprevious = 0\nrun = True\n\n\ndef perform_math():\n \"\"\"(numbers) -> numbers\n\n accepts numbers from the user and performs continuous\n mathematical equations on them.\n\n precondition input must be numbers and mathematical signs\n \n \"\"\"\n global run\n global previous\n equation = ''\n if previous == 0:\n equation = input('Type in an Equation:')\n else:\n equation = input(str(previous))\n if equation == 'quit':\n run = False\n else:\n equation = re.sub('[a-zA-Z,:()\" \"]', '', equation)\n if previous == 0:\n previous = eval(equation)\n else:\n previous = eval(str(previous) + equation)\n\n\nwhile run:\n perform_math()\n",
"step-5": "import re\r\n\r\nprint(\"Welcome to the Python Calculator\")\r\nprint(\"To stop calculator type: quit\")\r\n\r\nprevious = 0\r\nrun = True\r\n\r\ndef perform_math():\r\n '''(numbers) -> numbers\r\n\r\n accepts numbers from the user and performs continuous\r\n mathematical equations on them.\r\n\r\n precondition input must be numbers and mathematical signs\r\n \r\n '''\r\n \r\n global run\r\n global previous\r\n equation = \"\"\r\n if previous == 0:\r\n equation = input(\"Type in an Equation:\")\r\n else:\r\n equation = input(str(previous))\r\n \r\n #Is it too much to want to figure out a way to \"force\" numerical input?\r\n \r\n if equation == \"quit\":\r\n run = False\r\n else:\r\n equation = re.sub('[a-zA-Z,:()\" \"]', '' , equation)\r\n if previous == 0:\r\n previous = eval(equation)\r\n else:\r\n previous = eval(str(previous) + equation)\r\n \r\n\r\nwhile run:\r\n perform_math()\r\n",
"step-ids": [
1,
2,
3,
4,
5
]
}
|
[
1,
2,
3,
4,
5
] |
"""
Вам дана последовательность строк.
В каждой строке замените все вхождения нескольких одинаковых букв на одну букву.
Буквой считается символ из группы \w.
Sample Input:
attraction
buzzzz
Sample Output:
atraction
buz
"""
from sys import stdin
import re
for word in stdin:
lst_in = word
match = re.finditer(r'(\w)\1+', lst_in)
for item in match:
lst_in = lst_in.replace(item[0], item[0][0])
print(lst_in, end='')
|
normal
|
{
"blob_id": "5b7c04f23fb674191639e95dff8c530933379d67",
"index": 3686,
"step-1": "<mask token>\n",
"step-2": "<mask token>\nfor word in stdin:\n lst_in = word\n match = re.finditer('(\\\\w)\\\\1+', lst_in)\n for item in match:\n lst_in = lst_in.replace(item[0], item[0][0])\n print(lst_in, end='')\n",
"step-3": "<mask token>\nfrom sys import stdin\nimport re\nfor word in stdin:\n lst_in = word\n match = re.finditer('(\\\\w)\\\\1+', lst_in)\n for item in match:\n lst_in = lst_in.replace(item[0], item[0][0])\n print(lst_in, end='')\n",
"step-4": "\"\"\"\nВам дана последовательность строк.\nВ каждой строке замените все вхождения нескольких одинаковых букв на одну букву.\nБуквой считается символ из группы \\w.\nSample Input:\n\nattraction\nbuzzzz\nSample Output:\n\natraction\nbuz\n\"\"\"\nfrom sys import stdin\nimport re\n\nfor word in stdin:\n lst_in = word\n match = re.finditer(r'(\\w)\\1+', lst_in)\n for item in match:\n lst_in = lst_in.replace(item[0], item[0][0])\n print(lst_in, end='')\n",
"step-5": null,
"step-ids": [
0,
1,
2,
3
]
}
|
[
0,
1,
2,
3
] |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.