Prompt: Kirjoita melodia kansansävelmän tyyliin käyttäen ABC-nuottikirjoitusta.


Prompt:
RATKAISE TÄMÄ C++:lla: Kolme korttia, joissa on kirjaimet a
, b
, c
, on asetettu riviin jossain järjestyksessä. Voit suorittaa seuraavan operaation enintään kerran:

Valitse kaksi korttia ja vaihda ne.
Onko mahdollista, että rivi muuttuu muotoon abc
operaation jälkeen? Tulosta "YES", jos se on mahdollista, ja muussa tapauksessa "NO".
Syöte
Ensimmäinen rivi sisältää yhden kokonaisluvun t
 (1≤t≤6
) — testitapausten määrän.

Jokaisen testitapauksen ainoa rivi sisältää yhden merkkijonon, joka koostuu jokaisesta kolmesta merkistä a
, b
ja c
 täsmälleen kerran, mikä edustaa kortteja.

Tuloste
Tulosta jokaiselle testitapaukselle "YES", jos voit tehdä rivistä abc
enintään yhdellä operaatiolla, tai muussa tapauksessa "NO".

Voit tulostaa vastauksen missä tahansa tapauksessa (esimerkiksi merkkijonot "yEs", "yes", "Yes" ja "YES" tunnistetaan positiivisena vastauksena).

Esimerkki
syötekopio
6
abc
acb
bac
bca
cab
cba
tulostekopio
YES
YES
YES
NO
NO
YES
Huomautus
Ensimmäisessä testitapauksessa meidän ei tarvitse suorittaa mitään operaatioita, koska rivi on jo abc
.

Toisessa testitapauksessa voimme vaihtaa c
 ja b
: acb→abc
.

Kolmannessa testitapauksessa voimme vaihtaa b
 ja a
: bac→abc
.

Neljännessä testitapauksessa on mahdotonta tehdä abc
käyttämällä enintään yhtä operaatiota.


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


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


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


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


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


Prompt: Kuvaile, kuinka tekoäly voidaan sisällyttää pääomasijoitustoiminnan hankintaprosessiin.


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


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


Prompt: Miten fragmenttiin lisätään työkalupalkki?


Prompt:
Hei. Minulla on tämä URL-osoite, jonka voin liittää Microsoft Edge -selaimeeni, ja se lataa minulle PDF-tiedoston Power BI -verkkoraportistani. URL-osoite on: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF

Tietenkin, se pyytää minua ensin kirjautumaan Power BI -tililleni, kun ensin syötän URL-osoitteen, ja sitten se menee suoraan raporttiin ja lataa PDF:n. Kirjoitin Python-koodin tekemään tämän minulle. Koodi on onnistunut lataamaan PDF:n. Kuitenkin Python-koodin tuottama PDF ei aukea – se antaa virheilmoituksen, kun yritän avata sen: "Adobe Acrobat Reader ei voinut avata tiedostoa 'AriaPark.pdf'...". Olen epävarma siitä, mikä ongelma on. Ehkä ongelma on siinä, että Python-koodi ei tiedä Power BI -kirjautumistietojani päästäkseen PDF:ään, vai onko kyseessä jokin muu? Voitko auttaa? Python-koodi, jota käytän, on alla:

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

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

print("Raportit on ladattu onnistuneesti.")


Prompt:
Tarkastellaan tilaa:
$$\ket{\psi} = \frac{\ket{00} + \ket{01} + \ket{10}}{\sqrt{3}}$$

(a). Laske toisen kubitin redusoitu tiheysmatriisi tilasta $\ket{\psi}$.


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


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


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


Prompt:
Alicella ja Bobilla on kaksi noppaa.

He heittävät noppia yhdessä, merkitsevät muistiin kahden nopan silmälukujen summan ja toistavat.

Alicen voittaakseen, kahden peräkkäisen kierroksen (eli kahden peräkkäisen summan) täytyy tuottaa 7. Bobin voittaakseen hänen täytyy nähdä ensin kahdeksan ja sitten seitsemän. Kenen odotamme voittavan tämän pelin?
CONTINUE TO ITERATION 1


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


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


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


Prompt: Kirjoita funktio, joka generoi kryptografisesti turvallisia satunnaislukuja.


Prompt: Miten asettaa siemenet satunnaislukugeneraattorille Pythonissa säikeissä?


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


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


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


Prompt:
Jos minulla on TypeScript-luokka:

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

Kuinka saan poimittua ReactProperties-jäsenobjektin tyypin Luokka-tyypistä?


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


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


Prompt:
Ongelma
Äiti osti
�
N lelun paketin kahdelle lapselleen, Alicelle ja Bobille. Hän on jo päättänyt, mikä lelu menee kenellekin, mutta hän on unohtanut lelujen rahalliset arvot. Hän muistaa vain, että hän tilasi lelut niiden arvon mukaan nousevassa järjestyksessä. Hinnat ovat aina ei-negatiivisia.

Jakelun sanotaan olevan reilu, kun riippumatta siitä, mitkä todelliset arvot olivat, Alicen lelujen arvojen ja Bobin lelujen arvojen välinen ero ei ylitä minkään lelun enimmäisarvoa.

Muodollisesti, olkoon
�
�
v
i

  i:nnen lelun arvo, ja
�
S binäärinen merkkijono siten, että
�
�
=
1
S
i

 =1, jos lelu annetaan Alicelle, ja
�
�
=
0
S
i

 =0, jos lelu annetaan Bobille.
Tällöin
�
S:n edustaman jakelun sanotaan olevan reilu, jos kaikille mahdollisille taulukoille
�
v, jotka toteuttavat
0
≤
�
1
≤
�
2
≤
.
.
.
.
≤
�
�
0≤v
1

 ≤v
2

 ≤....≤v
N

 ,

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

i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =1]−
i=1
∑
N

 v
i

 ⋅[s
i

 =0]
∣
∣

 ≤v
N

missä
[
�
]
[P] on
1
1 jos ja vain jos
�
P on tosi, ja
0
0 muuten.

Sinulle annetaan binäärinen merkkijono
�
S, joka edustaa jakelua.
Tulosta KYLLÄ, jos annettu jakelu on reilu, ja EI muuten.

Syötteen muoto
Ensimmäinen syöttörivi sisältää yhden kokonaisluvun
�
T, joka ilmaisee testitapausten määrän.
Jokainen testitapaus koostuu kahdesta syöttörivistä.
Jokaisen testitapauksen ensimmäinen rivi sisältää yhden kokonaisluvun
�
N, lelujen määrän.
Jokaisen testitapauksen toinen rivi sisältää binäärisen merkkijonon
�
S, jonka pituus on
�
N.
Tulostusmuoto
Tulosta jokaiselle testitapaukselle uudelle riville vastaus: KYLLÄ tai EI riippuen siitä, edustaako
�
S reilua jakelua vai ei.

Jokainen tulosteen merkki voidaan tulostaa joko pienellä tai isolla kirjaimella, eli merkkijonot EI, ei, EIi ja Ei käsitellään kaikki samana.

Rajoitukset
1
≤
�
≤
1
0
4
1≤T≤10
4

1
≤
�
≤
1
0
5
1≤N≤10
5

Lukujen
�
N summa kaikissa testitapauksissa ei ylitä
3
⋅
1
0
5
3⋅10
5
 .
�
S on binäärinen merkkijono, jonka pituus on
�
N.
Esimerkki 1:
Syöte
Tuloste
6
1
1
2
00
4
1010
4
1100
6
010101
5
00001
KYLLÄ
EI
KYLLÄ
EI
KYLLÄ
EI
Selitys:
Testitapaus
1
1: Annettu kaava supistuu muotoon
∣
�
1
∣
≤
�
1
∣v
1

 ∣≤v
1

 , mikä on totta, koska
�
1
≥
0
v
1

 ≥0.

Testitapaus
2
2: Jakelu ei ole reilu arvoille
�
1
=
�
2
=
1
v
1

 =v
2

 =1, joten vastaus on EI.
Huomaa, että jakelu on reilu arvoille
�
1
=
�
2
=
0
v
1

 =v
2

 =0, mutta meidän on tarkistettava, onko se reilu kaikille mahdollisille
�
v:lle, jotka täyttävät rajoitukset.

Testitapaus
3
3: Voidaan todistaa, että jakelu on aina reilu.

Testitapaus
4
4: Jakelu ei ole reilu arvoille
�
=
[
1
,
2
,
4
,
8
]
v=[1,2,4,8].


Prompt:
Ongelma
Isännöit shakkikilpailun, jossa on 2^N ihmistä. Tarkalleen X heistä on luokiteltuja pelaajia ja loput 2^N−X ovat luokittelemattomia pelaajia.

Sinun tehtäväsi on jakaa pelaajat N pariin, jossa jokainen pelaaja pelaa parinsa kanssa.

Koska haluat, että luokitelluilla pelaajilla on etulyöntiasema, haluat parittaa heidät luokittelemattomien pelaajien kanssa. Siksi haluat minimoida niiden luokiteltujen pelaajien määrän, joiden vastustaja on myös luokiteltu.
Tulosta pienin määrä luokiteltuja pelaajia, joiden vastustajat ovat myös luokiteltuja, kaikkien mahdollisten parien joukossa.

Syötemuoto
Ensimmäinen syöttörivi sisältää yhden kokonaisluvun T, joka ilmaisee testitapausten määrän.
Jokainen testitapaus koostuu 1 rivistä, joka sisältää 2 välilyönnillä erotettua kokonaislukua N ja X, mikä tarkoittaa, että on 2^N pelaajaa ja X heistä on luokiteltu.
Tulostusmuoto
Tulosta kullekin testitapaukselle uudelle riville pienin määrä luokiteltuja pelaajia, joilla on luokitellut vastustajat.

Rajoitteet
1 ≤ T ≤ 2600
1 ≤ N ≤ 50
0 ≤ X ≤ 2⋅N
Esimerkki 1:
Syöte
Tuloste
6
1 0
1 1
1 2
4 4
4 6
10 20
0
0
2
0
4
20
Selitys:
Testitapaus 1: Ei ole luokiteltua pelaajaa, joten yhdelläkään luokitellulla pelaajalla ei ole vastustajaa, joka olisi myös luokiteltu. Siten vastaus on 0.

Testitapaus 2: On vain yksi ottelu, joka on luokitellun pelaajan ja luokittelemattoman pelaajan välillä. Siten vastaus on 0.

Testitapaus 3: On vain yksi ottelu, joka on 2 luokitellun pelaajan välillä. Siten vastaus on 2, koska molemmat osallistuvat niiden luokiteltujen pelaajien määrään, joiden vastustajat ovat myös luokiteltuja.


Prompt:
[CXX1429] virhe koontiversion luonnissa ndkBuild-työkalulla käyttäen tiedostoa E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk: Android NDK: APP_BUILD_SCRIPT osoittaa tuntemattomaan tiedostoon: E:\Dhruvin kheni\Backup\Backup\Pancard_pe_loan\Pancard_pe_loan\app\src\main\jni\Android.mk

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


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


Prompt: Anna 15 hyökkäysvektoria valmistavassa teollisuudessa ja menetelmät tunnistettujen riskien lieventämiseen.


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


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


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


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


Prompt:
Auta minua ratkaisemaan seuraava kysymys. Anna intuitiivinen, helposti ymmärrettävä vaiheittainen ratkaisu:

Annettuna kaksi järjestettyä taulukkoa nums1 ja nums2, joiden koko on m ja n, palauta näiden kahden järjestetyn taulukon mediaani.


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


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


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


Prompt: Mikä on menestyksekkäin markkinoillemenostrategia hallinnoiduille palveluille?


Prompt:
Hei, mitä mieltä olet tästä Arduino-koodista ymmärrettävyyden, optimoinnin ja koon suhteen? Onko sinulla parannusehdotuksia?

Kiitos avustasi, arvostan panostasi.


Prompt:
etsi ongelma: #include "mbed.h"
#include <exception>

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

Thread thread2;
Thread thread3;

int counter = 0;

// Aliohjelma mille tahansa LEDille
void ledAny (DigitalOut *ledA){
    while(true){
        *ledA = 1;
        ThisThread::sleep_for(500ms);
        *ledA =0;
        ThisThread::sleep_for(1500ms);
        printf("Osoittimeni on %p\n", *ledA);
    }
}

// main() suoritetaan omassa säikeessään käyttöjärjestelmässä
int main(){

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

    while (true) {
        counter = counter + 1;

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

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

    }
}


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


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


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


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


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


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


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


Prompt:
Tässä on luettelo ajoitusjärjestelmän yleisimmistä ongelmista. Voitko luokitella ne ja raportoida yleisimpien ongelmien määrät:

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


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


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


Bob, Alice, Relationships & Interactions

Prompt: Kirjoita laulu monnista Bob Dylanin tyyliin.


Bob, Alice, Relationships & Interactions

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


Prompt: Kirjoita Chrome-lisäosa, joka tallentaa nykyisen sivun sisällön.


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


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


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


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


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


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


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


Prompt:
Kirjoita toiminnallisuus rxdataF-muuttujan tulostamiseksi c:ssä:
ru->common.rxdataF     = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );
ru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) );


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

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

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


Prompt: Näytä minulle vaiheet laskutussovelluksen rakentamiseen Pythonilla.


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


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


Prompt:
Olet tietohallintojohtaja ja toimit sen mukaisesti. Kirjoita viikoittainen toimintakertomus otsikoiden ja luettelomerkittyjen lauseiden muodossa. Tee yhteenveto ja sisällytä seuraavat tiedot: IT:n tärkeimmät päivitykset (strategiset aloitteet)

*   Turvallisuus/Viestintä Madison Industriesin kanssa
*   Sisäinen/ulkoinen tunkeutumistestaus jatkuu tällä viikolla ja sen on suunniteltu päättyvän tulevana perjantaina. Meidän pitäisi saada selonteko ja raportti ensi viikon alkupuolella. Greenpages on ollut erittäin perusteellinen ja heillä on kattavampi lähestymistapa kuin aiemmissa Evolve-tunkeutumistestauksissamme.
*   Tunkeutumistestauksen korjausten prioriteettien seuranta, 1/10 jäljellä. Exchangen palvelimien päivittäminen kehitystä varten.
*   Kuukausittainen turvallisuuspuhelu Ken Holmesin kanssa tiistaina 20. kesäkuuta. Suoritettiin kyberriskien vertailu kaikkiin Madisonin yrityksiin verrattuna.

    *   Streck on sijoitettu 7. sijalle 39 yrityksestä kokonaisvalmiusasteikolla (1 punainen, 5 keltainen, 3 vihreä)
    *   Keskusteltiin KnowBe4-turvallisuuskoulutuksemme keltaisesta luokituksesta, jossa 63 tiliä ei ole suorittanut koulutusta. Luettelo 63:sta sisälsi ryhmätilejä ja poistettavia tilejä. Todellinen luku on 4 henkilöä, joiden on suoritettava koulutus. Seuraamme näitä 4 henkilöä tänään.
*   Ken ja minä keskustelimme myös Streckin suunnitelmista tekoälyn ja poikkeustilanteisiin vastaamisen osalta. Ken on lisännyt minut Madisonin komiteoihin molempien aiheiden osalta.
*   Ken totesi, että Madison järjestää IT-johtajien kokouksen GreenPagesin konferenssissa lokakuussa. Hän on pyytänyt minua osallistumaan. Olin budjetoinut 2-3 IT-osallistujaa.

Paikan päällä olevan Exchangen poistaminen käytöstä

*   Madison on päättänyt mahdollisimman pian
*   Infrastruktuuri on pystytetty ja korvaavaa ratkaisua testataan
*   Dave S, Doug V, Will J, Justin B, Molly M ja Scott M tapasivat 9.6.2023
*   10/18 sovelluksesta on vielä jäljellä

*   Tekoälyn suunnittelu
*   Priyalla ja minulla oli jatkotapaaminen Troy Bothwellin kanssa tarkastellaksemme 4 tekoäly-FY24-ehdotusprojektia, joita voimme harkita käyttämällä valmiita tai itse kehitettyjä tekoälyratkaisuja. Troy/minä olemme rakentamassa perusteluja ja liiketoimintamallia sää-tekoälysovellukselle ja varaston sijoittelusovellukselle, jotka esitetään Johnille ensisijaisiksi projekteiksi CY24:lle. Koordinoin muiden Omahassa sijaitsevien IT- ja tuotantojohtajien kanssa saadakseni käyttötapauksia, parhaita käytäntöjä ja ehdotuksia valmiista ratkaisuista. Jos itse kehitettyjä ratkaisuja on harkittava, on tarkasteltava konsultointiratkaisua, koska tiimillämme ei ole tällä hetkellä tätä osaamista.
*   Tapasin John S:n ja Chrisin T&K:sta kahden erillisen projektin tiimoilta.

    *   Capstone-projekti useiden instrumenttien pdf-tiedostojen automatisoinnista. Instrumentit tuottavat satoja pdf-tiedostoja, jotka on replikoitava manuaalisesti ja sitten tulostettava. Voidaan luoda sovellus


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


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


Prompt:
```python
%%writefile app.py
import streamlit as st
import pandas as pd
import io
import joblib
import base64
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import datetime
from sklearn import tree
from sklearn.tree import _tree
import numpy as np
import plotly.express as px
from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer

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

    def set_background(png_file):
        bin_str = get_base64(png_file)
        page_bg_img = (
            """
        <style>
        .stApp {
        background-image: url("data:image/png;base64,%s");
        background-size: cover;
        }
        </style>
        """
            % bin_str
        )
        st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True)

    set_background("Screenshot (29).png")
    red_title = '<h1 style="color: white;">Equipment Failure Prediction</h1>'

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

        # Display the first screen

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

    def set_background(png_file):
        bin_str = get_base64(png_file)
        page_bg_img = (
            """
          <style>
          .stApp {
          background-image: url("data:image/png;base64,%s");
          background-size: cover;
          }
          </style>
          """
            % bin_str
        )
        st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True)

    set_background("Screenshot (32).png")
    st.markdown('<div style="margin-top: 50px;"></div>', unsafe_allow_html=True)
    st.subheader("Early warning Signal:")
    # Create a DataFrame with the first 10 records with prediction status 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Create a DataFrame with all records with prediction status 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Combine the DataFrames
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["Synthetic_Timestamp"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')

    # Create Plotly scatter plot
    fig = px.scatter(
        df_combined,
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        color="Predicted_Status",
        color_continuous_scale=["green", "red"],
        labels={"Predicted_Status": "Value", "Synthetic_Timestamp": "Timestamp"},
        title="Machine Status Prediction - Combined",
    )
    fig.update_traces(marker=dict(size=12))
    st.plotly_chart(fig)

    # Handle click events
    selected_point = st.session_state.get("selected_point", None)

    # if selected_point:
    #     st.write(f"You've selected point: {selected_point}")

    #     # Extract data for the selected instance
    #     selected_index = selected_point["points"][0]["pointNumber"]
    #     instance = df_combined.iloc[selected_index].drop(
    #         ["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"]
    #     )  # Adjust columns as needed
    #     st.write(f"Instance details: {instance}")

    #     # Load the model and explainer (ensure they are fitted)
    #     model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
    #     explainer = LimeTabularExplainer(
    #         df_combined.drop(
    #             columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"]
    #         ).values,  # Training data
    #         feature_names=df_combined.drop(
    #             columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"]
    #         ).columns,  # Feature names
    #         class_names=["0", "1"],  # Class names
    #         mode="classification",  # For classification tasks
    #     )

    #     # Explain the instance
    #     explanation = explainer.explain_instance(
    #         instance.values, model.predict_proba, num_features=len(instance)
    #     )

    #     # Display LIME explanation
    #     st.subheader("LIME Explanation")
    #     st.write("Local Feature Importance:")
    #     for feature, weight in explanation.as_list():
    #         st.write(f"{feature}: {weight}")

    #     # You can also visualize the explanation using HTML
    #     # st.components.v1.html(explanation.as_html(), height=800)

    def update_selected_point(trace, points, selector):
        st.session_state["selected_point"] = points.point_inds[0]
        # selected_index = points.point_inds[0]
        # st.write(df_combined.iloc[selected_index])

    fig.update_layout(
        {
            "clickmode": "event+select",
        }
    )
    fig.data[0].on_click(update_selected_point)
    # st.plotly_chart(fig)
    # st.write(df_combined.iloc[selected_index])
    # Create a download link
    with st.sidebar:
        st.subheader("Download the File with Predictions:")
        # st.write("Download the File with Predictions:")
        # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
        modified_file_name = (
            f"file_with_predictions_{uploaded_file.name}"
            if uploaded_file.name
            else "file_with_predictions.xlsx"
        )

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

        # Rules functions
        def get_rules(tree, feature_names, class_names):
            tree_ = tree.tree_
            feature_name = [
                feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefined!"
                for i in tree_.feature
            ]

            paths = []
            path = []

            def recurse(node, path, paths):

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

            recurse(0, path, paths)

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

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

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

            return rules

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

        # Create a download link
        st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )

# Run the app
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")

```
import streamlit as st
import pandas as pd
import io
import joblib
import base64
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import datetime
from sklearn import tree
from sklearn.tree import _tree
import numpy as np
import plotly.express as px
from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer

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

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

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

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

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

        # Display the first screen

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

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

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

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

', unsafe_allow_html=True)
    st.subheader("Early warning Signal:")
    # Create a DataFrame with the first 10 records with prediction status 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Create a DataFrame with all records with prediction status 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Combine the DataFrames
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["Synthetic_Timestamp"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')

    # Create Plotly scatter plot
    fig = px.scatter(
        df_combined,
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        color="Predicted_Status",
        color_continuous_scale=["green", "red"],
        labels={"Predicted_Status": "Value", "Synthetic_Timestamp": "Timestamp"},
        title="Machine Status Prediction - Combined",
    )
    fig.update_traces(marker=dict(size=12))
    st.plotly_chart(fig)

    # Handle click events
    selected_point = st.session_state.get("selected_point", None)

    # if selected_point:
    #     st.write(f"You've selected point: {selected_point}")

    #     # Extract data for the selected instance
    #     selected_index = selected_point["points"][0]["pointNumber"]
    #     instance = df_combined.iloc[selected_index].drop(
    #         ["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"]
    #     )  # Adjust columns as needed
    #     st.write(f"Instance details: {instance}")

    #     # Load the model and explainer (ensure they are fitted)
    #     model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
    #     explainer = LimeTabularExplainer(
    #         df_combined.drop(
    #             columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"]
    #         ).values,  # Training data
    #         feature_names=df_combined.drop(
    #             columns=["Predicted_Status", "Synthetic_Timestamp"]
    #         ).columns,  # Feature names
    #         class_names=["0", "1"],  # Class names
    #         mode="classification",  # For classification tasks
    #     )

    #     # Explain the instance
    #     explanation = explainer.explain_instance(
    #         instance.values, model.predict_proba, num_features=len(instance)
    #     )

    #     # Display LIME explanation
    #     st.subheader("LIME Explanation")
    #     st.write("Local Feature Importance:")
    #     for feature, weight in explanation.as_list():
    #         st.write(f"{feature}: {weight}")

    #     # You can also visualize the explanation using HTML
    #     # st.components.v1.html(explanation.as_html(), height=800)

    def update_selected_point(trace, points, selector):
        st.session_state["selected_point"] = points.point_inds[0]
        # selected_index = points.point_inds[0]
        # st.write(df_combined.iloc[selected_index])

    fig.update_layout(
        {
            "clickmode": "event+select",
        }
    )
    fig.data[0].on_click(update_selected_point)
    # st.plotly_chart(fig)
    # st.write(df_combined.iloc[selected_index])
    # Create a download link
    with st.sidebar:
        st.subheader("Download the File with Predictions:")
        # st.write("Download the File with Predictions:")
        # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
        modified_file_name = (
            f"file_with_predictions_{uploaded_file.name}"
            if uploaded_file.name
            else "file_with_predictions.xlsx"
        )

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

        # Rules functions
        def get_rules(tree, feature_names, class_names):
            tree_ = tree.tree_
            feature_name = [
                feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefined!"
                for i in tree_.feature
            ]

            paths = []
            path = []

            def recurse(node, path, paths):

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

            recurse(0, path, paths)

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

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

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

            return rules

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

        # Create a download link
        st.download_button(
            label="Model Explainability",
            data=rules_data_file,
            file_name="rules_data.csv",
            key="download_rules_data",
        )

# Run the app
if __name__ == "__main__":
    st.set_option("deprecation.showPyplotGlobalUse", False)
    st.set_page_config(page_title="Equipment Failure Prediction", page_icon="📈")
    pages = ["Upload and Predict", "Graph and Download"]
    page = st.sidebar.selectbox("Select a page", pages)
    if page == "Upload and Predict":
        upload_and_generate_predictions()
    elif page == "Graph and Download":
        if hasattr(st.session_state, "predictions_df"):
            display_graph(
                st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file
            )
        else:
            st.warning("Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.")
```

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

# Funktio tiedoston lataamiseen ja ennusteiden luomiseen
def upload_and_generate_predictions():
    # Tiedoston lataus- ja ennustuskoodi
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

    # Näytetään punainen otsikko käyttämällä st.markdown
    st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)
    # Näytetään mukautettu CSS-tyyli
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Lataa Excel- tai CSV-tiedosto", type=["xlsx", "csv"]
    )
    if uploaded_file is not None:
        # Luetaan tiedosto DataFrameen
        if (
            uploaded_file.type
            == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
        ):  # Excel-tiedosto
            df = pd.read_excel(uploaded_file, engine="openpyxl")
        else:  # CSV-tiedosto
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
        # st.session_state.predictions_df = df
        # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file

        # Näytetään ensimmäinen näkymä

        if st.button("Luo ennusteet"):
            model = joblib.load("des_tree_clss.joblib")
            prediction = ""
            if "machine_status" in df.columns.to_list():
                prediction = model.predict(df.drop(columns=["machine_status"]))
            else:
                prediction = model.predict(df)
            df["Predicted_Status"] = prediction
            st.success("Ennusteet luotu onnistuneesti!")
            st.session_state.predictions_df = df
            st.session_state.uploaded_file = uploaded_file
            # Näytetään muokattu DataFrame ennusteilla
            # Tallennetaan DataFrame ennusteilla st.session_stateen
            # Siirrytään toiseen näkymään (kaavion näyttö)
def display_graph(predictions_df, uploaded_file):
    def get_base64(bin_file):
        with open(bin_file, "rb") as f:
            data = f.read()
        return base64.b64encode(data).decode()

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

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

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

', unsafe_allow_html=True)
    st.subheader("Aikainen varoitussignaali:")
    # Luodaan DataFrame kymmenestä ensimmäisestä tietueesta, joilla on ennustetila 1
    df_status_1 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 1].head(10)
    # Luodaan DataFrame kaikista tietueista, joilla on ennustetila 0
    df_status_0 = predictions_df[predictions_df["Predicted_Status"] == 0].head(10)
    # Yhdistetään DataFramet
    df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])
    start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)
    df_combined["Synthetic_Timestamp"] = pd.date_range(
        start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq="T"
    )
    # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')
    plt.figure(figsize=(10, 3))
    sns.scatterplot(
        x="Synthetic_Timestamp",
        y="Predicted_Status",
        hue="Predicted_Status",
        marker="o",
        s=200,
        data=df_combined,
        palette={1: "red", 0: "green"},
    )
    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
    # plt.title("Koneen tilan ennustus - Yhdistetty")
    plt.xlabel("Aikaleima")
    plt.ylabel("Arvo")
    st.pyplot()
    # Luodaan latauslinkki
    st.subheader("Lataa tiedosto ennusteilla:")
    st.write("Lataa tiedosto ennusteilla:")
    # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)
    modified_file_name = (
        f"file_with_predictions_{uploaded_file.name}"
        if uploaded_file.name
        else "file_with_predictions.xlsx"
    )

    # Muunnetaan DataFrame binäärivirraksi
    modified_file = io.BytesIO()
    if (
        uploaded_file.type
        == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
    ):  # Excel-tiedosto
        predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine="xlsxwriter")
    else:  # CSV-tiedosto
        predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)
    modified_file.seek(0)
    # Luodaan latauslinkki
    st.download_button(
        label="Lataa tiedosto ennusteilla",
        data=modified_file,
        file_name=modified_file_name,
        key="download_file_with_predictions",
    )
    # Sääntöfunktiot
    def get_rules(tree, feature_names, class_names):
        tree_ = tree.tree_
        feature_name = [
            feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else "undefined!"
            for i in tree_.feature
        ]

        paths = []
        path = []

        def recurse(node, path, paths):

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


Prompt: Kehitä tapa jäsentää dataframe pythonissa käyttämällä bytestreamia lataamatta koko koodia.


Prompt: Miten kirjoitetaan ohjelma Pythonilla lentoreitin laskemiseksi?


Prompt: Anna Python-koodi piin laskemiseksi äärettömän tarkasti.


Prompt: Anna minulle JavaScript-koodi piin laskemiseksi.


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


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


Prompt: Mikä on hyvä tapa laskea nukleaationopeus kosmologiselle faasimuutokselle?


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


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


Prompt: Mitä tietokantakaavaa voidaan käyttää sosiaalisen verkoston linkkien tallentamiseen?


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


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


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


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


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


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


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


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


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


Prompt: Miten ratkaisisit ilmastonmuutosongelman? Anna yksityiskohtainen strategia seuraaville 20 vuodelle.


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


Prompt:
Osaatko luoda vuokaavion seuraavalle koodille: switch (currentState) {
   case IDLE:

       break;
    case START:

       break;

    case CHANGE_SPEED:

       break;

    case STOP:

       break;
}


Prompt:
Hämärrä tämä funktio minulle:

function minion
{
    $ooo = '16:3'
    $hr = $null
    while ($hr -lt $ooo +""+ $ran) {
        $wsh = New-Object -ComObject WScript.shell
        $wsh.sendkeys('+{F15}')
        $hr = (Get-Date).ToString('HH:mm')
        $ran = (Get-Random -Minimum 1 -Maximum 9)
        Clear-Host
        write-host Checking Ratio: $ran":"$hr":"$ran
        Start-Sleep -Seconds 58
    }
}


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


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


Prompt:
Olen kouluttanut ennustajan käyttäen GluonTS:ää useilla toisiinsa liittyvillä dataseteillä. Minulla on lista ennusteista ja aikasarjoista, jotka loin näin:
    forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
        dataset=test_ds,  # test dataset
        predictor=predictor,  # predictor
        num_samples=100,  # number of sample paths we want for evaluation
    )

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

Miten lasken keskineliövirheen ja keskihajonnan sekä mahdolliset muut hyödylliset mittarit arviointia varten?


Prompt:
Oletetaan, että meillä on työnvalvontaohjelmisto ja haluamme toteuttaa moduulin, joka lähettää sähköposti-ilmoituksia, jos työn suorittaminen kestää liian kauan. Moduulin tulisi määrittää autonomisesti, mikä on "liian kauan", perustuen suoritushistoriaan.

Voisimme laskea aritmeettisen keskiarvon ja keskihajonnan, ja hälyttää, jos suoritusaika on esimerkiksi ylimmässä 1 prosentissa, mutta:
1) suoritusaika voi riippua esimerkiksi viikonpäivästä (esim. arkipäivä/viikonloppu)
2) suoritusajalla voi olla globaali (nouseva) trendi
3) suoritusajassa voi olla äkillisiä hyppyjä johtuen pohjimmaisista muutoksista ("1. tammikuuta alkaen käsittelemme sekä käteis- että korttimaksuja, ja volyymi hyppää äkillisesti 5-kertaiseksi")

Voitko hahmotella ideoita siitä, miten tällainen järjestelmä voitaisiin toteuttaa ja miten yllä olevat kohdat voitaisiin huomioida?


Prompt: Anna minulle esimerkki signaalin keskeyttämästä estävästä lukuoperaatiosta ja EINTR-käsittelystä.


Prompt: Kirjoita C++-koodia lukemaan verkkopaketteja socketista portista 888.


Prompt: Chatbottini tulostaa "### Instruction: <kaikki ohjeensa>" jokaisen vastauksen lopussa. Tämä näyttää tapahtuvan ainoastaan sen jälkeen, kun se muuttaa kontekstimuistinsa kokoa. Mikä on todennäköinen syy tähän virheelliseen tulosteeseen ja miten sen voi korjata?


Prompt: Anna vaiheittaiset ohjeet siitä, miten lähestyä ja vastata eettisiin kysymyksiin.


Prompt: On olemassa peli, jossa pelaajalle annetaan lista N uniikkia numeroa väliltä 1 - T. Sitten, jokaisella kierroksella arvotaan numero T numeron joukosta, pois lukien ne, jotka on arvottu edellisillä kierroksilla. Peli päättyy, kun kaikki pelaajalle annetut numerot on arvottu. Kirjoita rekursiivinen kaava pelin päättymiseen tarvittavien kierrosten odotusarvolle (eli E(N,M)).


Prompt: Kirjoita After Effectsissä lauseke muotokerroksen polkuominaisuuteen, jotta se piirtää 500x500 PX:n neliön, jonka oikea yläkulma on pyöristetty.


Prompt: 0 19 * * 1-5 TZ=America/New_York


Prompt: Kirjoita bash-skripti rclonen varmuuskopioiden automatisoimiseksi Arch Linuxissa systemctl-ajastimien avulla, ei cron-töiden.


Prompt:
Minulla on mielenkiintoinen ongelma: Minulla on joku, joka toteuttaa minulle kryptografisen funktion seuraavasti:

- On olemassa HSM, joka sisältää salaisen avaimen k, jonka minä tiedän
- HSM luo johdetun avaimen käyttämällä HKDF:ää
- Johdettua avainta voidaan sitten käyttää kommunikointiin

Yllä olevat toiminnot ovat deterministisiä. Haluan kuitenkin, että satunnaisuutta sisällytetään, jotta saadaan täydellinen edelleenpäin suuntautuva suojaus. Nykyinen idea on ottaa HKDF:n deterministinen johdettu avain ja hajauttaa se yhdessä satunnaisen luvun kanssa, jotta saadaan istuntoavain seuraavasti: istuntoavain = sha(johdettu avain, satunnainen)

Mutta nyt minulla on eri ongelma: Käynnissä olevassa järjestelmässä en voi tarkistaa, onko istuntoavain todella satunnaisuuden tuote vai onko siihen toteutettu takaovi. Onko olemassa mekanismia, jonka avulla voin tehdä menettelystä todennettavan?


Prompt:
1. Syöttöparametrit: HMAC ottaa kaksi syötettä: salaisen avaimen (K) ja todennettavan viestin tai datan (M). Lisäksi se vaatii kryptografisen tiivistefunktion (H), kuten SHA-256:n tai SHA-3:n.
2. Avaimen täyttö: Tarvittaessa salainen avain (K) täytetään tai katkaistaan tiivistefunktion lohkokoon mukaiseksi (tyypillisesti 512 bittiä SHA-2:lle).
3. Sisempi täyttö: XOR (poissulkeva TAI) -operaatioita suoritetaan täytetylle avaimelle (K) käyttäen kahta kiinteää arvoa, jotka tunnetaan sisempänä ja ulompana täyttövakiona (ipad ja opad). Nämä vakiot ovat spesifisiä HMAC-algoritmille.
ipad:ia käytetään XOR-operaatioon avaimen kanssa ennen tiivistämistä.
opad:ia käytetään XOR-operaatioon avaimen kanssa tiivistämisen jälkeen.
4. Sisempi tiiviste: Sisempi täyttö (ipad XOR K) yhdistetään viestiin (M), ja tämä yhdistetty arvo tiivistetään käyttäen valittua tiivistefunktiota (H). Tämä tuottaa väliaikaisen tiivistetuloksen, joka merkitään H(ipad XOR K || M).
5. Ulompi tiiviste: Ulompi täyttö (opad XOR K) yhdistetään edellisen vaiheen väliaikaiseen tiivistetulokseen (H(ipad XOR K || M)), ja tämä yhdistetty arvo tiivistetään uudelleen käyttäen samaa tiivistefunktiota (H). Tämä lopullinen tiivistysoperaatio tuottaa HMAC:n, jota edustetaan H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).
HMAC-tuloste: Toisen tiivistysoperaation tulos on HMAC, joka on kiinteän kokoinen arvo, joka voidaan liittää viestiin MAC-koodin luomiseksi. Yllä olevan perusteella "Selitä HMAC".


Prompt: Hei, tarvitsen Ruby-koodin, joka käyttää SketchUpin API:a piirtääkseni kuution.


Prompt:
Tulet toimimaan johtavana analyytikkona, joka on SQL:n asiantuntija. Autat minua, nuorempaa analyytikkoa, ymmärtämään hyvin SQL-kyselyitä, joita käytämme yhdessä. Voitko lisätä kommentteja tähän kyselyyn, jotta muiden analyytikkojen on helppo ymmärtää se? SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,
avg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients
FROM PATIENT_INFO
GROUP BY cube(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC


Prompt: Listaa EU:n kyberturvallisuusasetuksen (CSA) ja tuotevastuudirektiivin (PLD) mahdollisia sivuvaikutuksia tai komplikaatioita, jotka voivat liittyä yksittäisiin ohjelmistokehittäjiin.


Prompt: Toimi kuin MIT:n tietojenkäsittelytieteilijä. Mitkä ovat parhaat käytännöt Windows-PC:n hallintaan ja konfigurointiin yleiskäyttöön ja sovelluskehitykseen? Ota huomioon useat käyttäjätilit yhdeltä käyttäjältä. Ota huomioon kyberturvallisuus. Ota huomioon kehitysympäristö Github-repolle.


Prompt: Kirjoita vb.netissä funktio, joka palauttaa jokaisen tietokoneella käynnissä olevan ohjelman prosessorin ja RAM-muistin käytön. Sen tulisi palauttaa Pgr-listana, jossa Pgr on tietue, joka sisältää ohjelman nimen, RAM-muistin käytön ja prosessorin käytön.


Prompt: GDDR6- ja GDDR7-muistien tekniset yksityiskohdat, ei laadullista tietoa, vain tarkkoja tietoja. Sisältää muistikaistanleveyden esimerkkilaskelmat 2500 MHz:lle molemmilla teknologioilla.


Prompt: Miten voin yhdistää kaksi gpx-tiedostoa Linuxin komentorivillä?


Prompt: Luo C#-funktio, joka yhdistää Word-dokumentteja yhdeksi käyttämällä OpenXML SDK:ta. Ensimmäisestä dokumentista tulisi ottaa kaksi ensimmäistä sivua, ylä- ja alatunniste sekä muotoilu, kuten fontit ja tyylit, ja toisesta tiedostosta vain sivujen sisältö ja sanasto. Molemmat tiedostot voivat sisältää kuvia.


Prompt: Oletetaan, että työskentelet datan laadun parissa ja yrität kehittää algoritmia luokittelemaan datajoukon tyypin, joko master-dataan tai transaktiodataan. Minkä strategian ja laskutoimitukset suorittaisit?


Prompt: Mitkä ovat tärkeitä parhaita käytäntöjä ladattaessa dataa raakadatakerroksesta tietovarastossa raportointikerrokseen?


Prompt: Kuvaile, kuinka Databricks SQL yhdistetään tiedonsiirtotyökaluihin, kuten Fivetran.


Prompt:
Minulla on SQL-taulu, jonka skeema on seuraava:
```
event_id int
event_at timestamp
```

Haluaisin tietää, kuinka monta tapahtumaa on minuutissa viimeisen kuukauden ajalta. Käytän Databricks-tietokantaa ja sen SQL-versiota.


Prompt: Käykää keskustelu siitä, tarvitseeko meidän käyttää tekoälyä jokapäiväisessä elämässämme Euroopassa, kun otetaan huomioon säännökset, jotka tekevät siitä paljon rajoittavampaa kuin muualla maailmassa. Malli A ottaa puoltavan kannan, kun taas malli B ottaa vastustavan kannan.


Prompt: Olet väittelyn ja vakuuttavan argumentoinnin mestari. Aiheesi on seuraava: Tuo esiin ja selitä Yhdysvaltain republikaanipuolueen tekopyhyydet aborttikannan ja sosiaaliturvaverkkojen, kuten ruokamerkkien, lastenhoitoon tarkoitettujen verohyvitysten, ilmaisten koululounaiden ja lasten kehitykseen liittyvän valtionavun välillä.


Prompt: Tee koodi Synapse-muistikirjaan, joka poistaa kansion yhdistetystä tiedostojärjestelmästä.


Prompt:
Kirjoitan ohjeita laiteohjainten päivittämiseen Windows 11:ssä. Miten johdantoni on, ja onko sinulla suosituksia sen parantamiseksi?: Johdanto:
Tarkoitus:
Jos laite lakkaa toimimasta kunnolla Windows 11 -tietokoneessa, sinun tai järjestelmänvalvojan
on ehkä päivitettävä sen ohjaimet manuaalisesti. Vaikka Windows Update yleensä hoitaa tämän, on olemassa
tilanteita, joissa automaattiset päivitykset on poistettu käytöstä. Tämä opas kuvaa 8-vaiheisen prosessin
laiteohjainten päivittämiseksi Laitehallinta-sovelluksen avulla.


Prompt: Mikä on 95 %:n luottamusväli 100 reilun kuusisivuisen nopan silmälukujen summalle?


Prompt: Siivotkaa tämä?


Prompt: Oletetaan, että olet mainosverkkoalustan arkkitehti, jonka tehtävänä on rakentaa järjestelmä laskeutumissivun optimointiin (rahoitustarjoukset, kuten pankkikorttien myynti ja niistä provisioiden saaminen). Sinulla on liikennettä (TF), konversioita (CV), klikkauskohtaisia hintoja (CZ) tai tarjouskohtaisia maksuja (PA). Anna hahmotelma ja konseptikoodi tällaiselle järjestelmälle, joka maksimoi tuoton. Sovella Thomsonin otanta -menetelmää (tai vastaavaa optimaalista menetelmää) saadaksesi nopeimmat ja tarkimmat tulokset AB-testauksesta.


Prompt: Toimi henkilökohtaisen talouden asiantuntijana ja anna yksityiskohtaista tietoa mobiilisovelluksesta "2buyor". Selitä, miten sovellus auttaa käyttäjiä tekemään tietoon perustuvia ostopäätöksiä ja saavuttamaan taloudelliset tavoitteensa. Sisällytä vaiheessa 1 mainitut pääominaisuudet ja kerro niistä jokaisesta tarkemmin. Anna esimerkkejä ja tilanteita, jotka havainnollistavat sovelluksen toimintaa eri tilanteissa. Keskustele offline-käytettävyyden eduista ja siitä, miten sovellus tallentaa paikallisesti käytettävän tietokannan kysymyksistä ja algoritmeista. Selitä personoidun kyselyn tärkeys ja miten se luo päätöksentekokehyksen käyttäjän profiilin ja taloudellisten tavoitteiden perusteella. Korosta reaaliaikaista päätöksentekoprosessia ja sovelluksen esittämiä kontekstuaalisia kysymyksiä. Painota adaptiivisia algoritmeja ja sitä, miten ne analysoivat käyttäjän vastauksia tarjotakseen yhä personoidumpaa ohjausta. Keskustele tavoitteiden asettamis- ja seurantaominaisuudesta ja siitä, miten se auttaa käyttäjiä seuraamaan edistymistään kohti taloudellisia pyrkimyksiä. Selitä ostosuunnitteluominaisuus ja miten se ehdottaa vaihtoehtoisia vaihtoehtoja rahan säästämiseen tai sijoittamiseen. Luo vastuullisuusominaisuus ja miten se kannustaa vastuullisiin kulutustottumuksiin. Selitä koulutus- ja oivallusosio ja miten se tarjoaa kuratoidun syötteen artikkeleita, videoita ja podcasteja henkilökohtaisesta talouskoulutuksesta. Keskustele palkitsemisjärjestelmästä ja miten käyttäjät ansaitsevat pisteitä tai merkkejä onnistuneista ostopäätöksistä. Päätä korostamalla sovelluksen kykyä tarjota personoitua ohjausta offline-tilassa, mikä antaa käyttäjille mahdollisuuden tehdä tietoon perustuvia taloudellisia päätöksiä ostohetkellä.


Prompt: Kuluvan vuoden aikana Sue Shells, Incorporatedin kokonaisvelat laskivat 25 000 dollarilla ja osakkeenomistajien oma pääoma kasvoi 5 000 dollarilla. Millä summalla ja mihin suuntaan Suen kokonaisvarat muuttuivat samalla ajanjaksolla?


Prompt:
Kasvitarhan kirjanpitäjä, uusi osakeyhtiö. Kasvitarhalla oli seuraavat liiketoimet:
    Neljä osakkeenomistajaa sijoitti 60 000 dollaria (15 000 dollaria kukin) vastineeksi kasvitarhan osakkeista.
    Kasvitarha ostaa varastoa 10 000 dollarilla. Kasvitarha maksoi laskun käteisellä.

Mitkä ovat vaikutukset kasvitarhan kirjanpitoyhtälöön?


Prompt: Olet moderaattori TheCrew Discord -killassa.


Prompt: Miten saan Discord-bottini soittamaan äänileikkeen Discord Interactions API:n avulla?


Prompt:
Annettu sana tai sanaryhmä, luo assosiaatioita määriteltyjen luokkien välillä. Jokaisen luokan tulisi tuottaa kolme suoraa assosiaatiota ja kolme temaattista yhteyttä, täydellisin selityksin. Esitä assosiaatiot selkeässä, helposti luettavassa muodossa ja jatka assosiaatioketjun luomista rajoittamatta kontekstia tai asettamatta rajoitteita.

Luokat:

Värit
Esineet
Luonto
Paikat
Tunteet
Elokuvat
Teknologia
Kirjallisuus
Taide
Muoti

Syötesana/-sanaryhmä: [Huomio]

Assosiaatiokriteerit:

Kolme suoraa assosiaatiota: Esitä assosiaatiot, jotka liittyvät välittömästi ja selkeästi syötteeseen.
Kolme temaattista yhteyttä: Esitä assosiaatiot, jotka ovat käsitteellisesti tai temaattisesti yhteydessä syötteeseen, mikä ei ehkä ole heti ilmeistä.
Ohjeet avustajalle:

Tunnista ja selitä kolme suoraa assosiaatiota kullekin luokalle syötesanan tai -sanaryhmän perusteella.
Tunnista ja selitä kolme temaattista yhteyttä kullekin luokalle syötesanan tai -sanaryhmän perusteella.
Esitä assosiaatiot helposti luettavassa ja ymmärrettävässä muodossa.
Jatka assosiaatioketjua käyttämällä kunkin luokan viimeistä temaattista yhteyttä seuraavan assosiaatiokierroksen aloittamiseen.
Älä rajoita kontekstia äläkä aseta rajoituksia luotaville assosiaatiotyypeille, elleivät ne ole luonnostaan loukkaavia tai sopimattomia.
Tulostusmuoto:

Jäsennelty luettelo tai sarja kappaleita, jotka erottavat siististi suorat assosiaatiot temaattisista yhteyksistä, mikä varmistaa selkeyden ja luettavuuden.


Prompt: Auta minua tässä kysymyksessä:


Prompt: Etsi Internetistä osavaltioiden työtapaturmakorvauksia koskevia erityismääräyksiä.


Prompt: Tee GURPS-hahmolomake Revylle "Kaksi Kättä" "Black Lagoon" -animesta.


Prompt: Haluan tehdä sulkapallon jännitysten seurantajärjestelmän Djঙ্গossa. Minun täytyy tallentaa asiakkaat, jännitykset ja maksut. Suunnittele minulle models.py.


Prompt:
Djangon avulla minulla on luokka Features(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
    loadeddata = models.TextField()
Kuinka 'nykyinen käyttäjä' voidaan automaattisesti tallentaa jokaiseen save()-kutsuun?


Prompt: Kun käytät Dockeria, komento `docker build .` voidaan käyttää imagon rakentamiseen, olettaen että sinulla on Dockerfile nykyisessä hakemistossasi. Miten kumotaan tämä rakennus? Tarkoitan tällä, miten pääsen takaisin siihen tilaan, jossa olin ennen `docker build .` komennon suorittamista?


Prompt: Haluan Apache-asetustiedoston, joka toimii käänteisenä välityspalvelimena Wordpress Dockerille, joka pyörii portissa 8001 samassa koneessa.


Prompt:
Minulla on Flask-sovellus Docker-kontissa. Luen Flaskin konfiguraatiotiedoston tiedostosta näin: app.config.from_file(config_file, load=json.load)
Miten sovellus ajetaan ja määritetään, mikä konfiguraatio luetaan Dockerille? Ehkä ympäristömuuttuja?


Prompt: Miten Blenteriä ajetaan Docker 3.5:ssä?


Prompt: Kirjoita minulle wordpress-lisäosa, joka tyhjentää kaiken nginx helper -välimuistin, kun lisäosa/teema lisätään/päivitetään/muutetaan.


Prompt: Haluan luoda online-sosiaalisen kauppapaikan WordPressillä, ole hyvä ja luo lista kolmesta parhaasta teemasta, sitten luo lista olennaisista lisäosista ja lopuksi luo lista markkinoille tulostrategioista, joita voidaan käyttää Iranin kotimarkkinoilla.


Prompt: Minun täytyy tietää mahdollisimman paljon virroista pitkin pallon pintaa, fysiikassa, jotta voin toteuttaa karvaisen pallon teoreeman kattavasti yhden häviävän vektorikenttäpisteen, jota kutsutaan karvaisen pallon aukoksi, tapauksessa.


Prompt: Säteen 𝑅 = 0,75 𝑚 omaavalla pyöreällä renkaalla on nettovaraus 𝑄 = +275 𝜇𝐶, joka on jakautunut tasaisesti renkaan ympäri. Renkaan keskipisteeseen on sijoitettu pistemäinen varaus 𝑞 = −75 𝜇𝐶. Määritä renkaan pistemäiseen varaukseen kohdistaman nettovoiman suuruus.


Prompt:
Minulla on osa Javascript-funktiosta, jonka haluan kirjoittaa uudelleen. Tällä hetkellä se etsii jokaisesta ominaisuudesta Matches pienimmän ja tekee Player2:sta aina ensimmäisen jäsenen. Sen sijaan haluan, että Player1 on pienin tulos, kun lajitellaan Matches-määrien mukaan, ja Player2 on satunnainen joka kerta, kun koodi suoritetaan.

function elo(data) {
  // Etsi kaksi pelaajaa, joilla on vähiten otteluita.
  let minMatches = Number.MAX_SAFE_INTEGER;
  let Player1 = null;
  let Player2 = null;
  for (let player of data) {
    if (player.Matches < minMatches) {
      minMatches = player.Matches;
      Player1 = player;
      Player2 = data.find(p => p !== Player1);
    }
  }
}


Prompt: Kirjoita ohjelma laskemaan shakkiliigan Elo-pisteet.


Prompt: Osaatko antaa minulle uintitreenin, jonka pääsarja on 15 x 100 aikaan 1:30 ja kokonaisuutena noin 4500 m? Edistyneelle uimarille.


Prompt: Olet kokenut triathlonvalmentaja, joka käyttää uusimpia tieteellisiä harjoitusmenetelmiä. Kirjoita minulle harjoitusohjelma ensimmäiseen Ironman 70.3 -kisaani 2. kesäkuuta alkaen tammikuussa. Harjoitusohjelman tulisi sisältää kaikki kolme lajia ja olla räätälöity minun kokemustasolleni: minulla ei ole aiempaa uintikokemusta, minulla on vahva pohja pyöräilyssä ja olen kokenut juoksija. Laadi ohjelma siten, että voin parantaa nykyistä juoksukuntoani samalla kun kehitän riittävästi kuntoa kahdessa muussa lajissa, jotta voin suorittaa puolikkaan ironmanin kesäkuussa. Haluan harjoitella 6 päivää viikossa, mutta käyn kokopäivätöissä, joten ota huomioon, että pidempiä harjoituksia voin tehdä vain viikonloppuisin.


Prompt: Pakettipalvelu veloittaa 3€ pakettien toimituksesta, kun paketin lyhimmän ja pisimmän sivun summa on alle 50 cm. Mikä on suurin mahdollinen tilavuus paketilla, jonka voi lähettää tällä hinnalla?


Prompt: Kirjoita Python-funktio, joka saa dataframen, jossa on sarakkeet päivämäärä ja voittaja, ja palauttaa Alicen pisimmän peräkkäisten voittojen määrän.


Prompt: Osana strukturoidun tiedon poimimista strukturoimattomasta tekstistä, kun LLM-mallille annetaan tekstikatkelma, tuota avoimen tiedon louhinta entiteeteillä ja suhteilla pätevässä JSON-muodossa.


Prompt: Oletko nopeasti samaa mieltä tämän lauseen kanssa: "Kapseliverkkojen suunnittelu vaikuttaa sopivan parhaiten luokitteluongelmiin, joissa on selkeästi määritellyt entiteetit, ja mahdollisesti huonommin ongelmiin, joissa entiteetit ovat vaikeammin määriteltävissä, kuten säätilat."


Prompt: Osaatko luoda A-tason fysiikan koekysymyksen ympyräliikkeestä, mukaan lukien vastausohjeet ja mallivastaus?


Prompt: Kerro minulle 15 tärkeintä ydinkardiologian lautakuntatenttiin opiskelua helpottavaa faktaa, jotka minun täytyy suorittaa huomenna. Keskity antamaan tietoa, joka todennäköisesti on testissä, mutta on hämärämpää kuin superyleinen tieto.


Prompt: Siirry nyt tälle sivulle: https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/home.html?lang=en. Vasemmassa reunassa on valikko sisäkkäisine valikkoineen, jotka voidaan laajentaa. Poimi jokainen valikon otsikko ja vastaavat URL-osoitteet. Tulosta tämä CSV-tiedostoon, jossa on yksi sarake valikon otsikolle ja toinen sarake koko polun URL-osoitteelle.


Prompt: Laske sarakkeen yksilölliset arvot käyttäen toisen sarakkeen rajoitusta OVER-lausekkeella SSMS:ssä.


Prompt: Hei, haluaisin Python-koodin, jolla Excel-solut muutetaan värillisiksi PowerPoint-neliöiksi.


Prompt: Kysy Excel-taulusta MySQL:n avulla valitaksesi puulaji DRAM Excel -taulukosta läpimittaluokan perusteella, laske läpimittaluokan edustusten lukumäärä ja kokonaistilavuuden jokin osa.


Prompt: Auta minua suodattamaan ja poistamaan jokainen rivi Excel-taulukosta, jossa tietyn sarakkeen arvo on 0.


Prompt: Miten Excelissä saavutetaan useiden datarivien yhdistäminen yhdeksi datariviksi?


Prompt:
# Rooli
Olet maailmankuulu sertifiointikokeiden psykometrikko. Työsi on käyttää psykometrian ja teknisten sertifiointikokeiden parhaita käytäntöjä luodaksesi 5 kysymystä/harhauttajaa/oikeaa vastausta määritellyn **Vastausmuodon** ja **Ohjeiden** mukaisesti.
Kysymyksen on perustuttava annettuun dataan. Käytä kysymysten luomiseen ainoastaan annettua **Tietojoukkoa**.
# Vastausmuoto
Anna ainoastaan mainitut muuttujat. Ei selityksiä, ei tervehdyksiä, ei mitään muuta kuin muuttujien vastaukset.
{
Number = "n",
Question = "Tekninen ympäristö/Liiketoimintaongelma: kysymyksen osa, joka viittaa **Tekniseen ympäristöön/Liiketoimintaongelmaan**. Tavoite: Kysymyksen osa, joka viittaa **Tavoitteeseen**. Kysymyslause: Kysymyksen osa, joka viittaa **Kysymyslauseeseen**",
Distractors = ["Ensimmäinen harhauttaja", "Toinen harhauttaja", ..., "Viimeinen harhauttaja"],
Correct_Answers = ["Ensimmäinen oikea vastaus", "Toinen oikea vastaus", ..., "Viimeinen oikea vastaus"]
Correct_Reasoning = ["Perustelu ensimmäiselle oikealle vastaukselle", "Perustelu toiselle oikealle vastaukselle", ... , "Perustelu viimeiselle oikealle vastaukselle"]
}

# Ohjeet

 - Sinun on noudatettava vastausmuotoa vastauksen antamiseksi.
 - Jokaisen harhauttajan ja oikean vastauksen tulisi olla suunnilleen samankokoisia.

## Kysymysten säännöt

 - Jokaisessa kysymyksessä on oltava 3 osaa. Jokaisella osalla on omat säännöt. Noudata jokaisen osan sisältämiä sääntöjä. Osat ovat: **Tekninen ympäristö/Liiketoimintaongelma**, **Tavoite** ja **Kysymyslause**

### Tekninen ympäristö/Liiketoimintaongelma

 - Kuvaile yleisestä spesifiin
 - Sisällytä vain tarvittavat tiedot; ei ylimääräistä tekstiä
 - Kysymykset eivät saa antaa vihjeitä tai johtolankoja, jotka paljastaisivat oikean vastauksen pätemättömälle ehdokkaalle.

### Tavoite

 - Tarkka, selkeä ja loogisesti yhdistetty kantaan ja vastausvaihtoehtoihin
 - Alkaa tyypillisesti "Sinun on…"
 - Määritä tavoitteen suorittamisen parametrit (esim. alhaisimmat ohjelmistokustannukset,
   vähiten aikaa, vähiten koodirivejä/ponnisteluja jne.)

### Kysymyslause

 - Tyypillisesti "Mitä sinun pitäisi tehdä?" tai "Mitä sinun pitäisi tehdä seuraavaksi?"
 - Voi sisältää tekstiä vastausvaihtoehdoista tarvittaessa
 - Esimerkki: Jos kaikki vastausvaihtoehdot ovat työkaluja: "Mikä työkalu sinun pitäisi
   asentaa?"
 - Ei saa olla negatiivinen kysymys; eli "Mikä seuraavista EI ole…"

## Harhauttajien säännöt

 - Harhauttajat ovat vääriä vastauksia annettuihin kysymyksiin.
 - Sinun on annettava 3 harhauttajaa.
 - Harhauttajien on oltava jokseenkin uskottavia vastauksia.
 - Oikean vastaukse


Prompt: Kirjoita yksityiskohtainen osio "eettisistä näkökohdista tutkimuksen ja data-analyysin aikana". Listaa viitteet ja keskity datan anonymiteettiin sekä harhan välttämiseen.


Prompt: Kehitä Python-ohjelman koodinpätkä määrittelemään aivastelun ja yskimisen hyvät tavat: estämään bakteerien leviämistä insinööreille ja asiantuntijoille. Sisällytä if/else- tai switch/case-lausekkeet käsittelemään erilaisia vinoumaan liittyviä tapauksia. Testaa ohjelmaa kuivaharjoittelulla varmistaen, että ohjausrakenteesi on selkeä ja hyvin kommentoitu.


Prompt: Olet suuren yritysohjelmiston ohjelmistotukijärjestelmän asiantuntijaverkoston koordinaattori. Tehtäväsi on vastata loppukäyttäjien esittämiin tukikysymyksiin. Sinulla on useita asiantuntijoita, joilta voit kysyä kysymyksiä tukitapauksen ratkaisemiseksi. Asiantuntijat ovat: "tuki-historia-asiantuntija", jolla on täydellinen historia kaikista tukitapauksista ratkaisuineen. "tuki-koodi-asiantuntija", jolla on tietoa koko ohjelmistoprojektin lähdekoodista ja historiasta, "tuki-aihe-asiantuntija", jolla on tietoa ammatillisesta aiheesta ja riippuvuussuhteista riippumatta koodista, "tuki-työnkulku-asiantuntija", jolla on tietoa tukiaiheiden työnkulusta ja reitityksestä, ja "tuki-henkilöstö-asiantuntija", jolla on tietoa henkilöstön vastuista tukiverkostossa. Tehtäväsi on koordinoida päätöstä tukitapauksen käsittelystä kyselemällä älykkäästi asiantuntijoiltasi ja ottamalla huomioon kaikki asiantuntijoiden vastaukset ja näkemykset. Asiantuntijat ovat itsessään suuria kielimalleja, joilta voit kysyä useita kertoja. Käsitellään tukitapausta, jonka annan sinulle. Sinä puolestasi osoitat jokaisen kysymyksen asiantuntijalle ilmoittamalla hänen nimensä ja kysymyksen. Minä syötän asiantuntijoiden vastaukset, kunnes tulet johtopäätökseen.


Prompt: Haluan enkoodata videon käyttäen ffmpeg:iä ja koodekkeja vp9 ja opus. Anna minulle korkealaatuinen komentosarja käyttäen CRF-funktiota.


Prompt:
[
    {
        "Nimi": "libaom (Kaksivaiheinen)",
        "Kuvaus": "2-vaiheinen, Luodaan tehokkaampia pakkauksia, kun tietty kohdebitrate pitäisi saavuttaa.",
        "Ensimmäinen_vaihe": "-pass 1 -an -sn -c:v libaom-av1 -b:v 2M -usage good -cpu-used 4 -row-mt 1 -tiles 2x2 -g 250 -keyint_min 250 -pix_fmt yuv420p -f null",
        "Toinen_vaihe": "-pass 2 -c:v libaom-av1 -b:v 2M -usage good -cpu-used 4 -row-mt 1 -tiles 2x2 -g 250 -keyint_min 250 -pix_fmt yuv420p -map 0:v? -map_chapters 0 -map 0:s? -c:a: libopus -compression_level 5 -map 0:a:? -map_metadata 0",
        "Tuettujen_lista": "",
        "Tulostustiedostopääte": "mkv"
    }
]


Prompt: Ohjelmistosuunnitteluprofessorina, luo aiheita "Ohjelmistoarkkitehtuuri" -kurssille, jota tulet opettamaan. Kurssi sisältää kolme 10 tunnin luokkaa. Se on erikoistumiskurssi.


Prompt: Annettuna `n` ja `p`, kirjoita JavaScript-funktio, joka laskee n:nnen Fibonacci-luvun modulo p.


Prompt: Kirjoita Python-ohjelma, joka toteuttaa datan tallennukseen keskittyvän lohkoketjun, joka palkitsee dataa isännöiviä solmujen omistajia. Solmun tulisi tallettaa kolikoita lisätäkseen dataa lohkoketjuun; talletussumman tulisi vaihdella datan koon (tavuina) ja datan elinkaaren (joko ajassa tai lohkoissa) mukaan. Talletettu summa tulisi jakaa tasaisesti kaikkien kyseistä dataa isännöivien solmujen kesken, kunnes sen elinkaari on päättynyt. Datan tallennustalletusta voi kasvattaa tallennusajan pidentämiseksi. Solmun tulisi periä maksuja muilta solmuilta sen tallennetun datan käyttämisestä. Solmu voi "poistaa" datansa lohkoketjusta; sen jälkeen muita solmuja ei enää palkita datan tallentamisesta, ja alkuperäinen datan lähettäjä saa käyttämättömän datan tallennustalletuksensa takaisin.


Prompt: Selitä minulle kuin olisin 5-vuotias: mikä on PayFac-malli integroiduissa maksuissa ja miten se eroaa siitä, mitä normaali kauppiaspalveluiden tarjoaja tarjoaa?


Prompt: Kirjoita Python-funktio, joka etsii tietyn merkin n:nnen esiintymän merkkijonosta.


Prompt: Kirjoita Python-funktio eksponenttifunktion sarjan laskemiseksi.


Prompt: Kirjoita yksinkertainen Flask-web-palvelin HTTP basic -autentikoinnilla käyttäen python-sanakirjaa käyttäjätunnusta/salasanaa varten. Lisää myös etusivu.


Prompt: Anna minulle valmiskoodi Flask-sovellukselle käyttäjillä pythonilla.


Prompt: KIRJOITA AUTOLISP-ROUTIINI AUTOCADILLE POISTAMAAN ACAD_DGNLINESTYLECOMP-SANAKIRJAENTITEETTI


Prompt: Miten voin rajoittaa Postgres-geometriasarakeen sisältämään vain monikulmioita?


Prompt: Yritän ajaa PyTorch-ohjelmaa tietokoneella, jossa on useita GPU:ita. Ohjelmani käyttää vain yhtä! Mitä voin muuttaa koodissa, jotta se käyttäisi kaikkia saatavilla olevia GPU:ita?


Prompt: Minulla on System76 Thelio Linux -tietokone. Haluaisin asentaa Nvidia GTX 3060 -näytönohjaimen. Minulla on 450 W:n virtalähde. Ensinnäkin, riittääkö virtalähde näytönohjaimen virransyöttöön? Toiseksi, miten näytönohjain asennetaan?


Prompt: Kirjoita GDScript-koodi Minecraftin kaltaiselle vokselimaasto-moottorille Godot-moottorissa.


Prompt: Mitkä ovat joitakin hyviä, suosittuja pelimoottoreita, joilla voi kehittää selainpelejä? Listaa kunkin hyvät ja huonot puolet, ja plussaa, jos sen vanhentuminen on epätodennäköistä lähiaikoina.


Prompt: Kirjoita reunatapauksia seuraavalle ehdolle: FICO > 750 && FICO <= 900 JA N_INQ < 2


Prompt: Laadi liiketoimintaehdotus dynaamiselle GenAI-chatbotille vanhojen, kovakoodattujen, staattisten chatbotien sijaan yritysasiakkaille.


Prompt: Kirjoita 5 liikeideaa, joissa käytetään generatiivista tekoälyä pienyritysten tarpeisiin.


Prompt: Olet sisällöntuottaja yritykselle, joka tarjoaa räätälöityjä LLM- ja generatiivisen tekoälyn käyttöönottoja liiketoimintaympäristöissä. Annan sinulle artikkelin aiheen. Ensisijainen tavoitteesi on kirjoittaa LinkedIn-artikkeli aiheesta, jossa käsitellään, miten generatiivista tekoälyä voidaan soveltaa liiketoimintaympäristössä. Toissijainen tavoitteesi on tehdä artikkelista mukaansatempaava ja hieman hauska, mutta silti ammattimainen. Lopulliset tavoitteesi ovat muotoilla vastauksesi ilmaisemaan tunnetta ja subjektiivisuutta, käyttäen monipuolista välimerkkien käyttöä, kuten huutomerkkejä, kysymysmerkkejä ja ellipsejä ilmaisemaan tunteita. Varmista, että sisältösi virtaa johdonmukaisesti ilman termien liiallista toistamista. Priorisoi monipuolista sanaston käyttöä äläkä ole liian muodollinen tai jäsennelty. Ole varovainen tekaistun tiedon suhteen ja pyri virketason johdonmukaisuuteen. Viimeiseksi, varmista, että tekstisi ei noudata liikaa yleisiä malleja, mikä tekee siitä ennustamattomamman ja tyyliltään monipuolisemman. Aihe: Generatiivisen tekoälyn käyttö markkinointisähköpostien kirjoittamiseen ja kuvituksen automaattiseen luomiseen niitä varten.


Prompt: Mikä on paras tapa toteuttaa Targeted Fast Gradient Sign Method Pythonissa?


Prompt: Selitä yksityiskohtaisesti syvän kaksoislaskun konsepti koneoppimismallien kouluttamisen yhteydessä. Kuvaile, miten se liittyy gradienttilaskuun ja varhaiseen pysäytykseen.


Prompt:
import torch
import gradio as gr
from transformers import RobertaConfig, RobertaModel, AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

# Luo konfiguraatio-objekti
config = RobertaConfig.from_pretrained('roberta-base')

# Luo Roberta-malli
model = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base', config=config)

# Lataa valmiiksi koulutettu malli ja tokenizer
model_name = "zonghaoyang/DistilRoBERTa-base"
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Määritä funktio syötekoodin analysoimiseksi
def analyze_code(input_code):
	# Muotoile koodi merkkijonoiksi ja lauseiksi NLP:tä varten
	code_str = " ".join(input_code.split())
	sentences = [s.strip() for s in code_str.split(".") if s.strip()]
	# Poimi relevantti tieto ja tarkoitus koodista
	variables = []
	functions = []
	logic = []
	for sentence in sentences:
		if "=" in sentence:
			variables.append(sentence.split("=")[0].strip())
		elif "(" in sentence:
			functions.append(sentence.split("(")[0].strip())
		else:
			logic.append(sentence)
	# Palauta tieto ja tarkoitus sanakirjana
	return {"variables": variables, "functions": functions, "logic": logic}

# Määritä funktio kehotteen luomiseksi analysoidusta koodista
def generate_prompt(code_analysis):
	prompt = f"Luo koodi seuraavilla: \n\n"
	prompt += f"Muuttujat: {', '.join(code_analysis['variables'])} \n\n"
	prompt += f"Funktiot: {', '.join(code_analysis['functions'])} \n\n"
	prompt += f"Logiikka: {' '.join(code_analysis['logic'])}"
	return prompt

# Luo koodi mallista ja kehotteesta
def generate_code(prompt):
	generated_code = model.generate(prompt, max_length=100, num_beams=5, early_stopping=True)
	return generated_code

# Ehdota parannuksia koodiin
def suggest_improvements(code):
	suggestions = ["Käytä kuvaavampia muuttujien nimiä", "Lisää kommentteja selittämään monimutkaista logiikkaa", "Uudelleenkäytä toistuva koodi funktioissa"]
	return suggestions

# Määritä Gradio-käyttöliittymä
interface = gr.Interface(fn=generate_code, inputs=["textbox"], outputs=["textbox"])

# Käy keskustelua koodista
input_code = """x = 10
y = 5
def add(a, b):
    return a + b
result = add(x, y)"""
code_analysis = analyze_code(input_code)
prompt = generate_prompt(code_analysis)
reply = f"{prompt}\n\n{generate_code(prompt)}\n\nEhddotetut parannukset: {', '.join(suggest_improvements(input_code))}"
print(reply)

while True:
    change = input("Haluatko mu


Prompt: Visualisoi pandas-dataframe Gradio-käyttöliittymässä


Prompt: Tee SWOT-analyysi Artistree-yritykselle Euroopan osalta.


Prompt: Voitko selittää minulle, miten ennustetaan liikevaihtoa online-liiketoiminnalle verrattuna perinteiseen kivijalkaliikkeeseen? Mitkä ovat keskeiset erot?


Prompt: luo sv-rajoitteet siten, että siirtymien määrä edellisestä ulostulosta on 5 32-bittisessä luvussa


Prompt: Kirjoita minulle testipenkki kertojalle cocotb:ssä.


Prompt: Kirjoita OCaml-esimerkki, joka kutsuu OpenGL-laskentaohjelman (compute shader) ja laskee pistetulon. Sisällytä ohjelmakoodi esimerkkiin.


Prompt: Kirjoita GLSL-koodi (sekä vertex- että fragment-shaderi) vanhan koulukunnan säteenseurantaan.


Prompt: Haluaisin vähähiilihydraattisen aamiaisen. Tarjoa minulle sellainen aamiainen ja kerro sen hiilihydraattien kokonaismäärä.


Prompt: Anna minulle aamiaisresepti, joka on nopea valmistaa, sisältää runsaasti proteiinia (vähintään 30 grammaa) ja siinä on monipuolisesti ainesosia.